近日，中国科学院天津工业生物技术研究所的孙周通研究员在《Journal of Agricultural and Food Chemistry》杂志发表了题为“Modularity in Enzyme Engineering Enables a High-Yielding Microbial Platform for Melatonin Biosynthesis”的研究论文，通过模块化酶工程与人工智能辅助设计，成功在大肠杆菌中构建了一条高效褪黑素生物合成途径。
研究团队首先以关键限速酶L-色氨酸羟化酶TPH为模板，通过N端截短（ΔN137）和半胱氨酸饱和突变（C213I），获得工程化变体▲SmTPH，催化活性较模板提升1.3倍，熔解温度（Tm）达51.6 °C，显著优于人源TPH145，解决了羟化酶易氧化失活的痛点。同时在大肠杆菌中重构了四氢生物蝶呤合成与再生模块，摆脱了外源辅因子依赖。
团队联合四种机器学习模型预测了12种脱羧酶TDC的底物偏好，筛选出对5-HTP特异性显著的HaTDC，解决脱羧酶TDC底物混杂导致副产物积累难题。
分子动力学模拟揭示，活性口袋中Y79残基与底物形成氢键是选择性关键。随后，团队从鸟类Crypturellus soui中鉴定到CsNAT，其催化效率（kcat/KM = 14.845 s⁻¹·mM⁻¹）较拟南芥AtNAT提高约95倍。并筛选获得植物来源的高特异性O-甲基转移酶AtOMT-1。最后将催化模块及辅因子供给模块组装至大肠杆菌，并敲除竞争通路基因，成功构建工程菌株。在补料分批发酵中，在70 L反应器中生产5-HTP 22.8 g/L，在5 L反应器中44 h合成褪黑素6.2 g/L，为目前微生物合成褪黑素的报道最高产量，展示了良好的工业放大潜力。
