【合成生物专题】解析微生物转录因子生物传感器：从设计到合成生物学应用的创新

转录因子生物传感器（TFBs）是一种基于微生物转录因子的智能感应系统，能够将细胞内代谢物的浓度转化为可测量的信号，实现对代谢通路的动态调控、实时监测和高通量筛选。近年来，随着合成生物学和人工智能的发展，TFBs 的设计与应用迎来重大突破，成为构建高效微生物细胞工厂的核心工具。

生物传感器最初是为了监测工业污染物而开发，随着技术的进步，其应用范围已扩展至医疗诊断、环境监测和代谢工程等多个领域。在各类生物传感器中，基因编码型生物传感器，尤其是基于转录因子的 TFBs，因其能够直接调控基因表达、具备良好的稳定性和可编程性，逐渐成为研究热点。

与依赖核酸、抗体或酶的传感器相比，TFBs 具有实时感知、遗传可调、模块化设计等优势，可无缝整合到宿主细胞的调控网络中，实现对代谢状态的精准反馈。 

· TFBs 的工作机制可分为三个步骤：

①识别：转录因子（TF）与特定代谢物结合；

②转导：结合后TF构象变化，激活或抑制下游基因；

③输出：报告基因（如荧光蛋白、酶）表达，产生可检测信号

例如，MerR 和 ArsR 可感应汞、砷等重金属；LuxR 可感应细菌群体感应信号AHLs；而多种TF已被用于检测抗生素、代谢中间体等。

尽管TFBs潜力巨大，但其特异性差、选择性广、动态范围有限等问题限制了实际应用。为此，研究人员发展了多种工程化策略：

1. 改造转录因子本身

·通过理性设计或定向进化，改变TF的结合特性；

·例如，改造ZntR使其对镉的选择性优于锌。

2. 优化DNA调控元件

·调整启动子、RBS（核糖体结合位点）、TF结合位点等；

·例如，通过优化ArsR系统的启动子，将砷的检测限从50 ppb降至9.38 ppb。

3. 合成转录因子与AI辅助设计

·构建人工合成的TF，结合不同DNA结合域与效应域；

·利用深度学习模型（如DeepSTARR、CLM-RDR）预测元件活性，加速最优设计。

1. 高通量筛选（HTS）

·例如，利用MphR传感器筛选高产红霉素的菌株，产量提升6.8倍；

·LysG传感器用于筛选高产赖氨酸的谷氨酸棒杆菌。

2. 定向进化与自适应进化

·结合荧光激活细胞分选（FACS）等技术，快速筛选优良表型；

·例如，通过MyrR传感器筛选出高产月桂烯的工程菌。

3. 代谢工程与动态调控

·构建动态传感器-调控系统（DSRS），实时调节代谢通路；

·例如，利用FapR传感器调控丙二酰-CoA通路，提高黄酮类化合物产量。

4. 构建遗传逻辑电路

·使用计算工具（如Cello）设计多层遗传电路，实现多信号整合与逻辑控制；

·例如，成功在E. coli中构建60个遗传电路，其中45个按预期工作。

尽管TFBs已在多个领域展现出强大潜力，但仍面临TF种类有限、工业环境下稳定性不足等挑战。未来发展方向包括：

1. 扩大TF库：通过基因组挖掘与合成生物学手段开发新型TF；

2. 增强鲁棒性：提升传感器在工业条件下的稳定性；

3. AI驱动设计：结合机器学习预测TF-启动子互作、优化元件组合；

4. 整合先进筛选技术：如微流控滴分选、拉曼激活细胞分选等