Presentamos un marco de trabajo novedoso para predecir y mitigar la competencia microbiana en entornos complejos, con aplicaciones directas en diseño de biorreactores, descubrimiento de antibióticos y remediación ambiental. El sistema combina simulaciones basadas en agentes a múltiples escalas con optimización bayesiana para modelar dinámicamente las interacciones microbianas, incorporando estocasticidad y variables específicas del entorno que superan a modelos metabólicos tradicionales.

La metodología integra un modelo basado en agentes que simula el comportamiento celular individual con un bucle de optimización bayesiana que ajusta parámetros ambientales para favorecer cepas deseadas. La implementación paralelizada en Python utiliza PyEvolv y NumPy para simular flujo metabólico, difusión y competencia a nivel de célula, mientras que una red bayesiana dinámica actualiza en tiempo real variables ambientales como concentración de nutrientes y pH según la actividad microbiana simulada.

Desde el punto de vista matemático el sistema mezcla ecuaciones diferenciales tipo Monod para crecimiento y consumo de nutrientes con modelos probabilísticos para capturar la incertidumbre. Para la optimización se emplean procesos gaussianos que estiman la relación entre parámetros ambientales y resultados de la simulación, y funciones de adquisición que equilibran exploración y explotación para seleccionar las condiciones a probar.

Validamos el modelo con datos experimentales de co cultivo Bacillus subtilis - Pseudomonas aeruginosa obteniendo un coeficiente de determinación R squared de 0.85 en la predicción de biomasa, lo que indica una concordancia elevada entre simulación y experimento. Los experimentos incluyeron control de pH, alimentación de nutrientes y medidas de densidad óptica como proxy de biomasa, con ajustes de condiciones guiados por la optimización bayesiana frente a controles estáticos.

Los resultados sugieren mejoras prácticas relevantes: hasta 20% de incremento en eficiencia de biorreactores y aceleración del proceso de descubrimiento de fármacos en torno al 15%, con potencial de impacto económico multimillonario. Aplicaciones concretas incluyen optimización de producción de antibióticos, identificación de dianas para fármacos basadas en mecanismos de competencia y diseño de estrategias de remediación microbiana para contaminantes.

En cuanto a escalabilidad, el roadmap contempla ejecución en clústeres GPU para simular sistemas estocásticos de mayor escala y la integración con biorreactores automatizados usando aprendizaje por refuerzo para control en tiempo real, permitiendo optimización en lazo cerrado. Esta visión permite pasar de simulaciones de microescala a optimización macro de ecosistemas microbianos complejos.

La verificación técnica incluyó pruebas unitarias de los componentes del ABM, comparación con literatura y escenarios experimentales simplificados, así como validación del sistema completo ABM mas BO contra los co cultivos. Las limitaciones reconocidas son el coste computacional de simular miles de agentes y la dependencia de datos precisos sobre parámetros fisiológicos de las especies modeladas.

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En resumen, el enfoque ABM mas optimización bayesiana proporciona una herramienta poderosa para entender y controlar la competencia microbiana, con validación experimental y un camino claro hacia la implementación industrial. Q2BSTUDIO puede acompañar todo el ciclo, desde el prototipo científico hasta la solución a medida, segura y escalable que su organización necesita, integrando agentes IA, servicios cloud y técnicas de inteligencia de negocio para maximizar el valor de sus datos.