artikel

Systeembiologie: TomTom voor productinnovaties

Algemeen

Het gebruik van micro-organismen voor het maken van gefermenteerde levensmiddelen als bijvoorbeeld wijn en kaas is een nieuwe fase ingegaan. Met geavanceerde DNA-technieken en computersimulatie kan steeds beter worden voorspeld welke eiwitten, vitamines en organische zuren een bacterie tijdens de fermentatie zal produceren en hoe deze productie kan worden verhoogd. Een aanpak die leidt tot nieuwe mogelijkheden voor productinnovaties.

Product & ontwikkeling
Wetenschap

Bas Teusink, Michiel Wels, Douwe Molenaar, Peter de Jong, Eddy J. Smid (functies vult Hendrik in)

Systeembiologie: TomTom voor productinnovaties

Het gebruik van micro-organismen voor het maken van gefermenteerde levensmiddelen als bijvoorbeeld wijn en kaas is een nieuwe fase ingegaan. Met geavanceerde DNA-technieken en computersimulatie kan steeds beter worden voorspeld welke eiwitten, vitamines en organische zuren een bacterie tijdens de fermentatie zal produceren en hoe deze productie kan worden verhoogd. Een aanpak die leidt tot nieuwe mogelijkheden voor productinnovaties.

Er is de afgelopen tien jaar veel veranderd in de levens- en voedingswetenschappen. Door nieuwe technologieën op het gebied van genomics en analytische chemie is een wereld aan nieuwe analysemogelijkheden ontstaan. Systeembiologie is een nieuw vakgebied dat deze mogelijkheden probeert te exploreren met behulp van statistiek en computermodellen. De eerste duidelijke voorbeelden van de meerwaarde van deze aanpak zijn al zichtbaar. NIZO food research staat aan de frontlijn om deze ontwikkelingen te vertalen naar concrete toepassingen voor de voedings- en fermentatie-industrie. Een van de instrumenten die het heeft ontwikkeld om data te vertalen naar toepassingen is een ‘TomTom’ voor bioconversies (bacteriële stofwisseling). Dit instrument kan gebruikt worden bij de ontwikkeling van nieuwe ingrediënten en fermentatieprocessen voor de voedingsmiddelenindustrie.

De metabole navigator
In de voedingsmiddelenindustrie worden micro-organismen veel toegepast voor het bereiden, conserveren of verrijken van voedingsmiddelen. Hierbij speelt de metabole activiteit (stofwisseling) van die micro-organismen een cruciale rol, of het nu gaat om snelle verzuring, smaak- en geurvorming of textuurverbetering. De diversiteit van het metabolisme van micro-organismen leidt tot vele mogelijkheden voor verbetering van bestaande producten, maar ook tot productinnovaties. Van belang daarbij is dat we over instrumenten beschikken die snel inzicht kunnen geven in het metabole arsenaal en de bijbehorende limitaties, van micro-organismen die in fermentaties worden toegepast. Hierbij spelen nieuwe technologieën op het gebied van genomics een toenemende rol, met grote potenties voor de toekomst, maar ook al met concrete oplossinggen op dit moment.
Een belangrijke ontwikkeling is het almaar groter wordende aantal (bacteriële) genomen waarvan de erfelijke code volledig is ontrafeld. Deze genomen en de bijbehorende high-throughput DNA-technieken kunnen nu gebruikt worden om voorspellingen te doen over welke metabole omzettingen een organisme uit kan voeren. Ook is het mogelijk in te schatten welke mogelijke factoren limiterend zijn voor een bepaalde toepassing. Om dit te kunnen doen, is bij NIZO food research, in samenwerking met het Top Institute Food and Nutrition (TIFN), een metabole navigator ontwikkeld, oftewel een ‘TomTom voor bioconversies’.
Deze metabole navigator is een computermodel waarin alle metabole reacties van een organisme in kaart zijn gebracht. Zo’n metabole wegenkaart bevat, afhankelijk van het organisme, 500 tot 1000 reacties. De kaart bevat bovendien alle genetische informatie die beschikbaar is, dus welke genen van het organisme coderen voor de enzymen die deze reacties katalyseren (zie figuur 1). Deze navigator kan vervolgens gebruikt worden voor een aantal toepassingen [1].

Hogere productiviteit, lagere kosten
De eerste toepassing is de optimalisatie van mediumsamenstelling en fermentatie-condities, wat kan leiden tot verhoogde productiviteit, producten met betere eigenschappen en kostenreductie. Met de navigator kunnen verschillende scenario’s worden doorgerekend, zoals de impact van verschillende substraten of mediumsupplementen op de productiviteit van bijvoorbeeld biomassa of een ingrediënt. Ook kan een mogelijk limiterende factor voor de productie van ingrediënten worden geïdentificeerd. We hebben deze functionaliteit gebruikt om door te rekenen waar mediumspecifieke limitaties liggen bij Lactobacillus plantarum om meer biomassaopbrengst te krijgen (relevant voor toepassingen van biomassa, zoals probiotica en starter cultures) [2].

Procescontrole op bacterieel niveau
Een tweede toepassing is het gebruik van de navigator als diagnostische tool om de status van een fermentatie uit te kunnen lezen. Omdat we een koppeling hebben aangebracht tussen genen en de reacties waarbij deze genen betrokken zijn, kunnen we data op genniveau direct koppelen aan dat van het metabolisme, het niveau waarop industrieel-relevante processen zich afspelen. Deze data worden verkregen door gebruik te maken van de zogenaamde microarray-chiptechnologie, waarmee de activiteit van alle genen van een micro-organisme tegelijkertijd kan worden gemeten. Deze gegevens kunnen dan direct worden gevisualiseerd op de elektronische routekaart. Een goed voorbeeld van deze functionaliteit betreft een fermentatieprobleem dat optrad bij een poging om melkzuurbacteriën te kweken in aanwezigheid van zuurstof. Tijdens de groeifase zagen we een tijdelijke groeistop. De navigator gaf aan dat voor en na dit groeiarrest veel genen en enzymen betrokken bij de vorming of gebruik van koolstofdioxide een afwijkende activiteit vertoonden. Dit wees op een mogelijke limitatie in koolstofdioxide tijdens de beluchting van de fermentatie. Verrijking van de lucht met koolstofdioxide verhielp het probleem [3]. Een combinatie van nieuwe analytische technieken en de navigator maakt het dus mogelijk om in zeer korte tijd een procesprobleem te identificeren en op te lossen die zonder deze methodiek waarschijnlijk slechts bij toeval gevonden zou zijn.

Best presterende bacteriën
Een laatste voorbeeld betreft het selecteren van stammen voor specifieke industrieel-relevante eigenschappen. De beschikbaarheid van vele microbiële genoomsequenties levert vele mogelijkheden op om de diversiteit te kunnen onderzoeken en tot een snellere stammenselectie over te gaan. Met de huidige high-throughput DNA-technieken is er snel zicht op het genencomplement van verschillende stammen. Door koppeling met gewenste eigenschappen van die stammen kan worden vastgesteld welke genen verantwoordelijk zijn voor die eigenschappen. De kennis van deze genen kunnen we vervolgens gebruiken om nieuwe stammen te selecteren op de aan- en afwezigheid ervan. NIZO food research heeft deze methode gebruikt om een gen te identificeren dat betrokken is bij binding van de melkzuurbacterie L. plantarum aan het darmendotheel [4]. Zodoende kan dit gen gebruikt worden voor het screenen van stammen op deze belangrijke probiotische eigenschap. Aangemoedigd door dit succes is NIZO de TomTom nu ook gaan inzetten om variatie in de metabole capaciteit van stammen te voorspellen, zoals reacties betrokken bij geur- en smaakstoffenproductie, vitamineproductie en textuurverbeterende routes (bijvoorbeeld polysaccharideproductie).

Met de navigator naar nieuwe bestemmingen
De mogelijkheden die de nieuwe genomics technologieën ons bieden, kunnen alleen volledig worden uitgebuit als er ook instrumenten zijn die ons in staat stellen alle bijbehorende data te kunnen interpreteren. Een model van het volledige metabolisme van een bacterie zoals hier is beschreven, is daar een goed voorbeeld van. In de toekomst zal een dergelijke TomTom toegerust worden met meer functies, zodat deze steeds meer data kan verwerken en meer en betere voorspellingen kan doen over het gedrag van micro-organismen in fermentaties. Productinnovaties en procesverbeteringen zullen steeds vaker achter de computer plaatsvinden. Misschien klinkend als toekomstmuziek, maar de eerste resultaten zijn er.

Reageer op dit artikel