Живые организмы, особенно грибы и растения, являются традиционными источниками биологически активных соединений и лекарственных средств. Однако извлечение этих веществ из природных источников может быть сложным и дорогостоящим процессом из-за их низкого содержания. Развитие методов органического синтеза обеспечило прорыв в производстве лекарств [1], однако не все природные соединения рационально получать химическим путем из-за многостадийности синтетических путей, требований к оптической активности и низких выходов чистого вещества [2, 3]. Биотехнология предлагает альтернативный подход, что позволяет производить лекарственные соединения в гетерологических хозяевах [4], таких как бактерии, дрожжи, растения, водоросли и плесневые грибы, многие из которых совмещают в себе свойства быстрого роста, простоты культивирования и ее невысокой стоимости.

Экспрессия гетерологических генов предоставляет возможности для программирования новых свойств организма хозяина на клеточном и организменном уровнях, включая продукцию атипичных для него веществ в больших количествах [5]. Поскольку биологически активные соединения обычно не могут быть закодированы одним геном, все более популярными становятся проекты метаболической инженерии целых биохимических путей. Интеграцию длинных мультигенных конструкций в геном организма хозяина поддерживает развитие методов сборки [6] и доставки ДНК [7]. Регулирование собственных метаболических путей хозяина существенным образом влияет на успешность подобных проектов, поскольку позволяет клетке-хозяину производить необходимые промежуточные метаболиты в соответствующих количествах. Одним из таких примеров является, например, создание автотрофных дрожжей Pichia pastoris [8].

Метаболические пути в любом организме образуют сложные метаболические сети, поэтому для выбора точек регуляции метаболизма в гетерологическом хозяине крайне важно иметь детальное представление о ферментативных составляющих конкретных биосинтетических путей и их продуктах. Для этой цели могут быть использованы различные базы данных, такие как KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) [9], BRENDA (BRaunschweig ENzyme DAtabase) [10] и PathBank [11], а также базы данных коэкспрессии генов, например, ATTED-II (Arabidopsis thaliana trans-factor and ciselement prediction database), которая предназначена для арабидопсиса [12]. Тем не менее, в случае малоизученных генов или организмов встроенные алгоритмы этих баз данных могут быть недостаточно информативными; тогда применяются биоинформатические инструменты, основанные на алгоритмах машинного обучения, чья предсказательная способность совершенствуется со временем [13].

После определения точек регуляции метаболизма биохимические пути могут быть настроены с помощью точечного редактирования генома и/или эпигенетических регуляций. С учетом общих тенденций перехода от ненаправленных воздействий к более специфическим, тонкое регулирование уровня экспрессии генов хозяина становится все более популярным и доступным. Для активации генов можно использовать, в частности, гидовые РНК и искусственные транскрипционные факторы на основе Cas9 [14, 15].

Комбинированный подход по внедрению гетерологических метаболических путей и перенаправлению собственных метаболических путей хозяина (см. рисунок) приводит к впечатляющим результатам биосинтеза целевого биологически активного соединения в гетерологическом хозяине [4].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ                                                                                           

Успехи биосинтеза лекарственных соединений с помощью метаболической инженерии основаны на комбинации нескольких ортогональных подходов. Для успешной реализации необходимо определить кратчайший метаболический путь к нужному веществу или свойству с использованием баз данных, установить лимитирующие стадии с помощью классических моделей биохимии или алгоритмов машинного обучения, выбрать оптимальный метод трансформации генома хозяина, сконструировать генетические конструкции, совместимые с выбранным хозяином, охарактеризовать метаболический ландшафт организма-хозяина и осуществить регулирование активности его собственных биохимических путей для направления метаболитных потоков в сторону гетерологического пути. Развитие современных технологий позволяет повысить эффективность каждого из этих этапов, что в итоге приводит к получению нового источника лекарственного соединения.