Optimisation du Cycle DBTL en Production Microbienne

Optimisation du cycle Design–Build–Test–Learn (DBTL) pour la production microbienne de métabolites à haute valeur

Le cycle Design–Build–Test–Learn guide la biologie synthétique moderne. Il accélère l’ingénierie des microbes pour produire des métabolites à haute valeur. Les chercheurs appliquent ce processus itératif afin d’améliorer les rendements de produits chimiques, pharmaceutiques et biocarburants.D’abord, la phase Design repose sur la modélisation métabolique à l’échelle du génome. Les scientifiques construisent des modèles complets du métabolisme microbien.

Ces modèles prédisent les cibles génétiques optimales. Ils identifient les voies qui augmentent la formation du produit. De plus, ils mettent en évidence les réactions concurrentes qui réduisent l’efficacité.Ensuite, la phase Build utilise l’ingénierie de souches basée sur CRISPR. Les chercheurs introduisent des modifications génétiques précises dans l’organisme hôte.

Les outils CRISPR permettent des inactivations, des insertions et des surexpressions rapides de gènes. Par conséquent, les souches modifiées redirigent le flux métabolique vers le métabolite souhaité.Puis, la phase Test génère des données multi-omiques. Les scientifiques collectent des profils transcriptomiques, protéomiques et métabolomiques des souches modifiées. Ces jeux de données révèlent comment les changements génétiques affectent le comportement cellulaire. En outre, ils découvrent des goulots d’étranglement inattendus et des réponses au stress.Enfin, la phase Learn intègre toutes les informations.

Les chercheurs appliquent la conception statistique d’expériences pour analyser les résultats de manière systématique. Ils utilisent la méthodologie des surfaces de réponse et les plans factoriels. Par conséquent, ils identifient les variables et les interactions les plus influentes. Des modèles d’apprentissage automatique affinent encore les prédictions. Ce retour d’information met à jour les modèles métaboliques pour le cycle suivant.Les itérations répétées ferment la boucle.

Chaque cycle améliore les performances de la souche. Le rendement augmente progressivement. La productivité s’élève. La robustesse du procédé s’améliore dans des conditions industrielles.Cette approche intégrée combine la modélisation computationnelle, l’édition génomique précise, l’analyse multi-omique et l’optimisation statistique.

Elle raccourcit donc les délais de développement. Elle augmente également la viabilité économique des systèmes de production microbienne de métabolites à haute valeur.