综述：生物铸造厂前沿：机遇与挑战

本综述系统阐述了生物铸造厂（Biofoundry）这一集成自动化、机器人技术与生物信息学的合成生物学（Synthetic Biology）核心平台，重点介绍了其设计-构建-测试-学习（DBTL）工程循环框架、成功案例（如DARPA压力测试、COVID-19检测响应）及可持续发展面临的挑战（如高通量筛选、AI/ML整合、资金与人才问题），为生物制造（Biomanufacturing）和循环生物经济（Circular Bioeconomy）发展提供关键见解。

　　

生物铸造厂前沿：机遇与挑战

1 引言

合成生物学自1980年被Barbara Hobom首次提出后，已从基因工程拓展至非天然分子利用和人工生命系统构建，其全球市场规模预计从2024年的123.3亿美元增长至2029年的315.2亿美元，年复合增长率达20.6%。这一增长由生物基产品需求驱动，支持向循环生物经济转型——通过减少、回收、再利用废物及生物基燃料替代化石燃料，实现环境可持续性。然而，将生物技术创新转化为经济可行的工业应用仍面临挑战。生物系统的复杂性使传统手工工程效率低下，因此需要标准化、可重复的高通量平台，即生物铸造厂。

生物铸造厂通过整合机器人自动化、计算分析和DBTL（Design-Build-Test-Learn）工程循环，加速合成生物学研究与应用。它利用自然生物多样性，提供中试设施模拟工业条件，输出可直接用于生物工厂的端到端工艺。2019年成立的全球生物铸造厂联盟（GBA）已有超过30家成员，促进经验共享与协作创新。

2 生物铸造厂的DBTL生物工程循环

DBTL循环是生物铸造厂的核心工作流：

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  设计（Design）：使用计算机辅助设计软件（如Cameo、RetroPath 2.0）设计核酸序列、生物电路或工程策略。
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  构建（Build）：自动化高通量构建遗传组件（如通过j5、AssemblyTron整合Opentrons液体处理系统）。
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  测试（Test）：高通量筛选或表征构建体（如多组学分析）。
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  学习（Learn）：数据分析优化设计，迭代循环。
  人工智能（AI）和机器学习（ML）正被集成至各阶段提升预测精度，减少迭代次数。GBA推动的SynBiopython等开源工具标准化了DNA设计与组装。

3 生物铸造厂的成功案例

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  DARPA压力测试：Casini团队在90天内为10种未知分子（如抗癌剂vincristine、杀虫剂barbamide）构建1.2 Mb DNA、215个菌株和690次检测，成功生产6种目标分子，展示了无通用解决方案的多样性应对能力。
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  化学生产优化：Carbonell等通过两轮DBTL循环将(2S)-pinocembrin产量提高500倍至88 mg L^?1，仅筛选65种变体；Robinson团队85天内生产17种材料单体，并放大mandelic acid至工业规模。
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  COVID-19响应：伦敦生物铸造厂4周内建立自动化SARS-CoV-2检测流程（RT-qPCR、CRISPR-Cas13a、RT-LAMP），日处理量达4000样本，缓解公共卫生危机。
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  抗菌剂发现：Moffat等通过自动化转座子突变库筛选发现Pseudomonas sp. Ps652中产7-hydroxytropolone的基因簇，两周内筛选2880个突变体。
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  植物合成生物学：Dudley团队开发自动化植物蛋白表达流程，使用细胞免费系统快速优化标签配置。
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  自主DBTL循环：BioAutomata和AutoBioTech平台整合ML实现全自动化实验迭代，Lycopene产量提升1.77倍。

4 生物铸造厂工作流的最新进展

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  测序验证：Vegh等开发Sequeduct流程，使用Nanopore长读长测序验证构建体保真度，开源软件促进质量控制。
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  非模式微生物自动化：Zuo等为毕赤酵母（P. pastoris）建立自动化遗传操作，编辑效率达94.6%，高通量表征96个启动子并生产α-santalene。
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  AI驱动蛋白质工程：Zhang等10天内通过4轮DBTL循环（384个突变体）将tRNA合成酶活性提高2.4倍；Singh团队使用AI平台4周内改造halide methyltransferase和phytase，活性提升16-26倍。
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  标准化框架：Kim等提出抽象层次（Level 0-3）标准化生物铸造厂活动，增强工作流可重构性和跨平台互操作性。

5 建立生物铸造厂的挑战

生物铸造厂需集成计算软件、液体处理系统、分析仪器、专业团队和数据管理，但面临多重挑战：

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  资金可持续性：设备维护、耗材（如单项目成本约1.85万美元）和专业人员（自动化工程师、数据科学家）成本高昂，需多元化资金来源。
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  人才与定制化：工作流需根据设备调整脚本和离线协调，依赖科学设计与数据分析能力。
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  计算基础设施：设计软件需高CPU/GPU算力，数据存储与管理需支持AI整合。
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  资源共享与知识产权：GBA推动开放共享，但高影响成果可能受专利限制。
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  资源利用与商业化：学术生物铸造厂需产学研合作；商业实体需服务模型和客户基础。
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  生物安全与生物安全：需防范遗传材料意外泄漏或恶意使用，筛查涉及病原体的项目。

6 结论与未来展望

生物铸造厂通过自动化DBTL循环加速合成生物学创新，整合AI和先进技术持续演化。尽管面临资金、人才和技术标准化挑战，全球协作与开源工具将推动其可持续发展，赋能生物制造和循环生物经济。未来预计更多成功应用和平台优化，但需集体努力克服障碍。