优化工艺参数助力尿酸酶生产：RSM 与 ANN-GA 技术解锁制药新潜能

《Indian Journal of Microbiology》：Statistical Optimization of Process Parameters and Purification of Uricase Using Isolate Pseudomonas mosselii DSS002

研究人员利用 RSM 和 ANN-GA 优化尿酸酶生产参数，提升其活性，为制药业带来新希望。

　　尿酸酶（Uricase）在制药领域应用广泛，尤其是在治疗尿酸水平升高相关疾病以及作为检测生物体液中尿酸的诊断酶方面。提高尿酸酶产量对于满足大规模应用需求至关重要。本研究聚焦于运用先进统计方法，即响应面法（Response Surface Methodology，RSM）和人工神经网络 - 遗传算法（Artificial Neural Network-Genetic Algorithm，ANN-GA），优化尿酸酶生产的工艺参数。研究考察了七个关键工艺参数：温度、pH 值、培养基体积、培养时间、接种量、接种菌龄和转速（rpm）。在 ANN-GA 预测的最佳条件下进行的验证性实验研究显示，尿酸酶活性显著达到 63.92±0.06 U/mL。纯化后的尿酸酶比活性为 92.48 U/mg，分子量约为 32 kDa。该酶展现出卓越的稳定性，能在较宽的 pH 范围（6.0 至 10.0）和高达 50°C 的温度下保持稳定，最适 pH 值为 9.0，最适温度为 30°C。从恶臭假单胞菌（Pseudomonas mosselii DSS002）中纯化得到的尿酸酶具有如此宽泛的 pH 和温度耐受性，这凸显了其作为工业规模生产宝贵来源的潜力，能够满足多种制药应用的需求。本研究结果为高效且可扩展的尿酸酶生产开辟了道路，为制药行业带来了充满前景的影响。