KI-gestützte Entwicklung von Zellfabriken

Anfrage

Creative Enzymes setzt computergestützte Systembiologie und Stammentwicklung ein, um mikrobielle Wirtsorganismen in optimierte Produktionssysteme zu transformieren. Unsere Plattform gestaltet den Chassis-Stoffwechsel neu, integriert heterologe Stoffwechselwege und balanciert zelluläre Ressourcen, um kommerziell tragfähige Titer, Produktionsraten und Ausbeuten zu erreichen.

Herausforderungen in der Entwicklung von Zellfabriken

Die Entwicklung von Mikroorganismen für die industrielle Produktion ist mit grundlegenden Zielkonflikten zwischen zellulärer Fitness und vom Menschen definierten Produktionszielen verbunden:

Geringe Produktionseffizienz: Der natürliche Stoffwechsel priorisiert Wachstum und Überleben gegenüber der Produktakkumulation. Der Kohlenstofffluss zu Zielprodukten entspricht typischerweise nur einem kleinen Anteil des theoretischen Maximums; der überwiegende Teil wird in Biomasse oder Erhaltungsenergie umgeleitet.
Pathway-Belastung: Heterologe Genexpression und Proteinsynthese verursachen eine erhebliche metabolische Last. Ribosomenallokation, Aminosäureverbrauch sowie der Energiebedarf für Transkription und Translation konkurrieren mit nativen Funktionen, die für die Viabilität essenziell sind.
Wirtsinkompatibilität: Fremde Stoffwechselwege bringen Enzyme mit inkompatiblen Kofaktorpräferenzen, suboptimaler Codon-Nutzung oder toxischen Zwischenprodukten ein, die der Wirt evolutionär nicht tolerieren musste. Die Expression dieser Enzyme löst Stressantworten aus, die Produktivität und genetische Stabilität reduzieren.
Metabolisches Ungleichgewicht: Überproduktion von Zielverbindungen erschöpft Vorläuferpools, verbraucht Kofaktorvorräte und erzeugt toxische Nebenprodukte. Der Wirt reagiert mit einer Herunterregulierung der Pathway-Expression oder selektiert gegen Produktionsstämme.

Diese Herausforderungen erfordern ein Chassis-Engineering, das den Wirt als zu optimierende Produktionsplattform betrachtet – nicht lediglich als Behälter für eingeführte Stoffwechselwege.

KI-gestützte Zellfabrik-Plattform

Optimierung des Wirtsstamms

Genome-Scale-Modeling identifiziert genetische Modifikationen, die die Vorläuferversorgung erhöhen, konkurrierende Stoffwechselwege eliminieren und die Toleranz gegenüber Produkt- und Prozessstress verbessern. Native regulatorische Netzwerke werden so umverdrahtet, dass – sofern vorteilhaft – die Produktion gegenüber dem Wachstum priorisiert wird.

Integration von Stoffwechselwegen

Heterologe Stoffwechselwege werden an chromosomalen Loci integriert, die eine stabile Expression bei minimaler Beeinträchtigung des nativen Stoffwechsels ermöglichen. Codon-Optimierung, Promotor-Auswahl und Operon-Architektur werden auf wirtspezifische Transkriptions- und Translationseffizienz abgestimmt.

Metabolisches Balancing

Kohlenstoff-, Energie- und Redoxflüsse werden so umverteilt, dass sowohl Wachstum als auch Produktion unterstützt werden. Dynamische Kontrollsysteme modulieren die Pathway-Expression in Abhängigkeit vom Zellzustand, verhindern metabolische Überlastung in der exponentiellen Phase und maximieren die Produktion in der stationären Phase.

Produktionsprognose

Machine-Learning-Modelle, trainiert auf Fermentationsdatensätzen, prognostizieren, wie Genotyp des Stamms und Prozessparameter zusammen Titer, Produktionsrate und Ausbeute bestimmen. Die Prognosen steuern die experimentelle Priorisierung und die Scale-up-Planung.

Fermentationsoptimierung

Prozessmodelle identifizieren optimale Fütterungsstrategien, pH-Profile und Sollwerte für gelösten Sauerstoff, die zur metabolischen Kapazität des Wirts und zu den Anforderungen der Stoffwechselwege passen. Scale-up-Parameter werden aus Labordaten abgeleitet, um das Herstellungsrisiko zu reduzieren.

Stammentwicklung

Genome Editing setzt die konzipierten Modifikationen präzise um: Knock-outs konkurrierender Stoffwechselwege, Überexpression geschwindigkeitslimitierender Enzyme, Einführung von Kofaktor-Regenerationssystemen sowie Abschwächung der Feedback-Inhibition.

Engineering-Workflow

Engineering Workflow

1. Produktionsziel: Zielprodukt, erforderlicher Titer und Herstellungsrestriktionen definieren das Engineering-Ziel. Rohstoffbasis, Maßstab und regulatorische Anforderungen fließen in die Wirtsauswahl ein.

2. Wirtsanalyse: Genome-Scale-Modeling charakterisiert den nativen Stoffwechsel: Verfügbarkeit von Vorläufern, konkurrierende Stoffwechselwege, Kofaktorpools und Stressantworten. Genetische Stabilität und bisherige Engineering-Historie werden bewertet.

3. Pathway-Integration: Heterologe Stoffwechselwege werden für die chromosomale Integration mit optimierter Expressionsarchitektur ausgelegt. Codon-Nutzung, Promotorstärke und Operon-Organisation werden an die translationale Kapazität des Wirts angepasst.

4. KI-Optimierung: Metabolische Modelle prognostizieren die Auswirkungen genetischer Modifikationen auf Wachstum und Produktion. Eine multiobjektive Optimierung identifiziert Stammdesigns, die Ausbeute, Robustheit und genetische Stabilität in Einklang bringen.

5. Fermentationsvalidierung: Entwickelte Stämme werden unter bioreaktorrelevanten Bedingungen charakterisiert. Wachstums-, Produktions- und Metabolitenprofile validieren Modellprognosen und unterstützen die iterative Optimierung.

Anwendungsbereiche

Industrielle Biotechnologie

Produktion von Chemikalien, Materialien und Kraftstoffen im industriellen Maßstab in mikrobiellen Wirten mit verbesserter Prozesseffizienz und Wirtschaftlichkeit

Rekombinante Proteinproduktion

Optimierte Sekretion und Faltung therapeutischer und industrieller Proteine mit reduzierter Aggregation und proteolytischem Abbau

Spezialchemikalien

Hochwertige Produkte mit geringem Volumen, die präzise Stereochemie und komplexe biosynthetische Routen erfordern

Synthetische Biologie

Programmierbare Chassis für vielfältige Bioproduktionsanwendungen mit modularer Pathway-Integration und schneller Stammkonstruktion

Ergänzende Wet-Lab-Unterstützung

Leistungen	Beschreibung	Preis
Fermentationsentwicklung	Charakterisierung entwickelter Stämme im Schüttelkolben und Bioreaktor unter prozessrelevanten Bedingungen. Fed-Batch-, kontinuierliche und Zellrückführungs-Konfigurationen werden hinsichtlich optimaler Produktivität bewertet.	Anfrage
Stammentwicklung	Genome Editing mittels CRISPR, Recombineering und transposonvermittelter Integration. Modifikationen umfassen Gen-Knock-outs, Promotorersatz und Pathway-Insertions mit sequenzverifizierten Konstrukten.
Prozessoptimierung	Systematische Evaluierung von Medienzusammensetzung, Fütterungsstrategien, pH-Regelung und gelöstem Sauerstoff zur Maximierung von Titer und Produktivität. Scale-up-Parameter werden aus Labordaten abgeleitet.

FAQs

F: Welche Wirtsorganismen entwickeln Sie?

A: E. coli, Hefen (Saccharomyces cerevisiae, Pichia pastoris) sowie ausgewählte bakterielle Chassis. Die Wirtsauswahl richtet sich nach Produktanforderungen, Pathway-Komplexität und vorhandener Herstellinfrastruktur.
F: Können Sie bestehende Produktionsstämme verbessern?

A: Ja. Genome-Scale-Modeling bestehender Stämme zeigt häufig ungenutzte Kapazitäten, nicht identifizierte konkurrierende Stoffwechselwege und regulatorische Einschränkungen. Zielgerichtetes Engineering dieser Limitierungen führt oft zu signifikanten Ausbeutesteigerungen.
F: Wie stellen Sie die genetische Stabilität sicher?

A: Chromosomale Integration minimiert Plasmidverlust und Kopienzahlvariationen. Genom-Minimierung entfernt mobile genetische Elemente und Rekombinations-Hotspots. Produktionsstämme werden während längerer Kultivierung auf genetische Drift überwacht.
F: Wie ist der typische Zeitplan?

A: 10–16 Monate von der Zieldefinition bis zum validierten Produktionsstamm für Produkte mittlerer Komplexität. Projekte zur Stammverbesserung benötigen 6–10 Monate.
F: Unterstützen Sie das Scale-up bis zur Herstellung?

A: Ja. Die Fermentationsentwicklung etabliert Prozessparameter im Labor- und Pilotmaßstab. Technologietransfer-Pakete unterstützen die Implementierung in der Kundenherstellung.
F: Kann Zellfabrik-Engineering mit Pathway-Design kombiniert werden?

A: Ja. Wirts-Chassis und heterologe Stoffwechselwege werden ko-designt, um metabolische Kompatibilität sicherzustellen. Als Engpässe identifizierte Pathway-Enzyme werden zur kinetischen Verbesserung an Enzymoptimierungs-Services überführt.

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Projektbeschreibung:

Nur für Forschungs- und Industriezwecke. Nicht für den persönlichen Gebrauch bestimmt. Bestimmte Produkte in Lebensmittelqualität eignen sich für die Formulierungsentwicklung in Lebensmitteln und verwandten Anwendungen.

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