Desechos en biorreactores

En cuanto a desechos en biorreactores, algunas otras aplicaciones del Diseño de Experimentos (DoE) relacionadas con el diseño de medios que se refieren a la degradación de desechos, en biorreactores especialmente aguas residuales de fábricas, donde la composición tóxica o de otro modo dañina de los compuestos debe ser eliminada o reducida en un efluente.

Por ejemplo, Yuan et al. optimizaron la degradación de la nicotina en corrientes de desechos en biorreactores en un cultivo de *Ochrobactrum intermedium*, donde se utilizó un medio basado en extracto de levadura, glucosa y Tween 80.

Aplicaron la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) para estudiar los efectos de los componentes del medio sobre la tasa de degradación en experimentos de matraz agitador utilizando un Diseño Compuesto Central (CCD) de factorial completo.

Los resultados mostraron que la variable más significativa que influye en la degradación en biorreactores de la nicotina fue el extracto de levadura, seguido por la glucosa y luego el Tween 80. Además, estos tres factores interactuaron y, al hacerlo, mejoraron la degradación de la nicotina.

Los datos experimentales también permitieron el desarrollo de un modelo empírico que describe la relación entre las variables independientes y dependientes.

Al resolver la ecuación de regresión, se determinaron los valores óptimos de las variables. Al validar el medio optimizado, se degradaron 1.22 g l−1 de nicotina de un extracto de nicotina a una tasa de 0.12 g l−1 h−1 utilizando un biorreactor de 30 l.

Una vez más, la RSM demostró ser confiable en el desarrollo del modelo, la optimización de factores y el análisis de efectos de interacción, proporcionando así una mejor comprensión de las interacciones entre el extracto de levadura, la glucosa y el Tween 80 para la biodegradación de la nicotina.

Los procesos de desechos en biorreactores relacionados con la protección ambiental con el propósito de eliminar una sustancia dañina y transformarla en un producto de valor comercial o en un subproducto son otros ejemplos donde el Diseño de Experimentos (DoE) es útil para optimizar las condiciones del cultivo, incluyendo la composición de su medio.

Por ejemplo, Pakshirajan y Mal estudiaron la conversión de monóxido de carbono (CO) a hidrógeno por un consorcio microbiano anaeróbico compuesto por especies de *Petrobacter* aisladas de un tratamiento de aguas residuales.

El consorcio fue inicialmente cultivado en un medio que contenía acetato y luego se adaptó para utilizar CO como la única fuente de carbono para la producción de hidrógeno.

Luego se aplicaron experimentos diseñados estadísticamente para optimizar la conversión de CO a hidrógeno por el consorcio.

Para determinar los factores que influyeron significativamente en la producción de hidrógeno, se utilizó un cribado de Plackett–Burman, que mostró que la temperatura y los iones Fe2+ influían predominantemente en la producción de hidrógeno; el pH y los iones Ni2+ también influyeron, pero en menor medida.

Posteriormente, se optimizó la concentración de los iones Fe2+ y Ni2+ en el medio utilizando un Diseño Compuesto Central (CCD) seguido de la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM), lo que dio como resultado un valor óptimo de 213 mg l−1 para Fe2+ y 2.2 mg l−1 para Ni2+.

En estas condiciones óptimas, se logró una producción de hidrógeno de 60.8 moles, lo cual fue un 8% superior a lo observado en el experimento de cribado.

Otro ejemplo de desechos en biorreactores relacionado con la protección ambiental y la optimización es la fijación de CO2 por un microorganismo quimioautótrofo utilizando un diseño factorial experimental. Se realizó un análisis estadístico para predecir los niveles de cuatro factores: concentración de H2, O2, CO2 y pH, necesarios para obtener condiciones óptimas de cultivo.

Para el diseño factorial fraccionado (FFD) llevado a cabo en tres niveles, se realizaron 27 experimentos por combinación en un fermentador de 5 litros, y se trazaron superficies de respuesta tridimensionales para determinar el nivel óptimo de cada factor para la máxima fijación de CO2.

Se predijo que el peso seco celular obtenido en la condición de cultivo optimizada sería de 11.4 g l−1 después de 48 horas a 37.5 × 10−3 mol min−1 de H2, 9.4 × 10−3 mol min−1 de O2 y 4.9 × 10−3 mol min−1 de CO₂ a pH 6.7.

En comparación con la tasa de fijación de CO2 antes de optimizar las condiciones de cultivo, se confirmó experimentalmente la mejora de la tasa de fijación de CO2 bajo las condiciones de cultivo optimizadas.

Existen muchos ejemplos en los que el procesamiento de alimentos fermentados también puede beneficiarse del Diseño de Experimentos (DoE).

En la fabricación de productos lácteos, el objetivo de producción es la calidad del producto, que es el resultado de las condiciones de fermentación.

Los métodos modernos de fabricación dependen de cultivos de producción y procedimientos donde la optimización es un requisito.

Por ejemplo, las bifidobacterias se utilizan como probióticos principalmente en suspensiones celulares o como aditivos liofilizados.

Para optimizar el cultivo, se utilizó un diseño factorial fraccionado (FFD) para determinar los parámetros críticos que influyen en el cultivo en biorreactores de la cepa *Bifidobacterium longum*.

Se encontró que las concentraciones de glucosa, extracto de levadura y cisteína eran críticas para el cultivo de esta cepa.

Las concentraciones de glucosa y extracto de levadura se optimizaron aún más junto con la temperatura en un diseño compuesto central (CCD) de tres factores (40 °C, 35 g l−1 de extracto de levadura y 20 g l−1 de glucosa).

También se estudió la liofilización de suspensiones celulares congeladas de *B. longum* utilizando DoE, lo que resultó en un gradiente de temperatura optimizado de −10 a 0 °C, un gradiente de temperatura de 10 horas de 0 a +10 °C y una estabilización de la temperatura de 12 horas a +10 °C.

La programación de la temperatura redujo los tiempos de secado en más del 50% y mejoró la actividad del producto en más del 160%.

Otro ejemplo relacionado con alimentos es la producción de manitol a partir de un proceso de fermentación de *Lactobacillus*.

Se evaluaron los efectos de cuatro nutrientes salinos (citrato de amonio, fosfato de sodio, sulfato de magnesio y sulfato de manganeso) sobre la producción de manitol por *L. intermedius* en un medio simplificado que contenía 300 g de fructosa, 5 g de peptona de soya y 50 g de licor de maíz por litro en una fermentación controlada a pH (5.0) a 37 °C, utilizando un diseño factorial fraccionado (FFD).

Se encontró que solo el sulfato de manganeso era esencial para la producción de manitol. Se determinó que una concentración de sulfato de manganeso de 0.033 g l−1 apoyaba la producción máxima. La bacteria produjo 201 g de manitol, 62 g de ácido láctico y 40 g de ácido acético a partir de 300 g de fructosa por litro en 67 horas.

Un paso innovador hacia la aceleración de la optimización de medios mediante el Diseño de Experimentos (DoE) fue dado por Deshpande y colaboradores.

Utilizaron una placa de microtitulación con medición en línea de oxígeno disuelto para la optimización de un cultivo de células de ovario de hámster chino en un medio de cultivo con factores seleccionados.

Mediante un balance dinámico de masa en fase líquida, se calcularon las tasas de consumo de oxígeno a partir del nivel de oxígeno disuelto, lo que se utilizó para indicar la viabilidad celular.

Usando un diseño factorial completo con CCF, se pudo identificar y determinar la composición óptima del medio para glucosa, glutamina y sales inorgánicas en un solo experimento con placa de microtitulación.

Se encontró que la concentración de sales inorgánicas tenía la influencia más significativa en el cultivo. El método parece tener un buen potencial para la optimización de medios de cultivo celular.

Recientemente, se han desarrollado protocolos elaborados de Diseño de Experimentos (DoE) para placas de 96 pocillos. Al aplicar estos protocolos racionales para el diseño experimental, la optimización puede hacerse de manera más eficiente y menos laboriosa.

La técnica también se puede aplicar a formatos más grandes, como placas de 384 y 1536 pocillos.