综述：代谢工程改造大肠杆菌生产化学品

本综述系统阐述了大肠杆菌（E. coli）作为细胞工厂在化学品生物合成领域的最新进展。文章重点介绍了通过人工智能（AI）驱动的逆生物合成（retrobiosynthesis）、CRISPRi/sRNA文库等系统代谢工程策略，实现首创新化学分子（first-in-class）的途径构建与最优水平产物浓度/产率/生产率（TRY）的协同突破，为可持续生物制造提供关键技术支撑。

　　

Expanding the horizon of microbial chemical production through first-in-class pathways

微生物细胞工厂在可持续化学品生产领域展现出规模化优势、立体选择性和环境友好性，但其天然代谢框架仍存在局限性。近年来，代谢工程致力于突破自然进化的化学物质合成范畴，通过设计de novo途径拓展微生物合成能力。代表性成果包括利用葡萄糖生物合成芳香族均聚酯和聚酯酰胺，这是大肠杆菌首次实现此类聚合物的生产。这类"首创新"（first-in-class）途径的开发为合成非天然化合物和复杂天然产物提供了全新平台。

AI-driven retrobiosynthesis for novel metabolic pathway design

人工智能技术正革命性地改变de novo代谢途径的设计范式。基于深度学习的算法（如RetroPath2.0和AiZynthFinder）通过海量反应规则数据库，能够预测可行途径并筛选最适酶催化剂。这些系统不仅考虑热力学可行性和原子经济性，还能识别自然界中不存在的酶促反应。AI工具显著加速了从目标分子到前体化合物的逆向路径设计，为非天然化学品的生物合成提供创新解决方案。

Systems metabolic engineering strategies for chemical production with best-in-class TRY

新构建的生物合成途径通常面临生长与产物合成的平衡难题。实现最优TRY需要系统水平的优化策略：首先消除代谢旁路，确保碳原子和还原力最大化流向目标产物；其次采用基因组尺度CRISPR干扰（CRISPRi）和小RNA（sRNA）文库进行高通量基因调控；第三引入动态生物传感器实现代谢通量的自主调控；最后通过氧化还原平衡模块（redox-balancing modules）协调辅因子再生。这些协同策略使大肠杆菌能够以接近理论得率的效率生产化学品。

In silico metabolic engineering and modeling tools for optimizing TRY

计算生物学平台正将生物复杂性转化为可设计的优化空间。约束性模型（constraint-based modeling）作为理性菌株设计的基础，其预测能力通过机器学习整合多组学数据而大幅提升。动态通量平衡分析（dFBA）能够模拟代谢网络的时间动态变化，而蛋白质结构预测工具（如AlphaFold2）加速了关键酶的理性设计。这些in silico工具实现了从单基因编辑到网络水平优化的范式转变。

Conclusions and future prospects

大肠杆菌生物制造的未来发展依赖于首创新途径与最优TRY策略的协同推进。获得具有不可替代性的生物技术（bio-NFTs）是生产结构复杂化合物的关键。这需要菌株工程与过程工程的持续创新：人工智能驱动的高通量筛选将加速酶与途径的优化，而自动化培养平台将实现快速设计-构建-测试-学习（DBTL）循环。通过这些技术进步，大肠杆菌有望成为可持续生产高附加值化学品和材料的通用化平台，推动下一代生物制造产业的发展。