Durante milhares de anos, os microrganismos têm sido usados para facilitar reações químicas, como é o caso da fabricação de cerveja. No entanto, os processos bioquímicos são incrivelmente complexos, com uma multiplicidade de reações a ocorrer em simultâneo e a influenciarem-se umas às outras. Existem inúmeros parâmetros que desempenham um determinado papel, mas nem todos podem ser medidos diretamente.
Apesar das dificuldades, investigadores da Universidade de Tecnologia de Viena (UT Viena), na Áustria , estão agora a examinar esses processos em detalhe, e em cooperação com a farmacêutica Sandoz conseguiram analisar e replicar um processo de produção de penicilina usando um modelo computacional. O processo permitiu que os investigadores determinassem parâmetros que não podem ser medidos diretamente.
A Sandoz está agora a utilizar os resultados da investigação para manter, durante todo tempo, uma visão completa dos processos no biorreator, e assim garantir a melhor qualidade do processo bioquímico.
Muitas reações químicas são fáceis de entender: se o hidrogénio reage com oxigénio é produzida água, de uma maneira claramente previsível e em volume que pode ser calculado com antecedência. Mas como é possível calcular a rapidez de crescimento de um fungo e como proliferará sob condições em constante mudança num biorreator?
“Durante muito tempo, processos como este foram vistos como uma ‘caixa preta’ que não pode ser entendida e que só pode ser efetivamente explorada com muita experiência”, referiu: Christoph Herwig, que lidera o grupo de investigação em tecnologia de bioprocessos no Instituto de Engenharia Química, Ambiental e de Biociências da UT Viena.
O investigador acrescentou: “A nossa abordagem é um pouco diferente: queremos analisar os processos químicos num biorreator em detalhes e determinar as equações que descrevem esses processos.” O objetivo é produzir um modelo matemático que replique com precisão esses processos dentro do biorreator.
“Muitos parâmetros que são vitais para o processo não podem ser medidos diretamente, como a taxa de crescimento dos microrganismos”, explicou Julian Kager, que está a trabalhar com a Sandoz GmbH, como parte da sua dissertação.
Por isso, explicou Julian Kager: “É precisamente por isso que um modelo matemático abrangente é tão útil: usamos dados acessíveis do processo de produção em tempo real, como a concentração de várias substâncias no biorreator, e usamos nosso modelo computacional para calcular o estado mais provável do processo.” Os parâmetros que não podem ser medidos podem, portanto, ser calculados.
Os investigadores consideram que a informação do modelo pode ser usada para otimizar o fornecimento de nutrientes na cultura das células enquanto o processo está a decorrer.
O sistema de equações usadas para descrever matematicamente o bioprocesso é tão complexo e multifacetado como o próprio processo. “O sistema de equações que descreve um sistema dinâmico não linear conduz a mesmo as pequenas variações nas condições de partida podem ter um impacto enorme”, explicou Julian Kager. “Isso significa que não é possível elaborar uma solução facilmente, em vez disso, são necessárias simulações computacionais relativamente elaboradas para obter os resultados necessários.”
O modelo de processo e os algoritmos desenvolvidos na UT Viena estão a ser usados pela Sandoz GmbH para o processo de produção de penicilina. “Estamos muito satisfeitos que nossa investigação básica tenha sido adotada para uso na indústria tão rapidamente e que nossa abordagem de modelagem bioquímica esteja a ser usada agora para facilitar o controlo automatizado de processos de produção farmacêutica”, referiu Julian Kager.
