KI erhöht Produktivität von Hefezellen massiv

Künstlerische Darstellung der mikrobiellen Fabrik der Zukunft (Bild: pnnl.gov)

Richland (pte025/29.11.2021/13:00) - Ein kostengünstiges und umweltverträgliches Verfahren zur Herstellung von Itaconsäure entwickeln Forscher am Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) http://pnnl.gov . Sie bauen mikrobielle Fabriken, in denen genetisch manipulierte Mikroorganismen die Säure produzieren. Sie wird zur Herstellung von Kunststoffen, Gummi, Lacken und Farben sowie in der pharmazeutischen Industrie verwendet.

Informatik hilft Bio-Designern

Die Biologin Erin Bredeweg hat schnell festgestellt, dass die Aufgabe, Hefen so umzubauen, dass sie den wertvollen Chemierohstoff in großen Mengen herstellen, keineswegs trivial ist. Zuerst hat sie gewissermaßen einen Fingerabdruck einer Hefe hergestellt, der mit den üblichen biologischen Mitteln so verändert wurde, dass sie das gewünschte Produkt herstellen konnte. Es zeigte sich jedoch, dass die Menge bei Weitem nicht ausreichte, um in die Nähe der Wirtschaftlichkeit zu kommen.

Deshalb reichte sie die Daten an den PNNL-Informatiker Neeraj Kumar weiter. Er sollte die theoretischen Voraussetzungen für den weiteren Umbau des Mikroorganismus schaffen. Kumar und sein wissenschaftlicher Mitarbeiter Andrew McNaughton haben dieses Profil mit maschinellem Lernen wissenschaftlich untersucht, um zu sehen, welche nicht essenziellen Gene aus der Hefe entfernt werden könnten und welche hinzugefügt werden müssten, um die Produktion von Itaconsäure zu erhöhen.

"Rezepte" für Genmanipulation

"Wir mussten herausfinden, welche Gene im Itaconsäure-Produktionsweg wir ändern konnten, damit die Hefe größere Mengen der Chemikalie herstellt. Die Herausforderung bestand darin, das Gleichgewicht zwischen Zellgesundheit und Bioproduktion zu finden", verdeutlicht Kumar. Im nächsten Schritt haben die Datenwissenschaftler mehrere "Rezepte" zur Entfernung von Genen und zum Einbau von neuen entwickelt. Die Biologen haben die Hefezellen entsprechend verändert. Alle derart manipulierten Mikroorganismen produzierten weit mehr Itaconsäure als die ursprünglichen Zellen, die computerbasierten Vorhersagen waren richtig.

"Maschinelles Lernen und kausale Inferenz können neue Denkweisen darüber aufdecken, wie ein komplexes Zellsystem wie Hefe auf individuelle Genveränderungen reagieren könnte, die über das hinausgehen, was allein durch metabolische Modellierung möglich ist. Dieses rechnergestützte Bioengineering lässt sich auf andere Systeme ausweiten. Diese Strategie könnte eine neue Ära im Biosystem-Design für die Herstellung umweltfreundlicher Chemikalien einläuten", unterstreicht Kumar abschließend.

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