aBIOTECH | Philipp Zerbe_通过生物合成途径解析与代谢工程实现紫杉醇的绿色生物制造

紫杉醇是人类历史上著名的植物天然产物抗癌药物，迄今疗效最好的植物广谱抗肿瘤药物，广泛应用于乳腺癌、卵巢癌、肺癌、前列腺癌、食管癌、胃癌和大肠癌等多种癌症的临床治疗，被称为“晚期癌症的最后一道防线”。随着全球癌症负担的快速增长，预计到2032年，全球紫杉醇注射液市场规模将达到158亿美元。然而，紫杉醇合成需从红豆杉中提取紫杉醇前体物质（巴卡亭III等），所以商业化生产依然严重依赖红豆杉。该生产方法受红豆杉生长周期长、土地空间、气候条件等诸多因素限制，同时，由于紫杉醇含量低、植物材料产物复杂，造成提取难度大等问题，导致紫杉醇生产成本一直居高不下，难以满足癌症防治需求。

因此，利用合成生物学技术，实现紫杉醇的绿色可持续生物合成与制造具有非常重要的意义。然而，由于紫杉醇生物合成途径非常复杂，半个世纪以来，来自全球各地高校院所及企业的上百个科研团队先后开展研究，但一直未获得突破，成为世界级重大挑战性难题。

近日，美国加州大学戴维斯分校Philipp Zerbe教授在aBIOTECH发表了题为“Plants against cancer: towards green Taxol production through pathway discovery and metabolic engineering”的综述，系统总结了紫杉醇生物合成的研究进展。

文章首先系统总结了紫杉醇的生产方式以及生物合成途径。当前紫杉醇商业化生产的主要方式是提取巴卡亭III和10-去乙酰基巴卡亭III等前体物质进而通过化学合成的方法合成最终产物。尽管已经建立了多条紫杉醇及其关键前体的化学全合成路线，但合成路线长、产量低、成本高，因此不具有产业意义。而完整的紫杉醇合成通路的缺失也严重阻碍了紫杉醇合成生物学的高效制造。Croteau教授团队在紫杉醇合成途径的前期解析中做了大量出色的工作，他们发现了紫杉醇前体——紫杉二烯的合成酶、多个参与紫杉二烯骨架修饰的细胞色素P450单加氧酶（P450）以及相关的酰基与苯甲酰基转移酶。然而，由于红豆杉中紫杉烷丰度低、结构复杂、P450酶催化的杂泛性等问题，紫杉醇关键前体——巴卡亭III合成所必需的几种酶一直未被成功鉴定。

随后，文章重点综述了紫杉醇生物合成最新的研究进展。闫建斌课题组及其合作者通过在烟草和昆虫细胞中表达P450候选基因，饲喂从红豆杉中分离的中间体-（taxadiene hexa-acetate），最终成功鉴定到一个属于CYP725家族的双功能P450酶——紫杉烷氧杂环丁烷合成酶（Taxane Oxetanase 1, TOT），借助昆虫细胞微粒体功能验证和红豆杉体内的基因敲低实验，进一步证明了TOT催化紫杉烷中氧杂环丁烷环形成的功能。

由于紫杉醇C-9位氧化酶的中间体难以获得，他们精巧地利用了紫杉素从头合成平台对协同表达的CYP725家族候选基因进行筛选，最终发现了负责紫杉烷C-9位氧化的紫杉烷9α羟化酶（taxane-9ɑ-hydroxylase, T9ɑH）。在发现巴卡亭III生物合成途径的最重要缺失步骤的基础上，闫建斌课题组在烟草底盘中异源重构了从GGPP到巴卡亭III的合成通路，仅用9种酶就实现了巴卡亭III的异源合成。此外，文章还介绍了红豆杉中可能存在的其他负责紫杉醇和关键中间体合成的蛋白酶。

图1 紫杉醇生物合成路线

最后，文章对紫杉醇生物合成中的催化可塑性及其动态代谢网络进行了系统梳理，并对其后的发展方向进行了展望。随着结构生物学、系统生物学、合成生物学的快速发展，基于紫杉醇生物合成顺序的酶活性优化和代谢途径的改造，结合细胞工程和发酵工程，将有助于突破当前紫杉醇合成生物学生产的瓶颈，实现紫杉醇的大规模、高效、可持续生产。

引用本文：

Zerbe, P. Plants against cancer: towards green Taxol production through pathway discovery and metabolic engineering. aBIOTECH (2024). https://doi.org/10.1007/s42994-024-00170-8

招聘

闫建斌课题组长期致力于植物代谢与合成生物学研究。擅长交叉应用合成生物学、系统生物学、生物化学与分子生物学和人工智能等方法，实现重要植物代谢分子的高效发现、机制解析、定向设计和生物制造。对阐明紫杉醇生物合成与调控机制、对创建紫杉醇生物制造新路线，做出了重要原创贡献。相关研究成果发表在Science、Nat Plants、Mol Plant、Plant Cell等学术期刊，获国内外发明专利多项。

对该研究领域感兴趣、有志于共同探索植物代谢与合成生物学的研究生、博士后

欢迎联系：jianbinlab@caas.cn

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