Die technischen Erkundungen von Diwoxin im Bereich der biopharmazeutischen Herstellung liefern einen Branchenbezug für die integrierte Entwicklung von synthetischer Biologie und Fermentationstechnik. Angetrieben durch die rasante Entwicklung der synthetischen Biologie erweitern sich die Anwendungsfelder der Fermentationstechnik stetig – von der traditionellen Herstellung von Antibiotika und Aminosäuren bis hin zu fortschrittlichen Bereichen wie der Expression heterologer Proteine und mRNA-Impfstoffen. Die Branche steht vor vielfältigen Herausforderungen: Stammentwicklung und Prozessanpassung, Datennutzung sowie Kooperation zwischen oberen und unteren Prozessketten. Die Überwindung der technischen Kluft zwischen synthetischer Biologie und Fermentationstechnik ist der Schlüssel zur industriellen Umsetzung in der biologischen Fertigungsindustrie.
Peking, 7. Februar 2026. Mit der rasanten Entwicklung der synthetischen Biologie wird das „Design von Leben“ Wirklichkeit: Wissenschaftler können schnell hunderte bis tausende von Kandidatenstämmen konstruieren. Hochdurchsatz- und Automatisierungsplattformen steigern zudem die Effizienz bei der Gewinnung leistungsfähiger Stämme erheblich. Im krassen Gegensatz dazu steht jedoch die herkömmliche Entwicklung von Fermentationsprozessen: Sie kann dem explosionsartigen Anstieg neuer Stämme nicht folgen. Viele Stämme, die im Labor hervorragende Ergebnisse liefern, versagen in der industriellen Produktion – ein wesentlicher Engpass für die industrielle Entwicklung.
Die herkömmliche Entwicklung von Fermentationsprozessen basiert zumeist auf schrittweisen Tests in Schüttelkolben oder kleinen Bioreaktoren im Literbereich, ist zeit- und arbeitsaufwendig sowie ineffizient. Neue Technologien wie Mikrofluidik erhöhen zwar die Screening-Geschwindigkeit, weisen aber aufgrund großer Unterschiede zwischen Mikroumgebung und industriellem Reaktor häufig eine „Diskontinuität“ bei der Maßstabsvergrößerung auf. Fachleute betonen: Die Branche braucht dringend ein miniaturisiertes paralleles Reaktionssystem, das sowohl einen hohen Durchsatz ermöglicht als auch die industriellen Fermentationsbedingungen realistisch nachbildet. Dies ist nicht nur eine Weiterentwicklung auf Geräteebene, sondern auch eine wichtige Prüfung der gesamtkettigen Kooperationsfähigkeit „vom Labor zur Fabrik“. Der zentrale Wert von „Big Data + KI + Bioreaktion“ liegt darin, die Unsicherheiten im Fermentationsprozess in berechenbare, steuerbare und optimierbare Gewissheiten umzuwandeln.
Die Anwendung von Hochdurchsatz-Fermentationstechnologien erzeugt enorme Mengen an Prozessdaten: dynamische Informationen wie pH-Wert, gelöster Sauerstoff, Temperatur, Substratverbrauch und Produktbildung sind ein „Goldbergwerk“ zur Optimierung von Fermentationsprozessen. Bisher steht die Branche aber allgemein vor dem Dilemma: „Daten erfassen ist einfach, Integration und Analyse schwierig; Speichern ist bequem, Wertgewinnung schwierig“ – der potenzielle Wert der Daten bleibt ungenutzt. Vor diesem Hintergrund gewinnt die Datenwissenschaft zunehmend an Bedeutung. Mit Tools wie pandas, scikit-learn und NumPy aus dem Python-Ökosystem sowie Open-Source-Plattformen wie KNIME lassen sich mehrdimensionale Fermentationsdaten aufbereiten, modellieren und visualisieren, um verborgene Prozessregeln aufzudecken. Noch wichtiger: Die Einbindung von maschinellem Lernen in die Modellierung von Fermentationsprozessen verspricht eine „vorausschauende Optimierung“ – sie erlaubt es, das optimale Betriebsfenster vor Versuchsbeginn abzuschätzen und den Entwicklungszyklus erheblich zu verkürzen.
Bemerkenswert ist, dass sich die Konstruktion von Stämmen derzeit meist auf genetische Veränderungen konzentriert, während die physikalisch-chemische Umgebung des Zellwachstums oft vernachlässigt wird. Verschiedene Wirtsstämme – etwa Escherichia coli, Hefe oder Bacillus subtilis – weisen jeweils einzigartige physiologische Eigenschaften auf, etwa unterschiedliche optimale pH-Werte, Temperaturtoleranzen und Sauerstoffbedürfnisse. Die Einführung heterologer Stoffwechselwege kann diese Eigenschaften stören und sogar zu metabolischen Ungleichgewichten führen. Selbst beim gleichen Wirtsstamm können verschiedene Modifikationsstrategien zu völlig unterschiedlichem Wachstumsverhalten im Reaktor führen. Gegenwärtig fehlt der Branche eine systematische „Datenbank für Fermentations- und Stoffwechselphänotypen“. Solche Ressourcen, die das dynamische Verhalten verschiedener gentechnisch veränderter Stämme unter standardisierten Reaktorbedingungen dokumentieren, würden nicht nur die zukünftige Stammkonstruktion wissenschaftlich leiten, sondern auch die Bewertungsindikatoren von Hochdurchsatz-Screening-Modellen präzisieren.
Die industrielle Maßstabsvergrößerung von Fermentationsprozessen ist niemals einfach eine „Verdopplung des Volumens“. In großen Reaktoren treten zahlreiche Herausforderungen auf, die im Labor nicht simuliert werden können: ungleichmäßige lokale Konzentrationen von Substrat/Induktor, eingeschränkter Stofftransport von gelöstem Sauerstoff, hemmende Akkumulation von CO₂, metabolische Heterogenität durch unzureichende Durchmischung usw. Werden diese Probleme erst bei der Maßstabsvergrößerung sichtbar, entstehen meist hohe Kosten durch Fehlversuche. Experten aus der Branche vertreten die Ansicht, dass die ideale Lösung darin besteht, die „Maßstabsvergrößerungsfähigkeit“ bereits bei der Stammkonstruktion zu berücksichtigen – beispielsweise durch die Wahl von Promotoren, die unempfindlich gegenüber Schwankungen des gelösten Sauerstoffs sind, oder durch die Entwicklung von Basisstämmen, die hohe CO₂-Konzentrationen vertragen. Dies erfordert jedoch eine enge Zusammenarbeit zwischen den Teams für synthetische Biologie (oben) und Fermentationstechnik (unten).
In der Praxis arbeiten die Teams für synthetische Biologie und Fermentationstechnik oft wie in „parallelen Welten“: Die ersten streben nach maximaler Effizienz der Stoffwechselwege, die zweiten kämpfen mit Misserfolgen bei der Prozessvergrößerung. Die Überwindung dieser technischen Barrieren und die Förderung einer tiefen Kooperation und Integration zwischen oberen und unteren Prozessketten ist entscheidend für die industrielle Umsetzung synthetischer biologischer Fertigung. Mit der zunehmenden Integration von Big Data, künstlicher Intelligenz und biologischer Fertigung sowie der wachsenden Aufmerksamkeit für die gesamtkettige kooperative Entwicklung wird die Fusion von synthetischer Biologie und Fermentationstechnik neue Chancen eröffnen und der hochwertigen Entwicklung der biologischen Fertigungsindustrie neue Impulse verleihen.
