AI驱动自动化培养基优化：BioLector整合Biomek加速生物工艺开发
在合成生物学工艺开发中，培养基优化作为影响产物滴度（Titer）、生产速率（Rate）和得率（Yield）的重要条件，其优化效率至关重要。近期发表于Communications Biology的研究，开发了一种基于AI机器学习算法（Automated Recommendation Tool，ART），结合BioLector高通量培养与Biomek自动化培养基组分制备及产物检测的方法，成功优化了恶臭假单胞菌（Pseudomonas putida KT2440）生产Flaviolin的培养基，并发现盐（NaCl）是提升生产性能的关键因子。
研究团队开发了一个产物普适性的半自动化平台，将高通量实验自动化（BioLector+Biomek）与机器学习驱动的ART算法紧密结合，形成快速的设计-构建-测试-学习（DBTL）循环。
设计（Design-AI）
使用基于集成模型的机器学习算法ART工具（Automated Recommendation Tool, ART）。
初始阶段（DBTL 1-2）：生成覆盖广泛的培养基配方（初始设计包含12-13个可变组分）。
后续阶段（DBTL 3+）：ART基于已收集的所有历史数据（培养基组分浓度作为输入，菊素产量作为响应）训练预测模型。模型用于生成下一轮实验的推荐方案：
构建（Build-Automation）
核心设备：Biomek液体处理工作站。
过程：根据ART推荐的培养基设计，工作站自动混合15种培养基组分的储备液，精确配制指定浓度的培养基。
核心设备：BioLector高通量微型生物反应器平台。
过程：配制好的培养基被分装至48孔梅花微孔板（BioLector专用“flower plate"）的孔中。液体工作站自动接种工程化P. putida菌株。该步骤实现了培养基制备和接种的高度自动化，减少了人为误差。
测试（Test-BioLector+Biomek+Analytics）
核心设备：BioLector+Biomek。
过程：接种后的微孔板在BioLector中进行高通量严格控制气体环境和培养条件的实时监测培养参数（48小时，30°C，800 rpm，80%相对湿度）。
检测：培养结束后：Biomek工作站整合系统自动处理样品。
数据管理：所有培养基设计信息和H菊素产量（指标值及HPLC值）上传至实验数据仓库（Experiment Data Depot，EDD）。
学习（Learn-AI）
ART从EDD获取最新的实验数据。利用所有累积数据重新训练和更新其预测模型。学习步骤为下一个DBTL周期的设计步骤提供更准确的预测基础。
成功实现了快速DBTL循环（~3天/循环，含48小时培养）。自动化显著提高了实验重现性，人工操作时间大大减少（约4小时/循环）。发现了NaCl浓度是重要影响因子，高浓度的NaCl（而非低浓度）对提高产量有强烈的正向影响。
本研究成功构建并应用了一个结合BioLector +Biomek自动化高通量培养平台与机器学习（ART）算法的半自动化DBTL工作流。能够有效解决合成生物学中缺乏预测能力的瓶颈问题，显著加速生物工程研究进程。
参考文献：
Zournas, A., Incha, M.R., Radivojevic, T. et al. Machine learning-led semi-automated medium optimization reveals salt as key for flaviolin production in Pseudomonas putida. Commun Biol 8, 630 (2025). doi.org/10.1038/s42003-025-08039-2
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