【SynBioCon】获悉，近日，全球生物解决方案巨头诺和新元（Novonesis，由诺维信与科汉森合并）与华东理工大学举行技术许可仪式，获得华东理工大学开发的非甲醇依赖型毕赤酵母表达菌株、高效编辑及精准调控技术体系的相关专利技术许可，用于企业研发及产品应用。

双方基于技术体系，已实现多个工业酶的非甲醇依赖高产。相关产品应用成果已合作申请国际专利，部分产品正在完成工厂生产放大验证。

图为双方完成技术许可签约

非甲醇依赖型毕赤酵母表达菌株的开发及其应用潜价值为什么重要？

甲基营养型酵母 —— 巴斯德毕赤酵母，因其生长密度高、蛋白表达强、遗传稳定好和糖基化修饰温和等优点，在学术研究和工业生产中均展现了很好的应用效果，已成为重组蛋白表达的优选底盘细胞。

然而，毕赤酵母作为一种非模式生物体，其强启动子种类和数量有限，且多基于甲醇诱导特性，在工业设施安全和食品应用安全方面存在一定的风险。同时，这些启动子的转录调控模式单一，多受发酵碳源的严格阻遏，使大宗蛋白或化学品生产中的底物谱受限，很大程度上限制了其在更广阔场景下的应用潜力。

毕赤酵母赋能先进生物制造的工程策略与应用体系，来源: Biotechnol Adv

随着工业生物技术体系快速发展，未来生物制造的体系需做到很大规模。但毕赤酵母仅能利用甲醇进行高效诱导表达的特性存在三方面的问题。其一，甲醇具有毒性，大规模生物制造时考虑成本问题产品往往无法做到很精细的纯化，比如若用于制造食品，则会给人体带来伤害；其二，甲醇易燃易爆，大规模生物制造使用时的安全性仍需评估；其三，大规模应用需考虑成本问题，低成本意味着工业发酵时复合原料底物可能会混有多种阻遏碳源，这会阻遏毕赤酵母对甲醇的代谢利用，并且与其只能在甲醇存在的条件下诱导表达相矛盾。

如能解决毕赤酵母作为底盘细胞既保持其强表达优势，使其具有较强鲁棒性，在工业应用前景中就更为绿色、安全、简便。

毫无疑问，这次技术转让合作，诺和新元直接获得了能够彻底规避甲醇使用的下一代毕赤酵母表达平台。这不仅是工艺优化，而是技术代际的升级，并为此构建了长期竞争壁垒。

值得关注的是，华东理工大学蔡孟浩教授团队在非甲醇依赖型毕赤酵母的表达系统方面的一系列前沿研究进展。

蔡孟浩教授是华东理工大学生物工程学院的博导，生物反应器工程全国重点实验室PI，入选国家高层次青年人才计划。主要从事微生物合成生物学研究，通过代谢机制解析与新型底盘创制，实现重组功能蛋白、天然活性产物及新型替代蛋白等高质分子的绿色、高效合成。

图为蔡孟浩教授，来源：全网

据相关研究资料显示，蔡孟浩教授团队的核心研究主线是：将巴斯德毕赤酵母从一个传统的“蛋白表达宿主”，改造和升级为面向先进生物制造的“多功能通用型工业细胞工厂” 。其团队工作覆盖从底层底盘重构、代谢工程到应用拓展的全链条。

团队主要研究进展：

1. 底盘细胞演进与重构

   
   

突破甲醇依赖：团队致力于解决传统毕赤酵母必须使用甲醇诱导的核心瓶颈，成功开发了非甲醇依赖型的表达系统。这正是本次与诺和新元合作的技术基础。他们通过代谢重构和启动子工程，使毕赤酵母能够利用更安全、廉价的碳源进行高效生产。

拓展碳源利用：除了葡萄糖等传统碳源，团队还研究对甲醇、甲酸、乙醇、乙酸等C1/C2化合物的代谢利用，旨在构建低碳、非粮的底物利用体系，为生物制造的可持续性提供解决方案。

2. 天然产物高效生物合成

在植物源黄酮苷的微生物从头合成方面取得重大突破。团队针对金莲花来源的牡荆素、荭草素等黄酮苷，在毕赤酵母中重构并优化了复杂的植物代谢途径。

通过解决糖基供体不足、酶活性低、产物水解、代谢流失衡等长期存在的关键难题，将黄酮苷的产量从每升毫克级提升至26g/L以上，实现了数量级的飞跃，展示了毕赤酵母合成复杂天然产物的巨大潜力。

研究证实，通过该体系合成的黄酮苷产物具有明确的生物活性，如能剂量依赖性地缓解小鼠急性肺损伤，且初步成本核算显示其相比植物提取法具有优势。

3. 蛋白质表达与系统优化

团队开发了名为 “SynPic-X” 的高效表达与精准调控平台。该平台的特点之一是“即插即用”，用户可以通过筛选或自定义的“低强度启动子”接入系统，实现在用户自定义条件下（如特定诱导物）的高效、可控表达，极大地增强了平台的灵活性和通用性2。

持续优化毕赤酵母的分泌表达效率、蛋白质质量控制等环节，巩固其在高密度发酵和真核蛋白加工方面的优势，支撑其从高附加值蛋白向大宗工业酶等更广泛产品领域拓展。

4. 遗传操作工具开发

团队致力于完善毕赤酵母的遗传操作工具体系，包括高效的基因编辑工具和多样的调控元件。这些工具是快速构建和优化工程菌株的基础，加速了整个菌株工程化的进程。

参考内容：

华理科研Biotechnology Advances | 工业巴斯德毕赤酵母赋能先进生物制造

Nat  Synth | 植物牡荆素类黄酮苷高效从头合成

Science Advances | 响应用户自定义信号的高效酵母蛋白表达平台

平台声明：部分素材来自华理科研。分享仅为行业信息传递与交流，不代表本公众号立场和证实其真实性与否。欢迎行业投稿！如有需求，请联系我们：15356747796（微信同号）。