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AI驅(qū)動自動化培養(yǎng)基優(yōu)化:BioLector整合Biomek加速生物工藝開發(fā)

點擊次數(shù):306 更新時間:2025-08-22
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在合成生物學(xué)工藝開發(fā)中,培養(yǎng)基優(yōu)化作為影響產(chǎn)物滴度(Titer)、生產(chǎn)速率(Rate)和得率(Yield)的重要條件,其優(yōu)化效率至關(guān)重要。近期發(fā)表于Communications Biology的研究,開發(fā)了一種基于AI機器學(xué)習(xí)算法(Automated Recommendation Tool,ART),結(jié)合BioLector高通量培養(yǎng)與Biomek自動化培養(yǎng)基組分制備及產(chǎn)物檢測的方法,成功優(yōu)化了惡臭假單胞菌(Pseudomonas putida KT2440)生產(chǎn)Flaviolin的培養(yǎng)基,并發(fā)現(xiàn)鹽(NaCl)是提升生產(chǎn)性能的關(guān)鍵因子。


創(chuàng)新思路:構(gòu)建半自動化機器學(xué)習(xí)平臺BioLector+Biomek +AI


研究團隊開發(fā)了一個產(chǎn)物普適性的半自動化平臺,將高通量實驗自動化(BioLector+Biomek)與機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的ART算法緊密結(jié)合,形成快速的設(shè)計-構(gòu)建-測試-學(xué)習(xí)(DBTL)循環(huán)。


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01

設(shè)計(Design-AI)


使用基于集成模型的機器學(xué)習(xí)算法ART工具(Automated Recommendation Tool, ART)。

初始階段(DBTL 1-2):生成覆蓋廣泛的培養(yǎng)基配方(初始設(shè)計包含12-13個可變組分)。

后續(xù)階段(DBTL 3+):ART基于已收集的所有歷史數(shù)據(jù)(培養(yǎng)基組分濃度作為輸入,菊素產(chǎn)量作為響應(yīng))訓(xùn)練預(yù)測模型。模型用于生成下一輪實驗的推薦方案:


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02

構(gòu)建(Build-Automation)


核心設(shè)備:Biomek液體處理工作站。

過程:根據(jù)ART推薦的培養(yǎng)基設(shè)計,工作站自動混合15種培養(yǎng)基組分的儲備液,精確配制指定濃度的培養(yǎng)基。


核心設(shè)備:BioLector高通量微型生物反應(yīng)器平臺。

過程:配制好的培養(yǎng)基被分裝至48孔梅花微孔板(BioLector專用“flower plate")的孔中。液體工作站自動接種工程化P. putida菌株。該步驟實現(xiàn)了培養(yǎng)基制備和接種的高度自動化,減少了人為誤差。


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03

測試(Test-BioLector+Biomek+Analytics)


核心設(shè)備:BioLector+Biomek。

過程:接種后的微孔板在BioLector中進行高通量嚴格控制氣體環(huán)境和培養(yǎng)條件的實時監(jiān)測培養(yǎng)參數(shù)(48小時,30°C,800 rpm,80%相對濕度)。

檢測:培養(yǎng)結(jié)束后:Biomek工作站整合系統(tǒng)自動處理樣品。

數(shù)據(jù)管理:所有培養(yǎng)基設(shè)計信息和H菊素產(chǎn)量(指標(biāo)值及HPLC值)上傳至實驗數(shù)據(jù)倉庫(Experiment Data Depot,EDD)。



04

學(xué)習(xí)(Learn-AI)


ART從EDD獲取最新的實驗數(shù)據(jù)。利用所有累積數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練和更新其預(yù)測模型。學(xué)習(xí)步驟為下一個DBTL周期的設(shè)計步驟提供更準(zhǔn)確的預(yù)測基礎(chǔ)。


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主要研究結(jié)果與發(fā)現(xiàn):


成功實現(xiàn)了快速DBTL循環(huán)(~3天/循環(huán),含48小時培養(yǎng))。自動化顯著提高了實驗重現(xiàn)性,人工操作時間大大減少(約4小時/循環(huán))。發(fā)現(xiàn)了NaCl濃度是重要影響因子,高濃度的NaCl(而非低濃度)對提高產(chǎn)量有強烈的正向影響。


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本研究成功構(gòu)建并應(yīng)用了一個結(jié)合BioLector +Biomek自動化高通量培養(yǎng)平臺與機器學(xué)習(xí)(ART)算法的半自動化DBTL工作流。能夠有效解決合成生物學(xué)中缺乏預(yù)測能力的瓶頸問題,顯著加速生物工程研究進程。


參考文獻:

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Zournas, A., Incha, M.R., Radivojevic, T. et al. Machine learning-led semi-automated medium optimization reveals salt as key for flaviolin production in Pseudomonas putida. Commun Biol 8, 630 (2025). doi.org/10.1038/s42003-025-08039-2

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