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前沿丨高通量質譜 RapidFire 助力甲醛生物轉化，加速一碳生物制造
在“雙碳”目標與可持續制造需求的推動下，一碳（C1）分子（如甲醛、CO?、甲醇）的生物轉化成為合成生物學領域的研究熱點——它既能減少碳排放，又能將廉價碳源轉化為乙醇醛（GALD）、二羥基丙酮（DHA）等高附加值平臺化學品，為醫藥、材料等行業提供綠色原料。
一碳生物制造的工業化進程長期受限于關鍵酶（如乙醛酸合酶 GALS）催化效率低、缺乏高效篩選方法等瓶頸。近期，中國科學院深圳先進技術研究院司同教授團隊在 ACS Synthetic Biology 發表的研究論文“Mass spectrometric screening for improving enzymatic conversion of formaldehyde into C2 and C3 products”[1]，創新性地將安捷倫 RapidFire 高通量液質聯用技術與酶工程、自動化平臺結合，構建了一套“快速篩選-高效改造”的整合方案，成功突破了甲醛酶促轉化的篩選瓶頸，為一碳生物制造的酶工程改造提供了全新范式。
專家解讀：
一碳生物制造的“酶”瓶頸與技術破局
司同教授團隊長期聚焦合成生物學與酶工程領域，尤其在一碳代謝途徑改造、高通量篩選技術開發方面成果顯著。此次研究針對一碳生物制造的核心痛點展開：
“甲醛作為高活性 C1 中間物，可在 GALS 催化下縮合生成 C2（GALD）、C3（DHA）產物，但天然 GALS 催化效率低，且傳統篩選方法無法滿足大規模突變體優化需求——色譜法（HPLC/GC）定量準確但每樣本需 20 分鐘，分光光度法通量高卻易受結構相似分子干擾。”
團隊指出，解決這一問題的關鍵在于構建“優化宿主-高通量檢測-突變體篩選”的閉環體系：既要通過基因編輯減少宿主代謝干擾，更要開發兼具“高選擇性、高速度、準確定量”的檢測技術。而安捷倫 RapidFire 液質聯用技術的引入，恰好為高通量篩選提供了核心工具支撐。
研究挑戰：
從“底物浪費”到“篩選低效”多重困境
在正式開展 GALS 改造前，團隊面臨三大核心挑戰，這些也是一碳生物制造領域的共性難題：
宿主內源代“搶底物”，目標產物產率低
大腸桿菌作為常用的微生物底盤，其內源基因（如 frmA、dhaK）會將甲醛（FALD）轉化為副產物甲酸（FA），導致底物浪費——野生型菌株中 FA 積累量高，GALD 產量僅 97.6mg/L，且 DHA 因與 FA 色譜峰重疊，難以準確定量。
傳統篩選方法“兩難全”，無法支撐酶改造
色譜法（HPLC）：雖能準確區分 GALD、DHA 與 FA，但單次分析需 20 分鐘，若要篩選上百個 GALS 突變體，耗時長達數天，效率極低；
分光光度法：雖能實現 96 孔板高通量檢測，但 GALD、DHA 的檢測依賴不同顯色反應，且甲醛殘留會導致 DHA 檢測干擾率高達 48.5%，定量準確性差。
GALS 突變體“大海撈針”，需兼顧通量與準確性
GALS 的催化活性與 7 個關鍵氨基酸殘基（Ser26、Gly109 等）密切相關，要實現酶活性提升，需構建覆蓋這些位點的飽和突變庫（約 133 種突變體）。傳統方法要么“慢得無法篩選”，要么“不準得篩錯方向”，難以高效找到優勢突變體。
RapidFire 技術：
10 秒/樣本！高通量液質聯用破解篩選困局
圖1. 安捷倫 RapidFire 400 高通量液質聯用系統
為突破上述瓶頸，團隊將安捷倫 RapidFire 400 高通量液質聯用系統作為核心檢測工具，結合化學衍生、自動化平臺，打造了一套針對 GALS 突變體的高通量篩選方案（圖 2），從“速度、選擇性、準確性”三個維度解決傳統方法的痛點：
化學衍生+MRM 模式：消除干擾，準確定量
針對 GALD、DHA 分子量小（易受基質干擾）的問題，團隊采用 10mM MBTH（3-甲基-2-苯并噻唑腙鹽酸鹽）對樣品進行衍生化處理——MBTH 可與 GALD、DHA 特異性結合，形成穩定的衍生物（GALD-MBTH：m/z 222→177；DHA-MBTH：m/z 252→177）。
通過安捷倫 6470 三重四極桿質譜的多反應監測（MRM）模式，可精準捕捉目標衍生物的特征離子，徹底消除甲醛、甲酸等雜質的干擾，定量準確性與 HPLC 相當（R²＞0.998）。
在線 SPE+自動化：10秒/樣本，通量提升 120 倍
安捷倫 RapidFire 系統的在線固相萃取（SPE）功能是高通量的核心：系統可自動完成“樣品上樣-溶劑洗滌-分析物洗脫-質譜檢測”全流程，無需手動前處理；同時省去傳統 HPLC 的色譜分離步驟，將單次樣品分析時間從 HPLC 的 20 分鐘壓縮至 10 秒，通量提升 120 倍。
即使對 96 孔板的突變體樣品進行批量分析，也能在 1 小時內完成所有檢測，大幅縮短篩選周期。
與自動化平臺兼容：實現“克隆-篩選-分析”全流程無人化
團隊將 RapidFire 液質系統與機器人生物鑄造廠（Robotic Biofoundry）對接：機器人自動完成 GALS 突變庫構建（PCR、吉布森組裝）、大腸桿菌轉化、全細胞催化，隨后直接將上清液送入 RapidFire 系統檢測——整個過程無需人工干預，既避免人為誤差，又進一步提升篩選效率。
圖2. 基于 RapidFire MS 的 GALS 突變體自動化高通量篩選方案
高通量帶來的“雙重突破”：
從高效突變體到工業化潛力
借助 RapidFire 技術的高通量優勢，團隊成功完成了 GALS 突變庫的篩選與改造，實現了“酶性能提升”與“一碳轉化效率優化”的雙重突破：
快速篩選到“超優”GALS 突變體
針對 GALS 的 7 個關鍵殘基，團隊構建了 117 個有效突變體，通過 RapidFire 系統快速篩選，最終獲得 2 個性能顯著提升的突變體：
G109I 突變體：生成 GALD 的催化常數（kcat）較野生型提高 3.7 倍，意味著單位時間內可催化更多甲醛轉化為 C2 產物；
G109F 突變體：對 DHA 的米氏常數（Km）降低 5 倍（從 351.1mM 降至 72.2mM），對底物親和力大幅提升，產物分布向 C3（DHA）偏移。
這些突變體的獲得，為一碳生物制造提供了高效酶元件，直接推動甲醛轉化效率提升。
建立可推廣的“一碳酶改造”范式
更重要的是，團隊通過分子動力學模擬驗證了突變機制：如 G109F 突變會縮小 GALS 活性口袋體積（減少 66.88 ų），增強與反應中間體的結合穩定性，從而偏向 DHA 生成——這一機制為其他一碳轉化酶（如甲醛裂合酶、甲醇脫氫酶）的改造提供了理論指導。
同時，RapidFire 系統的寬線性檢測范圍（GALD：1.56-250 mg/L；DHA：1.56-500 mg/L）可覆蓋不同突變體的產物濃度，無需頻繁稀釋樣品，進一步保障了篩選的穩健性。
技術啟示:
RapidFire 助力合成生物學“快迭代”
司同教授團隊的研究不僅解決了 GALS 改造的篩選問題，更為合成生物學領域的高通量研究提供了重要啟示：
在一碳生物制造、天然產物合成、工業酶改造等領域，“快速篩選”是加速成果轉化的關鍵——安捷倫 RapidFire 液質聯用技術憑借“秒級的速度、準確定量的選擇性、自動化兼容能力”，可成為連接“突變體構建”與“性能優化”的核心橋梁。
未來，隨著該技術與 AI 設計、自動化平臺的進一步融合，有望實現“突變體設計-篩選-機制解析”的全流程智能化，推動一碳生物制造、醫藥中間體合成等領域的工業化進程加速落地。
參考文獻：
Luo Y, Fu L, Chen J, et al. Mass spectrometric screening for improving enzymatic conversion of formaldehyde into C2 and C3 products[J]. ACS Synthetic Biology, 2025, 14(10): 2718-2728.