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加快打造原始創(chuàng)新策源地，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù)，努力搶占科技制高點(diǎn)，為把我國建設(shè)成為世界科技強(qiáng)國作出新的更大的貢獻(xiàn)。

——習(xí)近平總書記在致中國科學(xué)院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場、面向國家重大需求、面向人民生命健康，率先實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)跨越發(fā)展，率先建成國家創(chuàng)新人才高地，率先建成國家高水平科技智庫，率先建設(shè)國際一流科研機(jī)構(gòu)。

——中國科學(xué)院辦院方針

首頁 > 科研進(jìn)展

科研人員開發(fā)出新型代謝工程靶點(diǎn)設(shè)計(jì)算法

2025-06-17 天津工業(yè)生物技術(shù)研究所

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語音播報(bào)

傳統(tǒng)靶點(diǎn)設(shè)計(jì)算法如OptForce和FSEOF依賴化學(xué)計(jì)量模型，忽略了酶的資源消耗與反應(yīng)的熱力學(xué)可行性兩項(xiàng)關(guān)鍵生理機(jī)制。中國科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所以自然界“節(jié)能高效”的自由能與酶資源的精準(zhǔn)協(xié)同調(diào)控為靈感，提出ET-OptME框架，將酶約束與熱力學(xué)約束協(xié)同引入代謝靶點(diǎn)設(shè)計(jì)算法，來提升預(yù)測的生理真實(shí)性和實(shí)驗(yàn)可行性。

ET-OptME由ET-EComp和ET-ESEOF兩個(gè)核心算法組成。ET-EComp通過比較不同狀態(tài)下的酶濃度范圍來識(shí)別上調(diào)/下調(diào)酶，ET-ESEOF掃描目標(biāo)通量增加過程中的酶濃度變化趨勢來捕捉調(diào)控信號(hào)。同時(shí)，該框架還引入“蛋白中心”策略，跳出傳統(tǒng)的反應(yīng)層級靶點(diǎn)預(yù)測，解決了預(yù)測的多功能酶時(shí)可能出現(xiàn)的難以統(tǒng)一調(diào)控方向的難題。

在谷氨酸棒狀桿菌的5種工業(yè)產(chǎn)物案例中，ET-OptME在最小精確度指標(biāo)上比計(jì)量學(xué)算法提升292%以上，準(zhǔn)確度提高106%；與當(dāng)前先進(jìn)的酶約束算法相比，ET-OptME保持70%的精度優(yōu)勢和47%的準(zhǔn)確度優(yōu)勢。

進(jìn)一步，該研究在代謝層面分析了關(guān)鍵靶點(diǎn)如pyc、gapA與leuA預(yù)測成功的原因，展現(xiàn)出酶-熱約束靶點(diǎn)預(yù)測算法在提升路徑效率和克服代謝瓶頸方面的優(yōu)勢。

相關(guān)研究成果在線發(fā)表在《代謝工程》（Metabolic Engineering）上。研究工作得到國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃和國家自然科學(xué)基金的支持。

論文鏈接

ET-OptME的算法示意圖

代謝工程作為合成生物學(xué)的核心技術(shù)手段之一，正成為推動(dòng)微生物高效生產(chǎn)所需化合物的驅(qū)動(dòng)力。代謝靶點(diǎn)預(yù)測是設(shè)計(jì)-構(gòu)建-測試-學(xué)習(xí)循環(huán)的首要環(huán)節(jié)，決定實(shí)驗(yàn)效率與資源投入。細(xì)胞內(nèi)部復(fù)雜耦合的酶催化反應(yīng)和熱力學(xué)機(jī)制共同驅(qū)動(dòng)微生物代謝行為。基于代謝網(wǎng)絡(luò)“物理化學(xué)本質(zhì)”的細(xì)胞機(jī)理模型具有AI模型難以替代的可解釋性，正成為提高代謝工程設(shè)計(jì)精度的關(guān)鍵工具。傳統(tǒng)靶點(diǎn)設(shè)計(jì)算法如OptForce和FSEOF依賴化學(xué)計(jì)量模型，忽略了酶的資源消耗與反應(yīng)的熱力學(xué)可行性兩項(xiàng)關(guān)鍵生理機(jī)制。中國科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所以自然界“節(jié)能高效”的自由能與酶資源的精準(zhǔn)協(xié)同調(diào)控為靈感，提出ET-OptME框架，將酶約束與熱力學(xué)約束協(xié)同引入代謝靶點(diǎn)設(shè)計(jì)算法，來提升預(yù)測的生理真實(shí)性和實(shí)驗(yàn)可行性。ET-OptME由ET-EComp和ET-ESEOF兩個(gè)核心算法組成。ET-EComp通過比較不同狀態(tài)下的酶濃度范圍來識(shí)別上調(diào)/下調(diào)酶，ET-ESEOF掃描目標(biāo)通量增加過程中的酶濃度變化趨勢來捕捉調(diào)控信號(hào)。同時(shí)，該框架還引入“蛋白中心”策略，跳出傳統(tǒng)的反應(yīng)層級靶點(diǎn)預(yù)測，解決了預(yù)測的多功能酶時(shí)可能出現(xiàn)的難以統(tǒng)一調(diào)控方向的難題。在谷氨酸棒狀桿菌的5種工業(yè)產(chǎn)物案例中，ET-OptME在最小精確度指標(biāo)上比計(jì)量學(xué)算法提升292%以上，準(zhǔn)確度提高106%；與當(dāng)前先進(jìn)的酶約束算法相比，ET-OptME保持70%的精度優(yōu)勢和47%的準(zhǔn)確度優(yōu)勢。進(jìn)一步，該研究在代謝層面分析了關(guān)鍵靶點(diǎn)如pyc、gapA與leuA預(yù)測成功的原因，展現(xiàn)出酶-熱約束靶點(diǎn)預(yù)測算法在提升路徑效率和克服代謝瓶頸方面的優(yōu)勢。相關(guān)研究成果在線發(fā)表在《代謝工程》（Metabolic Engineering）上。研究工作得到國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃和國家自然科學(xué)基金的支持。論文鏈接ET-OptME的算法示意圖

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