Optimierung von Bioprozessen mit Cybergenetik

In den letzten Jahren gab's immer mehr Interesse an nachhaltigen Produkten, die durch Biotechnologie hergestellt werden. Während einige Prozesse kommerziell erfolgreich wurden, haben viele Methoden Schwierigkeiten, mit traditionellen Technologien mitzuhalten. Das wirft die Frage auf: Wie können wir diese Bioprozesse effizienter machen?

#Herausforderungen bei der Bioprozess-Optimierung

Traditionell stützt sich die Optimierung von Bioprozessen oft auf empirische Methoden. Das bedeutet, sie werden basierend auf Versuch und Irrtum abgestimmt, anstatt präzise Kontrollen zu nutzen. Viele solcher Prozesse laufen ohne Rückmeldesysteme, die bei Störungen anpassen können. Das kann zu inkonsistenten Ergebnissen und insgesamt geringerer Produktivität führen.

Zum Beispiel werden Faktoren wie die Art des Bioreaktors, Anbaubedingungen und Nährstoffformulierungen normalerweise auf Makroebene angepasst. Diese Strategien zielen jedoch oft nicht auf spezifische interne Stoffwechselprozesse ab. Sie beeinflussen möglicherweise wichtige Stoffwechselwege nicht effektiv, ohne andere Funktionen der beteiligten Zellen zu beeinträchtigen.

#Dynamische modellbasierte Optimierung

Um Bioprozesse zu verbessern, schlagen Forscher vor, dynamische Modelle zu verwenden, die verschiedene Faktoren wie Metabolismus, Ressourcenallokation und Genexpression berücksichtigen. Diese Modelle können optimale Betriebsbedingungen im Laufe der Zeit identifizieren. Durch den Einsatz von Regelungen mit Rückkopplung, besonders Model Predictive Control (MPC), können Prozesse sich an unvorhergesehene Störungen anpassen und gleichzeitig die Produktionseffizienz maximieren.

Bei kleineren, mikro-ebenen Optimierungen können Methoden wie Gentechnik angewendet werden, um Stoffwechselwege neu zu verdrahten. Traditionelle statische Stoffwechseltechnik konzentriert sich darauf, die Produktgewinne zu erhöhen, opfert dabei jedoch oft das allgemeine Zellwachstum.

#Die Rolle der Cybergenetik

Cybergenetik bringt einen neuen Ansatz zur Optimierung von Bioprozessen, indem externe Eingaben zur Steuerung der Genexpression genutzt werden. Das kann durch Methoden wie Optogenetik geschehen, die Licht verwenden, um Gene ein- oder auszuschalten. Dadurch können in Echtzeit Anpassungen an Stoffwechselwegen vorgenommen werden. Zum Beispiel kann die Modifizierung, wie viel bestimmter Proteine produziert wird, beeinflussen, wie Zellen wachsen oder wie viel Produkt sie liefern.

Allerdings haben viele aktuelle Anwendungen der Cybergenetik Rückkontrollsysteme nicht genutzt, was zu Ineffizienzen und geringerer Reproduzierbarkeit der Ergebnisse führt.

#Der vorgeschlagene Rahmen

Ein neuer Rahmen kombiniert Cybergenetik mit modellbasierter Optimierung und prädiktiver Kontrolle, um Bioprozesse zu verbessern. Der Fokus liegt auf dynamischen, restriktionsbasierten Modellen, die alle einzigartigen Interaktionen innerhalb einer Zelle berücksichtigen. Dadurch ist eine Echtzeitkontrolle über Stoffwechselwege möglich, während auf Veränderungen der Umgebung reagiert wird.

Der vorgeschlagene Rahmen zielt darauf ab, Fed-Batch-Prozesse zu optimieren, bei denen Nährstoffe kontinuierlich oder in Intervallen in das System eingespeist werden. Durch die Integration cybergenetischer Kontrollen wollen Forscher das Zellverhalten dynamisch optimieren.

#Komponenten des Rahmens

Das vorgeschlagene System besteht aus mehreren wichtigen Komponenten:

1. Dynamisches Genexpressionssystem: Diese Komponente nutzt externe Eingaben wie Licht, um Veränderungen in der Genexpression hervorzurufen. Das bedeutet, dass Forscher die Produktion spezifischer Proteine basierend auf Echtzeitbedürfnissen steuern können.

2. Kontrolle des Nährstoffstroms: Die Anpassung der Rate, mit der Nährstoffe in den Bioreaktor geliefert werden, ist entscheidend. Dieser Nährstoffstrom kann manipuliert werden, um das Wachstum und den Produktgewinn der Zellen zu optimieren.

3. Überwachungs- und Schätztools: Mithilfe von Biosensoren und Zustandsestimatoren können Forscher den Zustand des Prozesses im Auge behalten. Das ist entscheidend, um informierte Anpassungen basierend auf der aktuellen Leistung vorzunehmen.

4. Modellbasierte Optimierung: Diese Methode ermöglicht kontinuierliche Bewertungen des Prozesses und notwendige Anpassungen, um optimale Bedingungen aufrechtzuerhalten.

#Dynamische, restriktionsbasierte Modellierung

Der Rahmen verwendet einen dynamischen, restriktionsbasierten Modellierungsansatz. Dieses Modell erfasst die Komplexität von Metabolismus, Ressourcenallokation und Geneexpressionsregulation. Indem diese Faktoren gemeinsam betrachtet werden, können Forscher ein Modell entwickeln, das das tatsächliche Verhalten lebender Zellen widerspiegelt.

Das Modell kann verfolgen, wie verschiedene Eingaben, wie Licht oder Nährstoffe, die Genexpression und den Gesamtstoffwechsel beeinflussen. Dadurch hilft es, optimale Strategien zur Maximierung des Produktgewinns und der Effizienz zu identifizieren.

#Beispiel für eine Anwendung: ATPase-Kontrolle

Eine Anwendung dieses Rahmens ist die Kontrolle des ATPase-Enzyms im Fermentationsprozess. Die ATPase ist entscheidend für die Energieproduktion in den Zellen. Durch die Kontrolle ihrer Expression mit optogenetischen Mitteln können Forscher beeinflussen, wie Zellen ihre Energie verwalten, was potenziell die Produktgewinne im Fermentationsprozess erhöht.

#Licht zur Steuerung der Genexpression nutzen

In diesem Setup dient Licht als externe Eingabe zur Steuerung der Genexpression. Wenn Zellen bestimmten Lichtwellenlängen ausgesetzt werden, können bestimmte Gene aktiviert oder unterdrückt werden. Zum Beispiel kann grünes Licht die Expression des ATPase-Enzyms fördern, während rotes Licht sie hemmen kann.

Die Menge an Licht, die durch die Kultur dringt, beeinflusst, wie viel des Enzyms produziert wird. Das ist besonders wichtig in grösseren Bioreaktoren, wo Licht möglicherweise nicht gleichmässig verteilt wird.

#Dynamische Simulationsbeispiele

Simulationsstudien haben gezeigt, dass die Verwendung dieses Rahmens zu erheblichen Verbesserungen bei der Produktausbeute führen kann. Durch das Testen verschiedener Szenarien können Forscher herausfinden, wie unterschiedliche Lichtintensitäten und Zuführungsraten den Fermentationsprozess beeinflussen können.

In Simulationen ohne Störungen produzierten unterschiedliche Stärken des optogenetischen Systems unterschiedliche Mengen an Produkt. Höhere Geneexpressionsniveaus, die mit der ATPase verbunden sind, führten zu besseren Gesamterträgen. Das zeigt das Potenzial dynamischer Kontrollen zur Optimierung von Bioprozessen.

#Unsicherheiten mit Kontrollsystemen angehen

In der Praxis sehen sich Bioprozesse Unsicherheiten und Störungen gegenüber, die statische Modelle nicht bewältigen können. Daher wird der MPC-Ansatz relevant. Durch die Anwendung dieser Methode können Forscher die Eingaben kontinuierlich basierend auf Echtzeitmessungen des Zustands des Systems anpassen.

Dieser etablierte Rückkopplungsschleifen ermöglicht es dem System, sich an Veränderungen anzupassen und optimale Leistungen aufrechtzuerhalten, selbst wenn sich die Prozessumgebung unerwartet verschiebt.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Die Kombination von Cybergenetik mit dynamischen Optimierungsstrategien bietet einen vielversprechenden Ansatz zur Verbesserung von Bioprozessen. Die Fähigkeit, die Genexpression dynamisch in Echtzeit anzupassen, bietet ein Mass an Kontrolle, das mit traditionellen Methoden nicht verfügbar war.

Dieser Rahmen hat Potenzial für eine Vielzahl von Anwendungen über Fermentationsprozesse hinaus, einschliesslich synthetischer Biologie und der Produktion komplexer biologischer Produkte. Aktuelle Bemühungen zielen darauf ab, diese Methoden auszubauen und fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen für noch höhere Effizienz zu integrieren.

Letztendlich wird die Validierung dieser Ansätze in realen Umgebungen den Weg für neue, nachhaltige Innovationen in der Biotechnologie ebnen.