Diseño de experimentos de biorreactores para el desarrollo y optimización de medios .
El diseño de experimentos de biorreactores (DoE) se ha convertido en una metodología ampliamente aceptada para investigar las relaciones estadísticas entre las variables de entrada y salida de sistemas técnicos.
Los sistemas de procesos y producción, donde tienen lugar transformaciones físicas, químicas o biológicas, pueden beneficiarse sustancialmente mediante el uso de DoE como una herramienta de diseño y optimización.
En particular, los bioprocesos con la exigente tarea de diseñar medios de cultivo complejos para biorreactores han podido aprovechar en gran medida esto.
En la planificación de experimentos de biorreactores para evaluar y optimizar la composición de un medio de producción, la metodología DoE es particularmente útil para evitar sesgos experimentales y reducir significativamente el número necesario de experimentos de biorreactores.
Los procedimientos para aplicar la metodología DoE al diseño de medios son directos.
Se investigan factores de entrada definidos, como mezclas y concentraciones de componentes del medio, añadidos a un cultivo en transformación, a partir del cual se obtienen factores de salida o respuestas, como la concentración y tasas de formación de la(s) molécula(s) o células objetivo u otras entidades de importancia.
Sin embargo, la fortaleza de DoE radica en que también revela cómo las interacciones entre los factores de entrada (es decir, los componentes del medio o posiblemente también otros parámetros del proceso) influyen en las respuestas de salida.
Estas interacciones a menudo son difíciles de descubrir e interpretar con otros métodos experimentales.
Sin embargo, la conversión en un biorreactor y en su medio de cultivo es más compleja que un equilibrio entre factores de entrada y salida.
La mayoría de los insumos ejercen sus efectos como una carga inicial de efectos múltiples sobre el bioproceso en transformación.
Sin embargo, cualquier persona con experiencia en bioprocesamiento es consciente de que las acciones y efectos se desplazan en el tiempo durante un procedimiento de cultivo.
Algunos factores se establecen desde el principio del proceso, mientras que otros aparecen más tarde, por ejemplo, al alimentar componentes del medio en ciertos momentos o períodos.
El inicio de cambios en el metabolismo causados por la activación o desactivación de componentes, como factores de crecimiento, vitaminas y agentes estresantes microbianos, complica aún más el curso de los eventos en el proceso.
En bioprocesos recombinantes, la inducción de la expresión de una proteína recombinante es otro parámetro dependiente del tiempo de importancia.
Además, los factores del medio se combinan con parámetros operativos del proceso como la temperatura, la agitación y la aireación.
Por lo tanto, las interacciones entre los parámetros del medio son muy relevantes para investigar; la metodología DoE nos permite hacerlo.
Fundamentos de la Metodología de Diseño de Experimentos de biorreactores.
La fortaleza de la metodología DoE, en comparación con los métodos de optimización que varían una variable a la vez, radica en que se puede lograr un resultado confiable con solo unos pocos experimentos de biorreactores.
En DoE, se puede evaluar la dirección más favorable para moverse en el espacio de diseño factorial y encontrar un óptimo real.
Es posible quedar atrapado en un cuasi-óptimo al variar solo una variable a la vez, incluso en el caso de dos variables al mantener constante la variable X1; se realizan cinco experimentos de biorreactores variando la variable X2.
A partir del óptimo obtenido, luego se varía la variable X1 en otros cuatro experimentos. Nunca se alcanza un óptimo correcto porque hay una dependencia entre las dos variables.
En cambio, al variar simultáneamente tanto X1 como X2 y analizar el resultado con procedimientos DoE, se puede revelar la dirección del óptimo real.
Al optimizar medios de cultivo o realizar otros estudios de optimización de bioprocesos, este enfoque es claramente preferible, ya que con un enfoque de una sola variable es probable que el experimentador termine en concentraciones de medios cuasi-óptimas.