19 Sep Biotecnología: el foco está en saber cómo se van a comportar los microorganismos
Del 8 al 10 de septiembre se desarrolló en Lisboa el 8th European Congress of Chemical Engineering (ECAB) y la 15th European Congress of Chemical Engineering (ECCE). En ambos congresos uno de los temas más comentados fue el avance hacia la modelización de la fermentación y, más en concreto, la hibridación de modelos cinéticos (mezcla de modelos mecanísticos y de caja negra que usan algoritmos de machine learning o estadística avanzada para aprender directamente de los datos, pero no explican qué ocurre. Como tal, utilizan la estructura de un modelo mecanístico y “rellenan los gaps” con un modelo de datos). Te contamos lo que más nos llamó la atención en la capital portuguesa en este post del blog
Nicolás Armendáriz, investigador I+D+i · Investigación en Microbiología · BIOAL de CNTA
La modelización permite explicar cómo se van a comportar los microorganismos para un proceso dado (como la fermentación). Dentro de esta tendencia, la hibridación de modelos es una de las últimas novedades en las que se está trabajando, debido a la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) y el código abierto.
Estas herramientas (IA y código abierto) combinadas están propiciando que más investigadores, expertos y científicos están ofreciendo soluciones de forma más rápida y eficiente. Ante esto, Bojana Rosic, de la Universidad de Twente (País Bajos), indicó en el Congreso que “estas técnicas matemáticas de modelización han llegado para quedarse en el mundo de la investigación”.
Desarrollo de un software de código libre
José Pedreira, de la NOVA School of Science and Technology (Portugal), explicó cómo han desarrollado un software código libre para implementar modelización hibrida de bioprocesos.
La herramienta es una web en la que para interactuar en ella no se necesita conocer el lenguaje de programación Python para hibridar un modelo. La novedad de lo que mostró Pedreira es que, hasta la fecha, no conocíamos una herramienta de código abierto para poder experimentar con este enfoque de hibridación de modelos. Se trata de una solución democrática a experimentar de forma gratuita con lo más novedoso que viene a aplicarse en la modelización de bioprocesos y que puede tener un impacto a medio plazo, ya que permitiría poder experimentar de forma ágil y gratuita con los datos que disponemos actualmente.
Con el conocimiento necesario, podría permitir resolver problemas que hasta ahora no se pueden explicar de forma barata ni ágil o que quizás no tengamos un método clásico para ponerlo a punto. Un ejemplo de esto es que esta herramienta podrían llegar a explicar cómo y la razón del cambio de tamaño de los exopolisacáridos (EPS) a lo largo de un proceso, lo que permitía diseñarlos ad hoc.
Matriz de prioridad
Por su parte, Jeroen den Hollander, de la empresa DSM-Firmenich (Países Bajos), presentó su enfoque integrado para priorizar y escoger host (microorganismos) en un mismo proceso productivo.
En su alocución el experto presentó dos casos prácticos:
- Producción de un factor de crecimiento de carne cell based.
- Producción de fosfolípidos para favorecer el volumen y retención de gas en panes con trigo.
Dentro de los ejemplos, pudimos conocer una novedad, aplicable a procesos fermentativos, que consistió en una matriz en la que clasificaba cada factor en tres niveles (rendimiento muy alto, alto o bajo). Posteriormente, se pondera cada factor para poder tomar una decisión de cuál es el mejor microorganismo para llevar a cabo el proceso.
Los factores de la matriz, en cuestión, recogen tanto aspectos técnicos, legales, económicos como los siguientes:
- Concentración: se refiere a la concentración de un producto (por ejemplo, biomolécula, metabolito) en el medio de cultivo.
- Rendimiento: cantidad de producto obtenido en relación con el sustrato consumido.
- Velocidad o tasa: se refiere a la velocidad de producción, crecimiento o conversión.
- Gastos operativos: costes recurrentes asociados a la operación diaria de un proceso (energía, mano de obra, mantenimiento, materias primas).
- Purificación: etapa del proceso que sigue a la producción, centrada en la recuperación y purificación del producto final.
- Mercado: entorno económico donde se comercializa el producto. Incluye demanda, competencia, canales de distribución, etc.
- Crecimiento de mercado: tasa a la que aumenta el tamaño o valor del mercado en un periodo determinado. Indicador clave para evaluar oportunidades.
- Precio en el mercado: precio al que se vende el producto en condiciones normales de mercado. Puede variar según región, calidad, volumen, etc.
- Aspectos legales: normativas, regulaciones y requisitos legales que afectan la producción, comercialización y seguridad del producto.
Modelo cinético para la síntesis de exopolisacáridos (EPS)
CNTA también tuvo una presencia activa en el Congreso al presentar el póster titulado: ‘Descifrando el código de los biopolímeros: un modelo cinético impulsado por Python para la síntesis de exopolisacáridos (EPS)’.
En esta presentación, el investigador de CNTA, Nicolás Armendáriz, mostró parte de los resultados parciales de su tesis FERMODELUP, financiada por el Gobierno de Navarra centrada en la producción fermentativa de exopolisacáridos (EPS) con propiedades texturizantes para aplicaciones alimentarias.
Más en concreto, Armendáriz se centró en detallar un modelo cinético desarrollado en Phyton que predice la producción de exopolisacáridos, unos biopolímeros de gran interés en el sector de la alimentación por su capacidad para aportar textura y cremosidad de manera natural en productos como yogures, salsas, bebidas vegetales o en el sector de la panificación.
Con este modelo, se pretende continuar avanzando hacia una bioproducción más eficiente y sostenible, alineada con los retos de la industria 4.0.
