Sviluppi nella Produzione Batterica di pABA
La ricerca migliora la produzione batterica di acido p-aminobenzoico tramite modifiche geniche.
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Indice
La biotecnologia industriale utilizza piccole forme di vita, come i Batteri, per creare prodotti utili invece di dipendere da sostanze chimiche derivate dal petrolio. Questo è importante perché l'industria chimica produce un sacco di gas serra, che danneggiano l'ambiente. Una parte di questo processo biologico è conosciuta come il percorso dello shikimato. Questo percorso aiuta a creare aminoacidi e altri articoli preziosi come ingredienti alimentari, medicine e persino combustibili.
Il percorso dello shikimato inizia con molecole semplici che si combinano per formare molecole più grandi attraverso una serie di passaggi. Ad esempio, può produrre composti come il corismato, che poi possono essere trasformati in aminoacidi aromatici come la fenilalanina, la tirosina e il triptofano. Questi aminoacidi sono importanti per diversi prodotti e processi. Tuttavia, produrre questi articoli in grandi quantità non è facile. Le difficoltà includono la disponibilità di materiali di partenza, il controllo del processo e alcuni prodotti che possono essere dannosi per i batteri.
Gli scienziati cercano spesso di aumentare la Produzione di questi prodotti preziosi modificando l'attività di geni specifici nei batteri. Questo viene fatto attivando o disattivando certi geni, o aumentando la loro attività. Tuttavia, c'è ancora un po' di incertezza su quali geni devono essere cambiati per ogni prodotto. I ricercatori hanno notato che alcune combinazioni di cambiamenti genetici funzionano meglio di altre per produrre articoli specifici in diversi tipi di batteri.
Un Caso Studio: Produzione di Acido p-Aminobenzoico (pABA)
Uno dei prodotti che interessa agli scienziati è l'acido p-aminobenzoico, o pABA. Questo composto è importante perché viene usato per produrre il folato, una vitamina, ed ha applicazioni nell'industria farmaceutica. Per batteri come Pseudomonas putida, la produzione di pABA coinvolge diversi geni che lavorano insieme in una serie di reazioni a partire da semplici blocchi di costruzione.
Per identificare quali geni limitano la produzione di pABA, i ricercatori hanno deciso di utilizzare un metodo chiamato design statistico degli esperimenti (DoE). Questo approccio aiuta a studiare gli effetti di più fattori contemporaneamente riducendo il numero di esperimenti necessari. Invece di testare ogni Gene uno alla volta, potevano esaminare molti geni simultaneamente. Questa strategia aiuta a scoprire quali geni sono più importanti per aumentare la produzione.
I ricercatori hanno selezionato un insieme di geni coinvolti nella produzione di pABA e hanno ingegnerizzato diversi ceppi di batteri utilizzando questi geni. Hanno usato parti specifiche di DNA che possono regolare i geni per aumentare o diminuire la loro attività. Dopo aver costruito questi nuovi ceppi batterici, hanno misurato quanto pABA produceva ciascun ceppo.
Risultati dagli Esperimenti
Dei esperimenti pianificati, la maggior parte dei nuovi ceppi batterici è stata creata con successo. La produzione di pABA variava significativamente tra i diversi ceppi. Alcuni ceppi producevano solo una piccola quantità, mentre altri erano molto più produttivi.
I dati raccolti da questi esperimenti hanno aiutato i ricercatori a capire quali geni influenzavano positivamente o negativamente la produzione di pABA. I geni che necessitavano di una maggiore attività per una migliore produzione includevano pabAB e aroB. Al contrario, alcuni geni, quando erano troppo attivi, riducevano effettivamente la quantità di pABA prodotta.
È interessante notare che il ceppo con le migliori performance mostrava una forte relazione tra i livelli di espressione genica e la quantità di pABA prodotta. Questo indicava che regolare con cura l'attività genica è cruciale per massimizzare la produzione.
Ulteriore Ottimizzazione della Produzione di pABA
Dopo aver determinato gli effetti delle diverse attività geniche, il passo successivo era ottimizzare ulteriormente la produzione di pABA. I ricercatori hanno considerato non solo l'aumento dell'attività genica, ma anche la possibilità di riportare alcuni geni ai loro livelli naturali. Hanno utilizzato nuove tecniche come i design bicistronici per migliorare ulteriormente l'espressione dei geni benefici.
Nei nuovi test, hanno scoperto che una leggera sovra-espressione di geni importanti portava a un miglioramento nella produzione di pABA. Hanno anche scoperto che l'espressione di aroB si distingue come particolarmente impattante sulla produzione di pABA. Modificando strategicamente le espressioni geniche, potevano ulteriormente spingere i limiti della produzione.
Importanza della Ricerca e Direzioni Future
Questa linea di ricerca è fondamentale per sviluppare modi più sostenibili per creare prodotti chimici. Utilizzando organismi viventi, possiamo ridurre la dipendenza dai combustibili fossili. La possibilità di regolare l'attività genica nei batteri apre molte possibilità per produrre composti preziosi in modo più efficiente.
Nonostante i progressi fatti, ci sono ancora sfide. Ottimizzare l'espressione genica è un compito complesso. Oltre a modificare l'attività genica, anche altri fattori giocano un ruolo. Questi includono la disponibilità di materiali di partenza e le condizioni in cui crescono i batteri. Studi futuri dovranno esplorare questi aspetti per migliorare ulteriormente la produzione.
I ricercatori mirano a integrare varie strategie per migliorare le performance dei batteri progettati per produrre composti utili. Tra queste strategie ci sono l'uso di geni migliori provenienti da altri organismi, la gestione dell'ambiente in cui crescono i batteri e possibilmente l'eliminazione di processi concorrenti che potrebbero sottrarre risorse dalla produzione di pABA.
In conclusione, le strategie sviluppate e le intuizioni guadagnate da questa ricerca evidenziano il potenziale di usare i batteri per produrre in modo sostenibile chimici importanti come il pABA. Man mano che la biotecnologia continua a progredire, la speranza è che questi microrganismi ingegnerizzati giochino un ruolo significativo nella produzione chimica futura, fornendo alternative sia ecologiche che efficienti.
Titolo: Combinatorial engineering reveals shikimate pathway bottlenecks in para-aminobenzoic acid production in Pseudomonas putida
Estratto: Combinatorial approaches in metabolic engineering enable the optimization of multigene pathways, thereby improving product titers. However, the optimization of complex metabolic pathways is hindered by their multiple interactions. Testing all possible combinations of suitable genetic parts is often prevented by the large number of possible variants. A valuable alternative to this is to use statistical design of experiments and linear modeling to collect important information for optimization without testing every possible combination. The shikimate pathway is an example of a complex metabolic pathway involved in the production of aromatic compounds, which are prevalent in industry. In this study, we explore the impact of the modulation of the expression levels of all the genes in the shikimate and para-aminobenzoic acid (pABA) biosynthesis pathways for pABA production (a widely used industrial intermediate) in Pseudomonas putida. We used this approach to select 14 representative strains from a total of 512 possible combinations. We obtained a range of product titers from 2 to 186.2 mg/l. This information was used to guide a second round of strain construction to further increase the production to 232.1 mg/l. Using this strategy, we demonstrate that aroB expression, encoding 3-dehydroquinate synthase, is a significant limiting factor in the production of pABA.
Autori: Maria Suarez-Diez, M. A. Campos-Magana, S. Moreno-Paz, V. A. P. Martins dos Santos, L. Garcia-Morales
Ultimo aggiornamento: 2024-06-18 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.17.599342
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.17.599342.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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