「前沿技术」全自动生物系统设计平台

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美国伊利诺伊大学香槟分校的研究人员利用人工智能技术研发出一种全自动生物系统设计平台，可自动设计、构建、测试和学习复杂的生化途径。

蛋白质、糖酵解途径、全细胞等生物系统的应用越来越广泛。然而，由于生物系统及其组件的复杂性以及众多未知的相互作用，生物系统设计需要执行多次设计、构建、测试和学习（DBTL）流程。目前除了一些特定的应用，尚无可以自动化完成DBTL循环的系统。为此，研究人员将机器学习算法融入多功能机器人平台，研发出“BioAutomata”全自动生物系统设计平台，自动执行全部DBTL流程。工作流程为：先确定初始设计、输入、输出和目标函数；然后根据当前可用数据选择预测模型和采集策略，预估群落，选择下一个评估点和将要进行的实验；随后，平台开始优化。优化时，首先根据采集策略选择评估点，然后按照评估点执行实验，再将结果数据反馈给预测模型，由预测模型根据最新数据更新群落预测，最后由采集策略选择下一个评估点、更新预测模型。研究人员用该平台微调了参与番茄红素生物合成的细菌基因，以实现番茄红素的最高产量。结果表明，该平台仅评估了不到1％的可能变异，就找到了合成路径。

这种全自动生物系统设计平台可大幅提高生物设计效率和准确性，显着缩短生物系统设计周期。此外，该系统还适用于蛋白质工程等其他黑盒优化问题，为实现全自动生物制造工厂奠定基础。

（蓝海星）