Análisis metabólico predictivo en cultivos por lote en Bioreactor utilizando redes neuronales artificiales

Abstract

Un cultivo en lote de un microorganismo eucarionte operado en un bioreactor permite realizar mediciones en tiempo real de algunos parámetros biológicos y la colecta de muestras del cultivo para realizar mediciones a los parámetros que no pueden ser medidos en tiempo real. En el presente artículo se muestran los resultados obtenidos de la aplicación de una red neuronal artificial para la predicción de condiciones limitantes en cultivos por lote en bioreactor de las tasas de incremento de biomasa en la levadura P. Rhodozyma. La red neuronal artificial se construyó con una arquitectura multicapa, escrita en lenguaje Python donde se evaluaron datos obtenidos de pH, oxígeno disuelto y azúcares reductores de cultivos por lote arrojando una capacidad predictiva del 99 % para el patrón de crecimiento de biomasa, evidenciando así importante capacidad predictiva de estas herramientas para la biotecnología moderna.