合成生物學助力化妝品原料的開發(fā)與創(chuàng)新
瀏覽次數(shù):136 發(fā)布日期:2025-12-4
來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負
2022 年,《“十四五”生物經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》指出了未來五年我國生物經(jīng)濟發(fā)展目標,在 2023 年 9 月,杭州市出臺了支持合成生物產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展的若干措施,詳細列舉了重點支持領域,其中就包括了化妝品新原料開發(fā)。
生物基材料替代傳統(tǒng)化學原料、生物工藝替代傳統(tǒng)化學工藝被視為未來生物經(jīng)濟發(fā)展的重要方向,也是科研工作者們努力的目標。在過去,我國化妝品多以化學工藝為基礎進行研發(fā)和生產(chǎn),隨著技術的不斷進步和國外化妝品行業(yè)的成功,中國化妝品也開始走出了一條具有中國特色的生物科技創(chuàng)新之路,但成長之路是艱難的,矛盾問題日益突出,國內外的專家學者、以 Molecular Devices 美谷分子為代表的眾多企業(yè)機構都在創(chuàng)新構建自己的解決方案。
一 合成生物學帶給化妝品行業(yè)的機遇
合成生物學作為一門融合了生物學、工程學和計算機科學等多學科的前沿交叉學科,通過設計、改造、構建代謝過程必要的生物部件、系統(tǒng),調控底盤細胞代謝過程,高效生產(chǎn)需要的特定成分,底盤細胞生長快、底物利用廣泛以及產(chǎn)物單一易分離,在大規(guī)模生產(chǎn)中能夠極大提高產(chǎn)量并降低成本,被認為是繼“DNA 雙螺旋結構的發(fā)現(xiàn)”和“人類基因組計劃”之后的第三次生物技術革命。
01 助力新工藝下的生產(chǎn)效率提高
在化妝品行業(yè)中,利用合成生物學進行研發(fā)和創(chuàng)新已經(jīng)成為了一種趨勢,將生物基原料和生物工藝引入到產(chǎn)品的研發(fā)和生產(chǎn)中,這不僅可以提高產(chǎn)品的質量和效果,還可以減少對傳統(tǒng)化學原料的依賴,連續(xù)性溫和生產(chǎn)模式降低生產(chǎn)成本,提高企業(yè)的競爭力。當前,利用合成生物學技術生產(chǎn)高品質膠原蛋白和高效透明質酸等生物活性物質已成為行業(yè)熱點。國內已有企業(yè)成功實現(xiàn)了大規(guī)模量產(chǎn),華熙生物的透明質酸產(chǎn)量更是達到了世界領先水平。除此以外,高校、科研機構已探索研究了眾多活性物質在微生物、動植物的代謝合成通路,揭示了生命系統(tǒng)的運作機制,如角鯊烷、蝦青素、麥角硫因、人參皂苷、三七素等等,將生物基原料生產(chǎn)技術提升至新的高度。
02 助力企業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展
利用合成生物學領域的理論研究成果,在不破壞原有環(huán)境和瀕危特色動植物自然資源的前提下,利用底盤細胞進行活性物質生產(chǎn),可以更加高效地利用資源,溫和的反應條件、低能耗生產(chǎn)線、可再生的生物基材料和生物活性物質能夠減少對環(huán)境的污染,助力企業(yè)碳達峰、碳中和,并開發(fā)出更加安全、有效的產(chǎn)品,滿足消費者的需求。根據(jù) WHO 及中科院天津工業(yè)生物技術研究所統(tǒng)計,目前生物制造產(chǎn)品平均節(jié)能減排 30% 至 50%,未來潛力將達到 50% 至 70%。預計到 2030 年,生物制造每年可減少二氧化碳排放 10 億至 25 億噸,這賦予了合成生物學更多的使命和開發(fā)意義。
03 助力化妝品新原料開發(fā),減小國內外產(chǎn)品品質差距
國內化妝品行業(yè)長期流傳著“國內沒有好原料”的說法,我國傳統(tǒng)的化妝品原料生產(chǎn)技術起步較晚,傳統(tǒng)植物種植提取技術還會因氣候環(huán)境等不可控因素影響,無法保障原料品質和產(chǎn)量。而如今,原料生產(chǎn)進入了第 5 代發(fā)酵技術時代,生物技術結合新型信息技術,能夠有效規(guī)避品質不穩(wěn)定的風險。在細胞工廠構建時,研發(fā)人員對于目的物質的基因及其代謝通路的研究是全面的,根據(jù)需求對關鍵代謝節(jié)點相關蛋白和酶進行改造修飾,最大化掃除合成路徑上的障礙,減小旁路抑制作用,從而影響目標產(chǎn)物合成效率、相關蛋白折疊效率,甚至是改造產(chǎn)物部分基團,通過高通量篩選具有極致功效性能的細胞以及更加安全、高效的原料。
二 合成生物學對化妝品行業(yè)發(fā)展提出的挑戰(zhàn)
01 人員重復操作的不穩(wěn)定性對結果分析的挑戰(zhàn)
由于生物系統(tǒng)的復雜性和不確定性,因為微小的差異,如環(huán)境條件的變化、實驗材料等,即便過程中所有操作是規(guī)范的,在重復相同試驗時,也可能會得到不同的結果。其次,由于人員的操作習慣、技能水平,甚至心情等多變因素的影響,即使同樣的實驗步驟、同一人員操作也可能會有不同的結果。這種不穩(wěn)定性可能導致實驗結果的差異,從而影響數(shù)據(jù)的可比性和可重復性。此外,在合成生物學中,常常需要進行復雜的操作,如基因克隆、細胞培養(yǎng)等,菌種的定向進化等試驗更是需要長時間、大批量的重復操作,試驗結果對工作人員的精準操作要求極高,持續(xù)操作中累積的疲憊感會大大增加操作員失誤的可能性,影響實驗的效率和結果的可重復性。
02 發(fā)酵優(yōu)化放大技術與裝備的挑戰(zhàn)
利用合成生物學進行發(fā)酵生產(chǎn),其發(fā)酵過程高度復雜。發(fā)酵過程涉及到底盤細胞的生長、代謝和繁殖等過程,這些過程受到多種因素的影響,如接種細胞濃度、底物濃度、溫度、pH 值、氧氣濃度等,需要考慮到生產(chǎn)條件對細胞的協(xié)同增效和抑制作用,對整個體系的多維精確控制和優(yōu)化是一項龐大的工程,處處充滿了挑戰(zhàn)。研究人員通常使用小型發(fā)酵罐進行試驗,但在生產(chǎn)中需要使用大型發(fā)酵罐進行放大。現(xiàn)有的傳感器通常只能監(jiān)測有限的參數(shù),而控制系統(tǒng)通常只能進行簡單的反饋控制,無法對復雜的發(fā)酵過程、龐大的發(fā)酵體系進行精確控制。由于不同設備之間的差異和靈敏性,缺乏適用于不同設備的通用技術、先進的監(jiān)測和控制系統(tǒng),因此需要進行大量的試驗來找到最佳的放大策略。
03 前期成本投入巨大對企業(yè)成長的挑戰(zhàn)
合成生物學需要大量的研發(fā)資金投入,以支持從實驗室到商業(yè)化的過渡。在生產(chǎn)中能夠實實在在地促進效率和質量的提升,最新理論的落地支撐著合成生物學茁壯發(fā)展,所以在技術創(chuàng)新、材料優(yōu)化、設備更新以及產(chǎn)品開發(fā)等方面,都需要持續(xù)不斷的資金投入。對于初創(chuàng)企業(yè)來說,資金壓力巨大,往往需要依賴外部融資,這對于企業(yè)的生存和發(fā)展都是一個巨大的挑戰(zhàn)。由于合成生物學生產(chǎn)的產(chǎn)品的質量和產(chǎn)量受到多種因素的影響,如微生物的種類、生長條件、代謝途徑等,因此需要經(jīng)過反復的試驗和條件優(yōu)化才能實現(xiàn)量產(chǎn),這個過程需要耗費大量的時間和資源,對于企業(yè)的研發(fā)效率和生產(chǎn)進度都帶來了很大的挑戰(zhàn),對企業(yè)的運營成本和人力資源都提出了很高的要求。
三 創(chuàng)新科技智慧解決方案
01 新一代基因編輯技術
新一代基因編輯技術如 CRISPR-Cas9 系統(tǒng),為合成生物學領域帶來了巨大的創(chuàng)新機遇。這種技術能夠精確、高效地在基因組中插入、刪除或修改 DNA 序列,從而為解決許多重要的生物學問題提供了新的思路。通過使用 CRISPR-Cas9 系統(tǒng),科學家們可以精確定位并修改特定的 DNA 序列,從而實現(xiàn)對生物大分子的精確調控。此外,新一代基因編輯技術還可以與人工智能和大數(shù)據(jù)等先進技術相結合,以實現(xiàn)更高效和精準的基因編輯。例如,通過將人工智能算法與基因編輯技術相結合,科學家們可以預測特定基因編輯的效果,從而更好地控制生物大分子的修改過程。
02 生物信息技術
合成生物學的一個重要目標是理解和操控生命過程,這需要大量的基因組、轉錄組、蛋白質組甚至是微生物組數(shù)據(jù)作為基礎。生物信息技術在組學方面為合成生物學提供了重要支持,如基因芯片、蛋白質芯片、液相-質譜分析等等,通過對基因、蛋白等功能進行注釋,利用信息技術對功能進行分類匯總,利用統(tǒng)計學的方式,幫助科學家們更好地理解生物體的基因結構和功能,從而為合成生物學提供重要的參考信息。除此以外,科學家們可以了解蛋白質的結構、功能和相互作用,這對于合成生物學中的設計和改造生物體系至關重要。通過人工智能、機器學習和深度學習等前沿技術,預測蛋白質的結構和功能,有助于科學家研究物質的從頭合成途徑,如 AlphaFold、Chroma 等。此外,建立發(fā)酵過程孿生模型或云發(fā)酵罐,能夠減少實際繁重的操作工作,有助于科研人員能夠更加專注于研發(fā),企業(yè)也能運用這些技術,實現(xiàn)全過程監(jiān)控和智能決策輔助,提高研發(fā)和生產(chǎn)效率。
03 機器人及自動化技術
在合成生物學研究中,科學家們需要進行大量的試驗來篩選和優(yōu)化生物樣品。機器人技術可以自動化地進行實驗操作,包括樣品的稱重、混合、分離和純化等步驟,自動化地進行細胞接種、培養(yǎng)、觀察和收獲,提高了細胞生長和代謝效率,大大提高了實驗效率。此外,機器人技術還可以通過精確控制實驗條件,減少人為誤差和操作失誤,提高實驗的可重復性和準確性,結合 AI 分析,機器可以自主決策,在無人監(jiān)管的情況下,持續(xù)、準確、高效地培養(yǎng)細胞或者組織,節(jié)約人力和時間成本。
04 Molecular Devices 美谷分子智能化、自動化解決方案
Molecular Devices 美谷分子是一家在生命科學領域中專注于提供儀器和解決方案的領先公司。在智能化和自動化方面,該公司提供了多種創(chuàng)新解決方案,包括自動化樣品處理系統(tǒng)、智能化數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、智能化實驗室管理系統(tǒng)以及自動化藥物篩選系統(tǒng)等,幾乎涵蓋了合成生物學研發(fā)階段所有可能涉及的方面。
憑借在醫(yī)藥行業(yè)多年的深厚積累,美谷分子的業(yè)務已經(jīng)覆蓋了從基礎研究到藥物開發(fā)的全過程。為了解決科研人員在合成生物學研發(fā)過程中的痛點問題,美谷分子開發(fā)了一系列專業(yè)、精準且高效的設備,深受科研人員的喜愛。
GenePix 系列芯片掃描儀
其中,GenePix 系列芯片掃描儀具有針對多種不同熒光染料分子進行檢測的能力,配合微陣列芯片成像分析于信息學分析軟件,可以采集和分析核酸、蛋白質、組織和細胞陣列。
CellXpress.ai 全自動一體化類器官工作站
CellXpress.ai 全自動一體化類器官工作站簡化了對復雜和重復的微生物克隆篩選流程的控制和管理。同時,該工作站還是一個由人工智能驅動的細胞培養(yǎng)創(chuàng)新中心,通過機器學習輔助監(jiān)測、培養(yǎng)、成像和調度,改進了工作流程,實現(xiàn)了工藝自動化,并使檢測更加可靠、可重現(xiàn)。
QPix 微生物克隆篩選系統(tǒng)
QPix 微生物克隆篩選系統(tǒng)則結合了智能成像分析篩選和精準自動化挑取,可以對更大的菌株庫或基因文庫進行快速而高效的篩選,是一種先進的高通量、自動化克隆篩選系統(tǒng),同時具備挑選克隆和數(shù)據(jù)管理的能力,有效緩解流程瓶頸。在人類基因組測序的競賽中,因其出色的性能和可靠性贏得了良好的聲譽,每天,全球各地有 600 多套 QPix 系統(tǒng)正服務于科研院所、科技公司等。
而 QPix HT 系統(tǒng)在應用和實驗設計方面能夠提供更大程度的靈活性,與機械臂集成,實現(xiàn)了更大通量和無人看守時間。該系統(tǒng)每小時能夠篩選和挑取 3000 個微生物克隆,配合超聲波傳感器、靈活的臺面設置、可更換的微生物特異性挑針、條形碼閱讀器、針清洗和鹵素熱滅菌等模塊化部件和易于使用的分析軟件,實驗過程中能夠靈活柔和且準確地挑取多種單克隆,清晰簡潔地記錄實驗數(shù)據(jù),做到數(shù)據(jù)全程可溯的同時,最大化避免交叉污染。
此外,用戶還能與美谷分子團隊定制 QPix 系統(tǒng),以滿足自動化微生物克隆篩選和涂布的工作流程需求,真正做到“QPix 系統(tǒng)不僅僅是克隆挑選,還可進行板復制、重排、加樣涂布”高效服務于科研人員的初衷。
Molecular Devices 美谷分子提供的智能化和自動化解決方案全面覆蓋了生命科學研究的各個方面。這些解決方案不僅顯著提高了研究的效率和準確性,同時也降低了實驗成本和風險,為科研人員提供了強有力的支持。
四 總結
合成生物學通過設計、改造、構建代謝過程必要的生物部件、系統(tǒng),調控底盤細胞代謝過程,高效生產(chǎn)需要的特定成分,極大提高產(chǎn)量并降低成本。這一技術為化妝品行業(yè)帶來新工藝下的生產(chǎn)效率提高、企業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展、化妝品新原料開發(fā)等優(yōu)勢。但同時對現(xiàn)有生物合成技術提出了更高的要求,涉及發(fā)酵優(yōu)化放大、產(chǎn)品安全性評估等問題。美谷分子構建的智能解決方案針對當下行業(yè)痛點,提供了專業(yè)、精準的解決方案,助力行業(yè)創(chuàng)新與發(fā)展。
參考文獻
[1] 杭州市人民政府辦公廳關于印發(fā)支持合成生物產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展若干措施的通知 [J]. 杭州市人民政府公報, 2023, (09): 25-26+39.
[2] 高花花, 胡娟 and 劉玲麗. 基因簇大片段克隆技術研究進展及挑戰(zhàn) [J]. 微生物學通報, 2023, 50(01): 351-367.
[3] 郭學平. 合成生物學——化妝品原料的創(chuàng)新驅動力 [J]. 中國化妝品, 2021, (12): 18-24.
[4] 姜杉杉. 生物合成實驗自動化系統(tǒng)中機器人的運動控制研究 [D]. 2019.
[5] 蔣輝, 萬秀坤, 王亮亮, et al. 人工智能推動的分子設計與化生合成 [J]. 防化研究, 2022, 1(01): 36-44.
[6] 賴奇龍, 姚帥, 查毓國, et al. 微生物組生物合成基因簇發(fā)掘方法及應用前景 [J]. 合成生物學, 2023, 4(03): 611-627.
[7] 梁淑芳. 基于合成生物學策略創(chuàng)制微生物天然產(chǎn)物 [J]. 四川師范大學學報(自然科學版), 2022, 45(05): 585-594+566.
[8] 林繼聰, 鄒根, 劉宏民, et al. CRISPR/Cas基因組編輯技術在絲狀真菌次級代謝產(chǎn)物合成中的應用 [J]. 合成生物學, 2023, 4(04): 738-755.
[9] 劉蛟. 高效“環(huán)保型”大腸桿菌異丁醇合成菌株研究 [D]. 2017.
[10] 劉可意, 汪俊卿, 傅凱, et al. 智能生物反應器裝備制造進展 [J]. 食品與發(fā)酵工業(yè): 1-9.
[11] 劉琦, 毛雨豐, 廖小平, et al. 麥角硫因生物合成研究的新進展 [J]. 生物工程學報, 2022, 38(04): 1408-1420.
[12] 龍雨青, 曾娟, 王玲, et al. CRISPR/Cas9基因組編輯技術在藥用植物中的研究進展 [J]. 中草藥, 2023, 54(09): 2940-2952.
[13] 馬彥云, 趙心清, 劉瑋, et al. 發(fā)酵技術在護膚品行業(yè)中的應用與展望——2023版·第5代發(fā)酵技術 [J]. 日用化學品科學, 2023, 46(10): 71-82.
[14] 苗麗青, 馬旭輝, 李素貞, et al. 蝦青素的生物合成與產(chǎn)業(yè)化應用 [J]. 中國農業(yè)科技導報, 2023, 25(03): 21-29.
[15] 史俊卿, 金哲順, 潘蓉, et al. 基于轉錄和代謝分析探討人參皂苷的生物合成與意義 [J]. 分子植物育種: 1-17.
[16] 唐士茗, 胡紀元, 鄭穗平, et al. 基于無細胞體系的生物合成代謝模塊設計、構建與快速途徑原型 [J]. 合成生物學, 2022, 3(06): 1250-1261.
[17] 王浩綺, 高豪 and 信豐學. “十四五”背景下合成生物學產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析 [J]. 生物學雜志, 2023, 40(03): 1-5.
[18] 夏建業(yè), 劉晶 and 莊英萍. 人工智能時代發(fā)酵優(yōu)化與放大技術的機遇與挑戰(zhàn) [J]. 生物工程學報, 2022, 38(11): 4180-4199.
[19] 楊朔, 王潔, 張夢婷, et al. 基于人工智能的藥物-靶標相互作用預測 [J]. 中國現(xiàn)代應用藥學, 2022, 39(21): 2797-2803.
[20] 楊洋, 王鳳林, 劉德, et al. CRISPR-Cas9技術在植物次生代謝物生產(chǎn)中的研究進展 [J]. 生物技術進展, 2022, 12(06): 806-816.
[21] Abaajeh Asomiba Rita, Kingston Caroline Elliott and Harty Mary. Environmental factors influencing the growth and pathogenicity of microgreens bound for the market: a review [J]. Renewable Agriculture and Food Systems, 2023, 38:
[22] Chen Zhenya, Sun Xinxiao, Li Ye, et al. Metabolic engineering of <i>Escherichia coli</i> for microbial synthesis of monolignols [J]. Metabolic Engineering, 2017, 39: 102-109.
[23] Li Wenna, Ma Lin, Shen Xiaolin, et al. Targeting metabolic driving and intermediate influx in lysine catabolism for high-level glutarate production [J]. Nature Communications, 2019, 10:
[24] Li Xianglai, Zhou Zhao, Li Wenna, et al. Design of stable and self-regulated microbial consortia for chemical synthesis [J]. Nature Communications, 2022, 13(1):
[25] Lin Yuheng, Shen Xiaolin, Yuan Qipeng, et al. Microbial biosynthesis of the anticoagulant precursor 4-hydroxycoumarin [J]. Nature Communications, 2013, 4:
[26] Lisha K. P. and Sarkar Debasis. Dynamic flux balance analysis of batch fermentation: effect of genetic manipulations on ethanol production [J]. Bioprocess and Biosystems Engineering, 2014, 37(4): 617-627.
[27] Parambil Lisha K. and Sarkar Debasis. In silico analysis of bioethanol overproduction by genetically modified microorganisms in coculture fermentation [J]. Biotechnology research international, 2015, 2015: 238082-238082.
[28] Varadi Mihaly, Anyango Stephen, Deshpande Mandar, et al. AlphaFold Protein Structure Database: massively expanding the structural coverage of protein-sequence space with high-accuracy models [J]. Nucleic Acids Research, 2022, 50(D1): D439-D444.
[29] Wang Xinxiu, Xu Wei, Dai Quanyu, et al. Characterization of a thermostable PL-31 family alginate lyase from <i>Paenibacillus ehimensis</i> and its application for alginate oligosaccharides bioproduction [J]. Enzyme and Microbial Technology, 2023, 166:
相關產(chǎn)品鏈接:
