Enfrentando el modelado de bioprocesos : una revisión de las metodologías de modelado

Facing bioprocess modeling : a review of the methodologies of modeling

En este artículo se presenta una revisión detallada de las diferentes metodologías para el modelado de procesos, señalando sus deficiencias y limitaciones al aplicarlas al modelado de bioprocesos. Como resultado del análisis se encuentra que, al aplicar esas metodologías a los bioprocesos, todas fallan porque no consideran explícitamente la interacción existente entre el medio ambiente y el material celular, al menos de forma descriptiva. Se resalta que hasta ahora la forma de unir estos dos mundos ha sido a través de funciones puramente predictivas. Finalmente, se describen las tendencias en el modelado de bioprocesos, concluyéndose que el enfoque está orientado al planteamiento de modelos matemáticos de base fenomenológica, con rasgos descriptivos o explicativos, para representar la relación existente entre la célula y su medio ambiente.

Introducción

Los bioprocesos son una parte esencial de muchas industrias de alimentos, químicas y farmacéuticas. En los bioprocesos se usan células (microbianas, animales y vegetales) y componentes de células, tales como las enzimas, para manufacturar nuevos productos o destruir desechos peligrosos, entre otras labores. Por eso, puede  decirse que un bioproceso consiste de un cultivo de células o el uso de componentes de células en un biorreactor, el cual es un proceso capaz de crear un ambiente de crecimiento o uso óptimo del material celular. Desde la antigüedad, los bioprocesos han sido desarrollados para una enorme variedad de productos comerciales, desde materiales relativamente baratos tales como el alcohol industrial, las levaduras y los solventes orgánicos, hasta sustancias muy costosas como los antibióticos, las proteínas terapéuticas, las enzimas y las vacunas.

Debido a la enorme importancia de los bioprocesos en el mundo contemporáneo, se plantea la necesidad de mejorarlos, para lo cual se requieren modelos más elaborados que describan con un gran nivel de exactitud lo que está pasando en la célula como consecuencia de su interacción con el medio ambiente. Este esfuerzo se evidencia en el planteamiento de modelos estructurados que involucran a la célula como un ente con estructura interna; modelos segregados que consideran la diversidad de la población celular; modelos cibernéticos que consideran la presencia de múltiples sustratos en el medio  y  modelos que utilizan inteligencia artificial  para  el  ajuste de parámetros cinéticos, entre otros.