Synthetic Metabolic Circuits for Bioproduction, Biosensing and Biocomputation

par Amir Pandi

Thèse de doctorat en Sciences de la vie et de la santé

Sous la direction de Jean-Loup Faulon.

Le président du jury était Matthieu Jules.

Le jury était composé de Jean-Loup Faulon, Matthieu Jules, Pablo Iván Nikel, Gilles Truan, Hervé Mathias, Baojun Wang.

Les rapporteurs étaient Pablo Iván Nikel, Gilles Truan.

  • Titre traduit

    Circuits métaboliques synthétiques pour la bioproduction, la biodétection et le biocalcul


  • Résumé

    La biologie synthétique est le domaine de la bioingénierie permettant de concevoir, de construire et de tester de nouveaux systèmes biologiques en réécrire le code génétique. Les circuits biologiques synthétiques sont des outils sophistiqués permettant de construire des réseaux biologiques pour des applications médicales, industrielles et environnementales. Cette thèse de doctorat porte sur le développement de voies métaboliques synthétiques conçues à l'aide d'outils informatiques. Ces voies métaboliques sont intégrées à la couche de régulation transcriptionnelle pour développer des biocircuits pour la bioproduction, la biodétection et la biocalcul dans des systèmes cellulaires et acellulaires. Les résultats obtenus durant cette thèse de doctorat révèlent le nouveau potentiel des voies métaboliques dans l'établissement de biocircuits synthétiques. Le volet bioproduction-biodétection de la thèse vise à développer un nouveau biocapteur pour un sucre rare utilisé pour améliorer l'activité catalytique d’enzyme dans la cellule (in vivo). Ce biocapteur a ensuite été implémenté dans un système acellulaire (in vitro) pour découvrir et optimiser le comportement de biocapteurs à base de répresseurs. Une fois optimisé en système acellulaire, notre biocapteur a été utilisé pour surveiller la production enzymatique de sucre rare. Le développement de biocapteurs procaryotes acellulaires, qui reposent principalement sur des répresseurs, permet d'accélérer et de rendre plus efficace le cycle “design-build-test” dans le prototypage des voies métaboliques dans les systèmes acellulaires. L'application de la biodétection des circuits métaboliques pour le diagnostic est la mise en œuvre et l'optimisation des transducteurs métaboliques dans le système acellulaire. Les transducteurs sont des voies métaboliques composées d'au moins une enzyme catalysant un métabolite indétectable en un inducteur transcriptionnel, augmentant ainsi le nombre de petites molécules biologiquement détectables. En tant que nouvelle approche pour effectuer des biocalculs, des circuits métaboliques ont été appliqués pour construire des additionneurs métaboliques et des perceptrons métaboliques. Dans la cellule, trois transducteurs métaboliques et un additionneur métabolique ont été construits et caractérisés. Les systèmes acellulaires permettent d’accélérer la caractérisation de circuits biologiques, de finement régler le niveau d’expression d’un ou plusieurs gènes et facilite l’expression de plusieurs plasmides simultanément. Ceci a permis de construire de multiples transducteurs pondérés et des additionneurs métaboliques. Le modèle basé sur des données expérimentales a permis de concevoir un perceptron métabolique pour construire des classificateurs binaires à quatre entrées. Les additionneurs, perceptrons et classificateurs peuvent être utilisés dans des applications avancées telles que la détection de précision et dans le développement de souches pour le génie métabolique ou la thérapeutique intelligente.


  • Résumé

    Synthetic biology is the field of engineerable life science and technology to design-build-test novel biological systems through reprogramming the code of DNA. Synthetic biocircuits are sophisticated tools to reconstruct biological networks for medical, industrial, and environmental applications. This doctoral thesis focuses on the development of synthetic metabolic pathways designed by computer-aided tools integrated with the transcriptional regulatory layer enabling bioproduction, biosensing, and biocomputation in whole-cell and cell-free systems. The achievements of this doctoral thesis bring attention to new potentials of metabolic pathways in the development of synthetic biocircuits. The bioproduction-biosensing section of the thesis is to build a novel sensor for a rare sugar used to improve the catalytic activity of its producing enzyme in the whole-cell system (in vivo). This sensor was then implemented in a TX-TL cell-free system (in vitro) as a proof of concept of a repressor based biosensor to discover and optimize the behavior of repressor based biosensors in the cell-free system that suffer from low fold repression. The optimized cell-free biosensor was then used to monitor the enzymatic production of the rare sugar. The development of cell-free prokaryotic biosensors which are mostly relying on repressors enables faster and more efficient design-build-test cycle in metabolic pathways prototyping in cell-free systems. The biosensing application of the metabolic circuits for diagnosis is the implementation and optimization of cell-free metabolic transducers. The transducers are metabolic pathways composed of at least one enzyme catalyzing an undetectable metabolite to a transcriptional inducer, hence expanding the number of biologically detectable small molecules in cell-free systems. Finally, as a radical approach to perform biocomputation, metabolic circuits were applied to build metabolic adders and metabolic perceptrons. In whole-cell system, three metabolic transducers and a metabolic adder (multiple transducers receiving multiple input metabolites and transform them into a common metabolite) were built and characterized. By taking advantage of cell-free systems in rapid characterization, high tunability, and the possibility of using tightly controlled multiple DNA parts, multiple weighted transducers and metabolic adders were implemented. The integrated model trained on the experimental data enabled the designing of a metabolic perceptron for building four-input binary classifiers. The adders, perceptrons and classifiers can be applied in advanced applications such as multiplex detection/precision medicine and in the development of designer strains for metabolic engineering or smart therapeutics.


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