Synthetic Biology Final Report

Synthetic Biology | Definition and delimitation 
 
14 
2.2.1
 
Systems biology 
Systems  biology  is  a  discipline  that  models  processes  (e.g.  regulatory  networks),  and  iteratively  tests  and 
improves these models (Ehrhardt and Frommer 2012). It emerged from molecular biology, when the progress 
in  automated  DNA  sequencing  and  improved  computational  tools  allowed  scientists  to  combine 
experimentation  and  computation  to  reverse-engineer  cellular  networks  (Cameron  et  al.  2014).  It  is  an 
“interdisciplinary  approach  that  attempts  to  develop  and  test  holistic  models  of  living  systems.”  Systems 
biology  lays  the  basis  for  engineering  organisms,  i.e.  synthetic  biology,  and  includes,  inter  alia,  novel 
approaches  like  nanoreactors,  attempts  to  redesign  networks  and  pathways,  and  includes  the  synthesis  of 
complete chromosomes (Ehrhardt and Frommer 2012). It is based on either a “top-down” systems approach 
that “uses quantitative modelling to identify and describe the underlying biosynthetic and regulatory networks 
of a system” or a “bottom-up” approach that “attempts to model the systems-wide phenotypes that emerge 
from component interactions”. 
2.2.2
 
Metabolic engineering 
Metabolic  engineering may be  defined as the optimisation of genomic and regulatory  processes within cells 
and  tissues  with  the  aim  of  increased  production  of  desired  substances  and/or  the  reduction  of  unwanted 
substances; it can lead to more energy efficient biochemical processes and reduce large-scale production costs 
(Ellis and Goodacre 2012). 
It is about the design, engineering and optimisation of pathways for the production of a variety of products, 
including  fuels,  materials  and  chemicals  (Stephanopoulos  2012).  As  maximising  the  production  of  a  desired 
metabolite generally involves quantitative evaluation and adjustment of cellular metabolism (Boyle and Silver 
2012), synthetic biology approaches may contribute tremendously to the possible outcomes. Concomitantly, 
however, it is difficult to draw clear borders between the two disciplines.  
Like  synthetic  biology, metabolic  engineering focusses on the  improvement and/or design of cells, following 
different  strategies  like  the  enhancement  of  substrate  range,  production  of  novel  products,  increased  yield 
and  productivity,  and  augmentation  of  cellular  robustness  (Nielsen  and  Keasling  2011).  In  most  cases,  the 
design and construction of platform cell factories requires both synthetic biology and metabolic engineering; 
due to advancements in systems biology it is expected that continuously more efficient cell factories will be 
developed. 
The  design  of  organisms  to  produce  important  metabolites  is  frequently  mentioned  as  one  of  the  main 
applications  of  synthetic  biology  (Boyle  and  Silver  2009).  Although  the  reconfiguration  of  metabolism  is  a 
challenge  due  to  the  complex  regulation  of  the  metabolome,  synthetic  biology  advanced  in  the  context  of 
metabolic  pathway  optimisation  and  metabolic  engineering  (Stephanopoulos  2012).  The  basic  elements  of 
metabolic  engineering  within  the  context  of  synthetic  biology  are  pathway  design,  construction,  and 
optimisation.  However,  while  it  may  be  relatively  easy  to  build  a  pathway,  its  improvement  to  support  a 
commercial process can be a tedious process. 
The major prerequisite to successfully engineer cellular metabolism is to understand metabolic reactions and 
regulatory elements that affect metabolic throughput (Boyle and Silver 2012). Two stages may be identified: a 
proof of concept stage – novel enzyme combinations to produce a desired product – and an optimisation stage 
–  regulatory  adjustments  to  improve  product  yields.  The  necessary  elements  include  approaches  for 
transcriptional  and  translational  pathway  control,  spatial  pathway  control  (through  for  example  scaffolds, 
subcellular  compartmentalisation,  and  synthetic  (microbial)  consortia),  and  modelling  and  measuring  the 
metabolic network. The emerging engineering design cycle includes both in silico modelling and prediction as 
well as directed evolution and screening. Metabolomics (including metabolic profiling, metabolite flux analysis, 

---

Synthetic Biology | Definition and delimitation 
 
15 
metabolic fingerprinting, and metabolic footprinting) contributes to the understanding of metabolic networks, 
which will greatly assist synthetic biology (Ellis and Goodacre 2012). 
Porcar  and Pereto  (2012)  suggested  that  implementing  a  complex  pathway  into  a  heterologous  host  that  in 
addition  is  constantly  adjusted  and  optimised  (the  “sophistication  of  a  genetic  modification”)  renders  an 
approach “synthetic biology”. 
Systems  metabolic  engineering  has  developed  from  metabolic  engineering  (Yadav  et  al.  2012).  Instead  of 
deleting  or  over-expressing  endogenous  genes  and  introducing  heterologous  genes,  gene  expression  and 
regulatory  networks  are  manipulated  throughout  the  cell.  Thus,  metabolic  engineering  by  now  involves 
knowledge far beyond the control of pathway gene expression (Stephanopoulos 2012). It furthermore includes 
approaches beyond genetic engineering and molecular biology by making use of synthetic genetic constructs 
like networks or circuits.  
While  contemporary  metabolic  engineering  focuses  on  altering  existing  pathways,  future  engineering  will 
design  metabolisms  and  minimal  organisms  de  novo  (Bilgin  and  Wagner  2012).  Metabolic  engineering 
applications  are  expected  to  increase  dramatically,  also  fostered  by  market  forces,  concern  about 
sustainability and the associated increasing interest in the production of products from renewable resources 
(Stephanopoulos 2012). Arpino et al. (2013) and Yadav et al. (2012) conclude that “instead of becoming a state 
of  the  art  discipline,  metabolic  engineering  has  remained  a  collection  of  elegant  demonstrations”  –  not 
surprisingly, synthetic biology has the potential to aid future developments in this field significantly. Synthetic 
biology opens the possibility to synthesise and control non-natural pathways, whereas metabolic engineering 
provides the basic methods to design analyse and optimise them. 
2.2.3
 
Synthetic metabolic pathways 
A driving force for advances in synthetic biology is the idea to streamline pathways in industrial biotechnology, 
for  improved  production  of  biopharmaceuticals,  fine  chemicals  or  biofuels  and  biodegradation  of  wastes. 
Research endeavours applying the principles of synthetic biology to the improvement of metabolic pathways 
are summarised under the keyword of “metabolic engineering” (Comba et al. 2012). 
Biotechnology, i.e. synthesis or energy conversion in living microbial cells is centuries old, and the employment 
of  genetically  engineered  strains  has  become  a  routine  since  decades.  Therefore  it  is  difficult  to  distinguish 
between classical genetic engineering and synthetic biology in this context.  
Current  scientific  reviews  on  metabolic  engineering  typically  refer  to  pathway  modularisation,  multiplex-
automated genome modification, metabolic flux analysis and dynamic control using regulatory devices. These 
approaches  have  mostly  been  exemplified  in  the  construction  of  heterologous  terpenoid  biosynthesis 
pathways.  Terpenoid  biosynthesis  is  of  particular  interest,  since  potent  plant-pharmaceuticals,  such  as  the 
anti-malaria  agent  artemisinin  and  the  anti-tumour  component  taxol  are  derived  from  terpenoid  moieties. 
Terpenoids  are  also  building  blocks  for  carotenoid  pigments  which  are  suitable  for  colorimetric  high 
throughput  analysis  of  experimental  success.  In  metabolic  engineering,  terpenoid  biosynthesis  genes  from 
bacteria,  yeasts  and  various  plants  are  combined  for  optimised  cost-effective  production  in  Escherichia  coli 
(Yadav et al. 2012; Xu et al. 2012; Comba et  al. 2012). However, the same principles may be  applied to any 
biotechnological  pathway.  The  project  list  of  the  iGEM  competition  website  may  provide  an  idea  of  the 
application  potential  of  metabolic  engineering  (
http://2013.igem.org/Jamboree/Team_Abstracts
).  Genome-
scale metabolic engineering may be attempted by in vivo editing or de novo synthesis (Esvelt and Wang 2013). 

---