综述：精准发酵技术在全球细胞基食品生产创新中的交叉应用：挑战与机遇

（编辑推荐）本综述系统阐释了精准发酵（PF）技术如何通过合成生物学（SynBio）与代谢工程（ME）工具构建"微生物细胞工厂"，突破传统发酵局限，实现高附加值食品成分的绿色智造。文章聚焦DBTL（设计-构建-测试-学习）循环优化、计算机辅助工程（CAE）与人工智能（AI）驱动的生物制造革新，同时探讨营养隐形饥饿风险与伦理治理等关键议题，为可持续食品体系提供跨学科解决方案。

　　

生物质发酵：细胞基生产新范式

生物质发酵利用微生物在优化条件下的快速增殖能力，可生产蛋白质含量超过干重50%的高附加值成分，其核心在于将微生物本身转化为可食用产品。这种技术在替代蛋白领域展现出巨大潜力，如利用真菌菌丝体模拟肉类纤维结构，或通过微藻培养生产富含ω-3脂肪酸的营养成分。

精准发酵的工程设计：创新与挑战

基于设计-构建-测试-学习（DBTL）循环的合成生物学框架（图4），正推动生物制造向精准化发展。通过CRISPR-Cas9等基因编辑工具对大肠杆菌（E. coli）和酿酒酵母（S. cerevisiae）进行代谢通路重构，可显著提高异源蛋白表达效率。但面临底盘细胞选择、代谢流平衡调控等瓶颈，需结合机器学习优化启动子-核糖体结合位点（RBS）组合设计。

细胞农业中的精准发酵应用图谱

全球范围内，企业正利用工程化微生物生产血红蛋白（heme）、乳清蛋白（β-lactoglobulin）等动物蛋白替代物。典型案例包括：通过毕赤酵母（Pichia pastoris）表达植物血红素改善人造肉色泽，采用丝状真菌发酵制备具有肌肉纤维质地的支架材料。3D生物打印技术进一步实现这些成分的空间精确组装。

可持续食品系统的技术壁垒

尽管PF技术能利用多种碳源生产目标分子，但工业化放大面临产物得率与纯度平衡难题。以维生素B₁₂发酵为例，需解决甲基丙二酰辅酶A变位酶（MCM）活性调控问题。此外，区域监管差异（如欧盟Novel Food与FDA GRAS认证）和技术资源分配不均制约全球推广。

CAE与AI驱动的智能制造革命

计算流体力学（CFD）模拟优化了50m³级生物反应器的混合效率，使溶氧均匀度提升37%。深度学习模型通过分析10⁵量级的发酵参数，成功预测芽孢杆菌（B. subtilis）产酶动力学。区块链技术则实现从菌种溯源到终产品的全链条质控。

未来展望：精准营养与伦理平衡

基因编辑技术（如Prime Editing）将实现微生物的定向进化，生产含稀有氨基酸（如L-ergothioneine）的功能性食品。但需警惕知识产权垄断可能造成的"技术鸿沟"，建议建立全球PF技术共享平台，特别是对资源匮乏地区的知识转移。

结论

精准发酵技术通过跨学科创新正重塑食品生产范式，但其规模化应用仍需解决"营养隐形饥饿"风险（如铁元素生物利用度下降）。未来需构建包含CAE-AI决策系统、伦理评估框架和区域性营养数据库的智能生态系统，最终实现从实验室到餐桌的可持续转化。