Микробы, ИИ и естественный отбор: как ускорили создание авиационного биотоплива в десятки раз

Две исследовательские группы из Объединённого института биоэнергетики (JBEI) предложили инновационные подходы для ускорения этой работы. Первая команда объединила искусственный интеллект с лабораторной автоматизацией, создав роботизированную систему для быстрого тестирования сотен генетических модификаций бактерии Pseudomonas putida. Машинное обучение анализирует результаты каждого цикла и предлагает следующие оптимальные изменения, что позволило увеличить производство изопренола в пять раз всего за несколько недель вместо многих месяцев ручной работы.

Вторая группа превратила недостаток микроба в его преимущество. Изначально бактерия не только производила изопренол, но и сразу потребляла его. Учёные выявили сенсорный белок, ответственный за это, и перепрофилировали его в биосенсор, который «зажигается» в ответ на выработку топлива. Связав этот сенсор с генами выживания, они создали систему естественного отбора, где выживают только самые производительные штаммы. Это позволило быстро выявить бактерии, производящие в 36 раз больше изопренола, и обнаружить новые метаболические пути.

Оба метода идеально дополняют друг друга: подход с ИИ и автоматизацией систематически оптимизирует известные генетические мишени, а биосенсорный метод открывает совершенно новые. Вместе они позволяют преодолеть ограничения классических «проб и ошибок», радикально ускоряя процесс инженерной биологии. Исследователи отмечают, что воспроизводимость данных, достигнутая благодаря автоматизации, является ключевым условием для эффективной работы алгоритмов машинного обучения.

Сейчас команды работают над масштабированием этих методов до промышленного уровня, а также над их адаптацией для создания других биопродуктов. Широкое внедрение таких подходов может кардинально изменить биотехнологическую отрасль, сократив сроки разработки новых продуктов с десяти лет до одного силами небольших команд, что открывает путь к экономически жизнеспособному экологичному авиатопливу.