合成生物学概念、技术路径及发展历程回顾

发展合成生物学意义重大。

1.合成生物学是生物制造重要的平台技术

合成生物学是一个多学科交叉的研究领域，旨在整合生命科学、工程学、物 理学与化学等学科，通过设计和建造新的生物元件、功能和系统，以构建在自然 界中并不存在的可控方式、生物逻辑和生产系统。美国国会研究服务局于 2022 年发布的《合成/工程生物学：国会议题》报告中指出，合成生物学作为平台技 术，在生物制造中发挥着至关重要的作用。生物制造利用生物系统生产重要的生 物分子，应用于农业、食品、材料、能源和制药等诸多行业，根据麦肯锡预测， 未来全球 60%的物质生产可通过生物制造方式实现，合成生物学在其中可以作为 基础技术，用来开发其他应用程序或生产工艺。

狭义的合成生物学包括“自上而下“和“自下而上“两大方向。“自上而下” 指将全新功能引入活细胞等生命体或生物；“自下而上”则是在体外合成全新生 命系统。广义的合成生物学还包括任何对生命有机体关键要素的创新应用，如酶 催化合成、无细胞合成、DNA 存储等。与传统路径相比，合成生物学与可持续发展的理念相契合,并且在生产过程所需的反应条件更为温和，产业链条更短、更 加高效，整体具备一定的安全性。

此外，合成生物学可以高效利用原来不能利用的生物质资源，合成原来不能 生物合成、或者原来生物合成效率很低的产品，不断突破自然生物体合成功能与 范围的局限。加拿大的科研人员 2021 年 9 月发表的题为“下一代合成生物学的 新兴监管挑战”综述指出，尽管合成生物学已经取得一定的成就，目前的方法仍然 受限于对现有生命系统“自上而下”的重编程，需要克服这些限制才能充分发挥合 成生物的潜力。而“自下而上”设计的类生命系统能够在活细胞外（即无细胞合成 生物学）发挥作用。 无细胞系统作为一种替代方案，提供了超越活细胞限制的类似生命功能。与 基于细胞的方法相比，无细胞系统不受限于现有微生物，更有利于发挥主观能动 性，创造新的“生命体”。由于较少受到实验条件的限制，无细胞系统能够实现 快速的“设计-构建-测试-学习”的循环周期。Surto Biopharma 使用无细胞合成 平台生产 ADC，生产含有非天然氨基酸的蛋白质，并将其与其它小分子进行偶联。 凯莱英则将无细胞合成体系应用于高通量酶筛选，在少量酶（如 200 个酶）制备 方面，预计可节约 50%的人工和节约 90%的时间。

2.设计-构建-测试-学习（DBTL）循环在生产过程中持续迭代

从合成生物学的解决路线方案角度分析，其体外路线主要采用酶法工艺，过 程涉及到酶设计与改造、多酶级联催化、无细胞/类生命系统在体外实现生物合 成；而其体内路线采用生物发酵，涉及代谢通路改造，细胞工厂合成目标产物， 后续涉及提取纯化等。

底盘细胞在合成生物学中扮演着非常重要的角色，它们是合成生物学研究和 应用的基础。通过对底盘细胞的精准调控和优化，可以提高生产效率，实现更可 持续和环保的生物技术解决方案。常用的模式微生物有酿酒酵母、大肠杆菌、枯 草芽孢杆菌、谷氨酸棒杆菌等。

合成生物学围绕 DBTL 循环（Design-Build-Test-Learn），通过持续迭代， 逐步提高微生物的性能，从而优化微生物的代谢途径，设计出更有效的基因装置，获得理想的人工菌株，以期达到更高的生产效率和更优质的最终产品。设计 （Design）是合成生物学 DBTL 策略的基础，指遵循一定的规则，利用现有的标 准化生物元件对基因、代谢通路或基因组进行设计；构建（Build）阶段旨在利用 标准元件库和基因工程技术，构建出新的菌株，包括 DNA 合成、大片段组装以及 基因编辑。测试（Test）阶段通过分析测试基因构建体或经改良的生物体性能， 对目标参数进行评估，因为无论是酶、单个生物元件，还是逻辑线路及模块化的 代谢途径，在设计后，都会存在大量的突变体或目标候选物。学习（Learn）阶段 则使用软件和/或机器学习分析数据，对模型进行优化，以提高菌株的性能，为 下一个循环改进设计提供指导，过程中涉及数据收集整合、数据分析、结果可视 化和建模分析等。这些分析结果将反馈到新的设计中，通过不断迭代获得性能优 异的菌株，再结合发酵工程技术，利用淀粉等发酵底物进行发酵，并通过分离纯 化过程，最终获得所需的目标产物。

与海外相比，中国的发酵能力更强、供应链更完整。美国基础研究比中国出 现早，也相对较强，表现在菌种设计的通量高，细胞工厂构建的迭代快。而中国 的供应链则相对完整，同时拥有一个需求大且支付能力强的广阔市场。特别地， 中国是全球发酵大国，并且新技术、新产品商业化速度较快。展开看，就生产过 程中的 DBTL 循环而言，其中的设计和构建环节中外已经处于同步发展阶段，“卡 脖子”风险较小，真迈生物、齐碳科技、金斯瑞生物科技、辉大基因等在该领域有所布局。而在测试阶段，中外相比仍有一些差距；在学习阶段，行业整体仍在 发展的早期，中外差距有望不断缩小。

3.技术革新驱动合成生物学行业发展

合成生物学自 2000 年左右诞生以来，经历了四个重要的发展阶段。2000- 2003 年是合成生物学的创建时期，研究者们开发出多种具有领域特征的研究手 段和理论，这个时期的典型成果是在大肠杆菌中实现青蒿素前体途径的工程化。 2004 年至 2007 年是合成生物学的扩张和发展期，合成生物学概念迅速推广， 该领域第一个国际性会议“合成生物学 1.0”大会于 2004 年成功举办，合成生物 学领域知名赛事 iGEM 竞赛也在该年首次举行。技术研发上从转录调控扩展到转 录后和翻译调控，2006 年利用工程菌首次侵入癌细胞，成为工程化活体疗法的先 驱。 2008 年至 2013 年，合成生物学迎来了创新和应用转化期，底层技术效率的 大幅提升，推动了合成生物学技术开发和应用的不断拓展。2009 年和 2012 年转 录激活因子样效应物核酸酶（TALEN）和成簇规律间隔短回文重复序列及其相关 蛋白基因（CRISPR/Cas）技术的相继问世，基因编辑技术效率大幅提升，从而进 一步推动了合成生物学领域向前迈进。在代谢工程领域，2008 年利用大肠杆菌中氨基酸的代谢产物成功生产了生物燃料。2013 年，Amyris 公司利用酵母菌株成 功商业化生产青蒿素。 自 2014 年以后，随着生物大数据的开源应用与生物工程化平台相结合，合 成生物学进入了一个新的发展阶段。合成生物学的“设计-构建-测试”循环逐步扩 展至“设计-构建-测试-学习”循环。同时，“半导体合成生物学”、“工程生物学”等 新理念或学科的提出，为合成生物学的发展注入了新的活力。

合成生物学的三大基础使能技术——基因测序（“读”）、基因编辑（“改”） 和基因合成（“写”）的快速发展及其所带来的成本下降是推动合成生物学行业发 展的重要驱动因素。在过去的几十年里，DNA 测序技术取得了飞速的发展，从最 初的 Sanger 测序技术逐步演进到第二代和第三代测序技术，较大地提高了我们 解读基因组序列的能力。基因合成技术方面，成熟的柱式合成法存在依赖于危 险试剂和溶剂，效率和通量低，成本较高的问题。而超高通量芯片合成技 术，以芯片作为 DNA 合成的载体，能够在一次操作中合成超过十万条寡核 苷酸，成本相对于柱式合成法大幅下降。

迄今，基因编辑技术已经历了从锌指蛋白技术（ZFP）到转录激活因子样效 应物核酸酶技术（TALEN），再到成簇规律间隔短回文重复序列及其相关蛋白基因 技术（CRISPR/Cas）三代技术的革新。其中，第三代技术中的 CRISPR/Cas9 系统 采用 RNA-DNA 识别机制，能够广泛地选择切割位点，基因编辑效率显著提高。

底层技术的成本不断下降也是驱动合成生物学行业发展的关键因素。人 类基因组测序完成以后，基因测序的成本急剧下降，下降速度超过摩尔定律。根 据 NIH 数据，2020 年人类全基因组测序的成本已由 2007 年时的 100 万美元，降 低到 1000 美元以下。目前，华大智造推出的超高通量基因测序仪 T20，已将单人 全基因测序成本降低至 100 美元以内。同样地，基因合成成本也大幅下降，由 2000 年前的约 1 美元/bp 降低至 2020 年的 0.001 美元/bp 以下。