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自动化整合系统UTPA平台:工业菌株超高通量筛选利器

自动化整合系统UTPA平台:工业菌株超高通量筛选利器
贝克曼库尔特生命科学  2024-09-14  |  阅读:108

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针对药物研发高通量筛选应用特点,我们在之前的推文《“极速”赋能 | 超高通量自动化系统加速药物研发》中介绍了几种不同设计的自动化整合系统。整合Echo® MS质谱系统,可完成超高通量的样本处理及检测,大大提高测试效率,加速研发进程。在合成生物学领域,基于“设计-构建-测试-学习”(DBTL)循环策略可以成功构建需要的细胞,生产出合适的产品,流程中需要海量工程化实验去验证和实现其预设功能,使用高通量自动化整合系统将显著缩短DBTL循环周期。


快速、准确、同时定量多种代谢物是菌株性能多角度评估和菌株筛选的关键,基于质谱检测技术可以实现多目标定量,但繁琐的样品前处理及耗时的色谱分离过程阻碍了其在合成生物学的大规模应用。近日,中国科学院天津工业生物技术研究所在Journal of Pharmaceutical Analysis发表的论文“Automated and integrated ultrahigh throughput industrial strain screening enabled by acoustic-droplet-ejection mass spectrometry”提到利用自动化系统整合Echo® MS质谱系统,成功搭建了超高通量前处理与分析(Ultrahigh Throughput Pretreatment and Analysis,UTPA)平台,并首次应用于生物发酵样品,平台的样品前处理及质谱检测全流程自动化实现了秒级尺度的速度,40分钟内从348个菌株中筛选到9个综合性能具有明显优势的谷氨酸生产菌株,与传统的LC-MS方法相比(筛选时间约2天,7.5min/样),筛选过程加快了72倍。


UTPA 平台介绍

part 1UTPA平台为自动化整合系统,由定制化的样品前处理系统和声波激发质谱(Echo® MS)系统两部分组成(见下图)。其中样品前处理系统以贝克曼库尔特生命科学Biomek i7液体处理工作站为核心(配备震荡模块和温控模块),在工作站左侧和右侧分别台面整合储板栈正压过滤模块,可直接通过工作站内部抓手完成这3种设备之间的耗材快速转移。同时在工作站右侧连接1条传输轨道,便于工作站通过外置机械臂高速冷冻离心机声波激发质谱系统的物理联动,完成实验板的来回自动转移传递。声波激发质谱系统由声波液滴激发器(Echo)、开放端口探针采样接口(OPI)和三重四极杆质谱仪(SCIEX 6500+)组成,通过声波液滴激发器使孔内样本以纳升级进样,检测速度可达1s/样。高度自动化的UTPA平台可实现超高通量样本前处理和检测分析全流程自动化无人值守,且在该平台上方法开发及数据处理简单,成本低,相比较LC-MS检测方法,声波激发质谱系统不需要使用色谱柱,试剂消耗量也大为减少,平均每检测2000个样本可节约成本大于5000元。


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图1:UTPA平台装备布局


UTPA 平台实验流程

part 2研究人员使用UTPA平台筛选了基于SCg5的谷氨酸高产菌株库中的部分菌株,同时检测了谷氨酸(主产物)、葡萄糖(底物)、谷氨酰胺(可能的干扰物和副产物)和乳酸(副产物)的浓度。菌株接种于96孔板培养后,放入UTPA平台的储板栈,同时将所需的试剂耗材放入储板栈,运行实验程序,平台将自动化执行菌株发酵液的前处理及检测步骤,完成菌株筛选。具体实验流程如下图:


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图2:UTPA平台工作流程


整个测试流程中,1块384孔板样本的前处理时间不到20min。声波激发质谱系统可以对检测样本设置不同滞留时间,每个样本进样检测所需时间波动在1-3s,384个样本检测大约需要7-20min。本实验对声波激发质谱系统做了参数优化以提高检测灵敏度和尽量减少干扰,如优化了MRM离子对参数,载液组成以及流速等,在此优化设置下384个样本检测分析时间需要20.2min,因此测试全流程完成1块384孔板的样本需要40min,平均每个样本耗时6.25s。使用平台执行多块384孔板运行时,系统软件会对不同板之间的流程自动做时序优化,缩短多块板的全流程时间,第一块384孔板在声波激发质谱系统检测的同时,第二块板的样本正被放于前处理系统执行前处理步骤,2板之间可以优化节约20min,1天时间可以处理71块384孔板,通量可高达27000+个样本/天。


研究者参照工业生物分析方法验证指导原则使用UTPA平台先针对谷氨酸、葡萄糖、谷氨酰胺和乳酸这4种化合物进行方法学验证,然后开展了筛选实验。实验设计了更科学的多指标评价策略,不单单只根据主产物的浓度来挑选阳性菌株,还综合考虑了底物-产物的转化率,因为底物(通常是葡萄糖)在谷氨酸等大宗化学品生产中占据了50%以上的生产成本。根据最大化谷氨酸浓度和转化率,同时最小化副产物乳酸和谷氨酰胺产量的评价策略,从348个菌株筛选出了9个综合性能具有明显优势的谷氨酸生产菌株(见下图),把阳性率从单一指标评价筛出的14.9% (52/348)降低到2.6% (9/348),大大减少了进一步使用更大规模生物反应器复筛的工作量和时间。


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图3:基于UTPA平台的谷氨酸高产菌株筛选


搭配自动化系统来完成前端样本处理能完美实现下游质谱检测的超高通量,UTPA平台成为此类自动化整合系统的典范,它实现了全流程自动化无人值守,不限体系(酶反应、发酵液、化学反应…),不限菌种(大肠杆菌、谷氨酸棒状杆菌、酿酒酵母…)和不限检测物质(氨基酸、有机酸、单糖、多糖…)。UTPA是首个实现样品前处理与检测分析全部过程达秒级水平的自动化分析平台,首次应用于合成生物学领域,随着应用的深入,将显著缩短合成生物学DBTL循环周期,加快生命科学研究、细胞工厂/酶以及生物工艺的开发。


 ● 参考文献: 

Zhidan Zhang, Chao Zhang, Xu Zhang, Jiuzhou Chen, Ningyun Cai, Shasha Zhong, Zhibo Han, Yan Zhu, Ping Zheng, Jibin Sun, Changxiao Li. Automated and integrated ultrahigh throughput industrial strain screening enabled by acoustic-droplet-ejection mass spectrometry, Journal of Pharmaceutical Analysis, 2024文献链接:10.1016/j.jpha.2024.02.003


 ● 特别感谢论文第一作者张志丹老师帮忙审核这篇文稿。

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