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在合成多细胞系统面临工程化难题的背景下，研究人员开展 “Engineering coupled consortia - based biosensors for diagnostic” 主题研究。他们开发出检测血红素（Heme）和乳酸（Lactate）的细菌菌群生物传感器，发现 IFFL 系统性能更优，为医学诊断等领域带来新希望。
在生命科学和医学领域，精准检测体内特定物质对于疾病诊断和健康监测至关重要。合成多细胞系统虽有潜力执行复杂任务，如多信号检测和计算，但工程化过程困难重重。一方面，精确控制不同成员的细胞浓度颇具挑战，在复杂环境中维持各成员细胞浓度的平衡更是难上加难；另一方面，单个菌株承担大规模基因电路任务时，易造成基因表达负担，消耗关键资源，且多种基因修饰集中于单一菌株会引发不同生物过程间的串扰。为突破这些困境，来自以色列理工学院（Technion—Israel Institute of Technology）等机构的研究人员展开了深入研究。他们开发出一种基于细菌菌群的生物传感器，用于检测血红素（Heme）和乳酸（Lactate），相关研究成果发表于《Nature Communications》，为生物传感器的发展和疾病诊断带来了新的曙光。
研究人员在此次研究中主要运用了以下关键技术方法：一是构建基因电路，通过设计和改造不同的基因回路，实现对生物传感器功能的调控；二是采用数学建模，建立相关数学模型来分析和理解微生物菌群中信号耦合的机制以及系统的动态行为；三是开展多种实验，包括体外实验、粪便样本实验等，并利用微板读数仪、流式细胞仪（FACS）等设备对实验数据进行监测和分析 。此外，研究中使用的小鼠粪便样本来自人源化小鼠，且经过了伦理审批。
下面让我们深入了解一下具体的研究结果：
- 合成 IFFL 网络：研究人员设计了一种非相干前馈环（IFFL）基因电路，通过模拟发现，当抑制通路比激活通路弱时，该电路能展现出持续的平台状稳定性。实验结果也证实，基于 IFFL 的基因电路可长时间维持低水平稳定表达，比直接调节电路更快达到稳态，且在资源利用上更具优势，在资源有限的环境中可能表现更佳。
- 全细胞生物传感器：研究人员创建了包含不同菌株的全细胞生物传感器系统，利用 IFFL 网络产生的稳定低水平共享信号 CHL，有效耦合了生物传感器的活性。实验表明，与直接调节系统相比，IFFL 共培养体系能更好地区分不同诱导剂状态，更精准地控制输入信号的时间进程。
- 微生物菌群生物传感器：研究人员开发了三种不同的菌群配置来同时检测血红素和乳酸。实验结果显示，IFFL 网络系统在区分不同状态方面表现最佳，且对细胞群体扰动的鲁棒性更强。在不同诱导剂水平下，共享信号能有效调节血红素和乳酸的活性，实现对多信号的整合。
- 耦合菌群用于粪便诊断：研究人员在小鼠粪便样本中测试了他们的系统，发现该系统能有效检测血红素和乳酸生物标志物。在检测过程中，IFFL 网络在粪便样本中表现出相对稳定的表达，且在存在 AHL 的情况下，“11” 状态的输出信号能成功反映多种基于菌群的输入信号，为粪便样本诊断提供了更可靠的依据。此外，该系统对单个细菌生物传感器菌株群体的微小扰动也具有较好的鲁棒性。
综合研究结果，研究人员得出结论：通过共享信号分子耦合的合成细菌生物传感器在检测血红素和乳酸方面展现出了强大的性能。与其他系统相比，IFFL 网络能确保 CHL 信号持续低水平稳定，有效耦合单个细菌传感器，使合成菌群的输出对细胞浓度的依赖性显著降低。这一成果在生命科学和医学领域意义重大，不仅为多标记细胞基生物传感器的发展提供了新方向，简化了生物传感器系统，还有望应用于多种医疗场景，如粪便、尿液和汗液中生物标志物的监测。此外，该研究中的 IFFL 网络在基因表达研究、治疗性活细胞药物释放以及代谢工程等领域也具有潜在的应用价值，为未来相关领域的研究和发展开辟了新的道路。
