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Un método simplificado aporta nueva información sobre los sistemas microbianos complejos

Los modelos predictivos apoyan a ámbitos que van desde el desarrollo farmacéutico hasta la inversión. Simplificar los modelos subyacentes para albergar la integración de los análisis de alto nivel ha permitido un cambio sustancial en la comprensión cualitativa de los complejos procesos basados en microbios para lograr un futuro sostenible.

Investigación fundamental

Las matemáticas nos ayudan a entender al mundo, mediante el establecimiento de relaciones de causa y efecto concretas. Por ejemplo, un 20 % de descuento en tu nevera de 1 000 EUR ofrece un ahorro de 0,20 × 1 000 = 200 EUR. Los modelos y las descripciones matemáticas son aún más necesarios para los científicos e ingenieros que intentan describir procesos de ámbitos con una complejidad asombrosa, desde la medicina y la ciencia climática hasta la economía y la fabricación. Con el apoyo de una beca individual de investigación del programa de Acciones Marie Skłodowska-Curie (MSCA-IF, por sus siglas en inglés), el proyecto DRAMATIC desarrolló modelos matemáticos mejorados a fin de ayudarnos a aprovechar mejor el poder de la vida microbiana en beneficio de las personas y el medio ambiente. En concreto, el beneficiario de la beca de investigación mundial Matthew Wade, de la Universidad de Newcastle, integró teorías matemáticas que habitualmente se utilizan para describir procesos industriales en modelos de sistemas biológicos artificiales (EBS, por sus siglas en inglés).

La simplificación de modelos facilita la integración con las matemáticas de alto nivel

Un EBS es cualquier proceso biológico manipulado y gestionado mediante principios de ingeniería. Una planta de tratamiento de aguas residuales es un ejemplo habitual. En la actualidad, la interrupción de los procesos, los defectos o incluso los fallos se suelen abordar basándose en el conocimiento empírico. Los modelos predictivos deben equilibrar la información específica (que puede o no aumentar la precisión dada la incertidumbre inherente) ante los tiempos de cálculo y la carga computacional para que sean útiles. Al reducir la complejidad de los modelos sin sacrificar la precisión necesaria, los científicos pueden hacer que dichos modelos sean aptos para los análisis matemáticos rigurosos.

Ver para creer

Eso es exactamente lo que ha hecho Wade. Tal y como explica: «Las herramientas de análisis matemático, habitualmente en el ámbito de los teóricos, se pueden aplicar a modelos simplificados de EBS para investigar la dinámica cualitativa del sistema. Eso puede ayudar a identificar comportamientos incipientes o inesperados, orientar estudios experimentales y permitir la optimización de parámetros para el control de procesos mejorados». La metodología de Wade puede llevar a modelos personalizados, en vez de usar los habituales simuladores disponibles que están limitados por conjuntos de parámetros fijos. Wade desarrolló un método para realizar análisis de bifurcación para el estudio de la desamonificación, un proceso eficiente en materia de energía y universalmente aceptado para el tratamiento de aguas residuales ricas en amonio. El análisis de bifurcación describe cómo cambia el comportamiento a largo plazo predicho por el modelo, a medida que evolucionan los parámetros de control importantes. El código de acceso libre y el análisis mejoraron la comprensión sobre cómo los parámetros de control seleccionados pueden suprimir el crecimiento de los organismos que repercuten negativamente en el rendimiento del proceso mediante el incremento de la demanda de carbono y energía.

Calidad y no cantidad

Aunque una menor cantidad de información específica y suposiciones simplificadoras del modelo predictivo subyacente pueden reducir la precisión cuantitativa, la información cualitativa es vital para planificar y optimizar los procesos de tratamiento biológico. Eso es especialmente cierto en un momento en que la eficacia energética y los recursos son prioritarios. Además, en muchos casos, los modelos reducidos se pueden estudiar de forma analítica mediante descripciones generalizadas para el crecimiento microbiano, que potencialmente pueden producir información aún más poderosa, ya que las prioridades serán válidas para todos los valores paramétricos. Wade concluye: «Están aumentando las limitaciones sociales, económicas y medioambientales en nuestros suministros de alimentos, energía y agua. Resulta esencial garantizar que los EBS vinculados con dichos recursos no solo estén optimizados, sino que también sean resilientes y flexibles ante futuras demandas. DRAMATIC ha demostrado el papel importante y necesario del análisis matemático para comprender y gestionar los EBS».

Palabras clave

DRAMATIC, modelo, matemático, EBS, microbiano, análisis de bifurcación, desamonificación, sistemas biológicos artificiales, aguas residuales

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