Un equipo de investigadores del Instituto de Automática e Informática Industrial han logrado desarrollar una nueva tecnología basada en biosensores que aumenta la robustez de los procesos de bioproducción, en concreto, de los flavonoides, de gran interés industrial por sus propiedades nutracéuticas o con características con poder nutricional beneficiosas para la salud.

El proyecto BioCircus (Mejora de la bioproducción mediante circuitos de regulación dinámica) lleva dos años desarrollándose bajo el amparo de una beca Marie Sklodowska-Curie (MSCA), concedida por la Unión Europea. No obstante, el proyecto hereda la experiencia que los investigadores del ai2 han adquirido durante dos décadas en otros proyectos de biología sintética, como SHIKIFACTORY100 o Galaxy-SynBioCAD.

Pablo Carbonell, investigador principal de BioCircus, explica que en esta ocasión el equipo de trabajo se ha centrado en mejorar los procesos de bioproducción siendo capaces de “sensar dentro de la célula de una cepa productora de la molécula de interés, es decir, en microorganismos cuyo genoma ha sido editado para contener una ruta de producción destinada a procesos de fermentación”. Carbonell especifica que “el proyecto ha permitido caracterizar el comportamiento dinámico de estos biosensores en diferentes condiciones y ante diferentes estímulos y, eventualmente, el empleo del biosensor para regular internamente la ruta productora, con el objetivo de aumentar la robustez de los procesos de biomanufactura industriales”.

Producción sostenible
Actualmente, las cepas productoras creadas en el laboratorio no siempre responden bien a las condiciones industriales, ya que conllevan grandes volúmenes de fermentación, la acumulación de productos intermedios tóxicos y la acidificación del medio. Mejorar la robustez microbiana es por tanto importante para lograr alcanzar una producción sostenible y eficiente basada en la biotecnología y la biomanufactura.

BioCircus se basa en tres pilares principales de investigación: la construcción de biosensores y circuitos de regulación dinámica que miden y controlan la producción de la molécula objetivo, el uso de modelos predictivos de aprendizaje automático y automatización para mejorar estos circuitos, y la validación de las cepas diseñadas en condiciones preindustriales, más cercanas que los procedimientos habituales de los laboratorios de biología molecular a las operaciones de bioproducción del mundo real. De hecho, el proyecto ha incluido también unas prácticas en la empresa biotecnológica ADM-Biopolis.