由人工智能和生物技术驱动的、用于设计能够产生生物氢的微生物群落的数字方法

《Engineering》：AI- and Biotechnology-Driven Digital Design of Biohydrogen-Producing Microbiota

生物制氢面临高成本、代谢效率低及群落稳定性差等问题，本文提出融合AI与合成生物学构建“数字微生物群落”模型，通过多尺度代谢建模与AI预测优化微生物互作网络，结合高通量筛选与动态反馈机制，实现氢能生产效率提升及碳排放降低400%。该范式为规模化生物制氢提供智能化解决方案。

　　生物氢气（Biohydrogen）作为一种清洁能源，正逐渐成为全球能源转型的重要支柱。随着碳中和目标的推进，氢气被视作实现难以电气化行业脱碳的关键载体，例如重工业、长途运输和化工原料生产。据国际能源署（IEA）预测，到2050年，全球氢气需求将从2020年的不足9000万吨增长至5.3亿吨，而到2060年，多样化的氢气生产方式有望减少碳排放高达96%，使其在可再生能源领域占据显著优势。然而，氢气的大规模应用仍面临诸多挑战，包括高压缩和液化成本、基础设施不足、安全和监管漏洞以及价格壁垒。尽管如此，随着各国对能源独立和可持续发展的重视，绿色氢气已逐渐成为可再生能源整合、创新和全球竞争力的重要组成部分。

中国在2024年新版《能源法》中明确将绿色氢气列为战略重点，强调其在国家能源转型中的基础地位。中国《氢能产业发展规划（2021–2035年）》也详细规划了绿色氢气的生产、储存和应用全过程，特别指出生物制氢技术在其中的关键作用。生物制氢技术通常指利用微生物将各种生物质废弃物在常温常压下发酵以产生氢气。该过程不排放温室气体，且避免了基于气化制氢可能产生的焦炭和灰烬等副产物，因此更符合绿色和可持续发展的理念。生物制氢技术也被称为“绿色氢气”。

近年来，生物制氢技术已逐步发展为两种主要路径：一是基于整个细胞的微生物制氢，二是基于体外合成酶生物系统（in vitro synthetic enzymatic biosystems）的制氢方式。其中，暗发酵（dark fermentation）因其无需额外的能量输入（如光或电），而成为有机废弃物能源回收的重要途径。暗发酵的优势在于其持续且稳定的氢气生产效率，以及可利用的原料种类广泛，包括非粮食生物质（如秸秆）。然而，暗发酵在实际应用中仍面临效率低、稳定性差等问题，这些问题限制了其大规模推广。

在生物制氢技术的发展过程中，存在多个技术瓶颈。首先，生物质废弃物的预处理过程复杂且成本高昂。某些特定的生物分子，如木质纤维素（lignocellulose），由于其天然的抗降解特性，需要耗费大量能源进行预处理，这可能占整个生产成本的30%–40%。其次，碳源竞争（carbon catabolite repression, CCR）效应显著影响氢气产量。在混合糖的利用过程中，微生物优先消耗简单糖（如葡萄糖），抑制了复杂糖的代谢，从而导致还原力（如NADH）的积累，抑制氢化酶活性并引发系统酸化。第三，关键产氢微生物的生态位容易被产酸和产甲烷微生物占据，导致发酵周期缩短以及氢气产量波动较大。此外，气体-液体传质限制和挥发性脂肪酸（volatile fatty acids, VFAs）的积累也可能引发pH失衡，而缺乏有效的动态控制模型进一步阻碍了氢气生产的规模化发展。

这些技术挑战促使研究人员将目光投向人工智能（AI）与合成生物学（synthetic biology, SB）的融合。AI能够通过机器学习和基因组尺度建模，帮助研究人员解析和优化复杂的代谢与遗传网络，而合成生物学则能够通过合成生态学和动态建模技术，对微生物群落进行整体操控。因此，提出“数字微生物群落”（digital microbial community）的范式成为一种创新思路。该范式结合了多尺度代谢建模与涌现特性预测、AI驱动的生态位分解以及闭环合成生物学增强的进化框架，通过实验反馈实现数字孪生的持续优化。这一融合不仅提升了生物制氢系统的理性设计和实时优化能力，还显著增强了氢气生产的控制精度与效率。

从传统经验驱动的方法向预测和工程化框架的转变，标志着AI与生物技术在生物制氢领域的深度融合。这一趋势使得研究人员能够更精确地理解和调控微生物代谢网络、能量分配机制以及群落间的相互作用。例如，非线性降维方法（如均匀流形逼近和投影，uniform manifold approximation and projection, UMAP；以及t分布随机邻域嵌入，t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE）能够揭示微生物群落内部的复杂关系。然而，这些方法在保留全局数据结构和参数选择方面存在局限，可能导致某些关键微生物相互作用的简化或丢失。因此，建议结合高通量实验数据，对降维模型进行约束，以提高微生物群落动态和相互作用机制的预测精度。

合成生物学的发展也正在超越传统的基因编辑范畴，推动微生物群落的精准功能调控。通过代谢网络的定向重塑和生态位机制的适应性优化，合成生态学（synthetic ecology）使得微生物群落的工程化成为可能。例如，非线性动态模型可以优化群落稳定性与生态位适应性，从而构建具有特定功能的微生物群落，如hCom2和phyllosphere群落。此外，合成微生物群落（SynCom）中引入的竞争机制与环境调控手段（如代谢压力选择器以抑制不希望的物种）也能够有效调控微生物之间的竞争与合作关系。

为了实现更高效、更稳定的生物制氢系统，研究团队提出了一种从数字细胞到数字微生物群落，再到数字系统的创新研究范式。这一范式通过整合多组学数据、热力学和酶学约束，构建出描述细胞代谢与调控路径的数学模型。同时，结合AI的降维与功能预测技术，以及合成生物学的高通量筛选和定向代谢网络重塑手段，可以设计出无需大量基因编辑的简化、高效且稳定的产氢微生物群落。这种数字化设计不仅能够提高产氢效率，还能增强系统的鲁棒性，使其在实际应用中表现更加稳定。

在生物制氢技术的推进过程中，AI与合成生物学的结合不仅有助于解决技术瓶颈，还为行业提供了新的发展方向。通过AI驱动的多级建模和生物技术支持的微生物群落可控重构，研究人员能够更精确地预测和优化微生物群落的功能。这一方法可以显著降低传统试错过程的时间成本，同时提高生产过程的可控性和可预测性。此外，AI与生物技术的协同作用还能促进生物制氢技术的工业化应用，例如通过AI驱动的生命周期评估（life-cycle assessment, LCA）反馈机制，实现氢气生产效率和关键环境指标的实时优化。基于此，研究团队还利用SimaPro 10.1软件，结合Ecoinvent 3.10和Agri-footprint数据库及相关文献数据，对传统暗发酵制氢与AI和生物技术融合的数字孪生系统进行了生命周期评估（LCA）。结果显示，AI驱动的生物计算单元能够将氢气生产成本降至每公斤3.5美元以下，达到市场领先水平，同时碳排放量可减少400%，证明了AI与生物技术的协同作用在绿色氢气生产中的巨大潜力。

然而，AI与生物技术的融合仍然面临一些现实挑战。例如，AI在生物计算中的应用需要大量的计算资源和自动化基础设施，这可能成为技术推广的障碍。因此，研究团队建议采用云计算平台进行高通量数据分析，并结合开源自动化工具，以加快数字微生物组建模与优化进程。此外，通过国际协作共享产氢菌株专利，以及在生物反应器中部署低成本的原位传感器，可以进一步降低生产成本并提高实时监测能力。同时，边缘计算的应用能够实现生物过程数据的本地智能处理，为系统优化提供及时的反馈。

在高通量筛选和复杂废弃物微生物组的定向重塑方面，研究团队提出了结合微生物组特性的技术路径。虽然废弃物微生物组具有高度异质性，但借助AI驱动的功能降维和代谢网络调控，可以显著降低筛选的复杂度。此外，非基因编辑的生物技术能够有目的地富集功能性菌株，避免基因改造的局限性。尽管废弃物预处理和成分波动仍是技术难题，但数字设计方法已经大幅缩短了传统试错周期，为大规模应用提供了新的可能。

合成生物学依赖于AI来加速设计-构建-测试-学习（design-build-test-learn, DTL）循环，但在实际应用中仍存在一些限制。例如，AI虽然可以提高菌株筛选的效率，但尚未能生成突破性的新功能。此外，AI与生物技术的整合仍面临诸多障碍，包括高质量标注数据的稀缺、数据工程的不完善、主流算法对多组学数据的稳健性不足，以及传统指标无法准确反映生物系统复杂性，从而限制了模型的泛化能力和生物可解释性。AI驱动的数字孪生技术高度依赖于高通量数据、自动化平台和动态过程控制，但目前大多数系统仍停留在离线模拟阶段，缺乏实时监控和自适应调节能力。

在复杂工艺的放大过程中，如暗发酵生物制氢，仍有许多挑战需要克服。例如，抑制物的积累、非无菌环境、生物质预处理方法、复杂废弃物类型以及氧气控制等因素，均可能影响微生物群落的稳定性，导致生态漂移（ecological drift）。然而，对于简单细菌群落而言，其可控性较高，可以通过以下方法实现精准的发酵过程放大：①将反应器流场与细胞代谢动力学相结合；②在反应器细胞内捕获代谢物浓度；③通过优化流场和简单细菌群落代谢模型，追踪细菌的代谢调控模式。尽管如此，当前的高通量筛选和机器人平台在大规模工程菌株筛选和高效选择方面仍存在不足，使得单细胞级的自动反馈筛选技术尚未实现。

总体而言，AI在可持续制造等领域的应用前景广阔，但其从理论到实际应用的转化仍面临挑战。这些挑战主要体现在如何构建可预测的数字微生物群落以及如何实现生物制氢技术的规模化生产。因此，未来的研究方向应聚焦于如何连接基因网络与群落功能，以实现多层级的精准设计。通过AI驱动的代谢相互作用降维分析与生物技术支持的微生物群落可控重构技术，可以逐步打破自然混合微生物系统的不可预测性，构建从分子机制到微生物群落设计的科学桥梁。这一技术路径不仅能够回答关键的科学问题——即局部代谢反应如何实现整体功能，还能够推动生物制氢技术向智能化、可预测性和可持续性方向发展。最终，通过构建从基因到微生物群落、再到生物过程的可编程生态系统，为生物制氢技术的大规模智能调控奠定坚实的理论和技术基础。