Resumen: Presentamos una metodología novedosa para la optimización rápida y automatizada de cepas microbianas orientadas a la bioproducción, combinando optimización bayesiana multiobjetivo con un marco de Análisis Dinámico de Redes de Reacciones DRNA. Este sistema de circuito cerrado integra datos fenotípicos en tiempo real con modelos dinámicos de metabolismo para predecir y refinar intervenciones genéticas, reduciendo de forma estimada el tiempo de desarrollo hasta 15 veces frente a flujos tradicionales y alcanzando precisiones de predicción superiores al 90 % en condiciones controladas.

Introducción: La demanda creciente de bioproductos sostenibles exige acelerar la ingeniería de cepas microbianas. Los métodos clásicos basados en ensayo y error y cribados empíricos son lentos y costosos. Nuestra propuesta automatiza el ciclo de diseño, prueba y aprendizaje mediante la ingestión masiva de datos de HTS, modelado dinámico de rutas metabólicas y optimización bayesiana multiobjetivo para sugerir modificaciones genéticas dirigidas de forma iterativa.

Marco conceptual: La optimización bayesiana es una técnica eficiente para funciones caja negra con evaluaciones limitadas, apoyándose en procesos gaussianos como modelos sustitutos que cuantifican incertidumbre. DRNA aporta representación dinámica de flujos metabólicos y regulación, superando limitaciones de modelos en estado estacionario. La optimización multiobjetivo permite equilibrar rendimiento del producto, minimización de subproductos y viabilidad celular obteniendo soluciones en la frontera de Pareto.

Metodología: El flujo integra ingestión y normalización automática de datos de HTS, metabolómica y fluxómica; un módulo semántico basado en arquitecturas tipo Transformer que relaciona modificaciones genéticas con funciones metabólicas; y una aproximación DRNA simplificada y parametrizada con datos cinéticos disponibles y estimaciones optimizadas mediante FBA. La función objetivo es vectorial f = [rendimiento_producto, -formacion_subproducto, tasa_crecimiento] con ponderaciones tipo Shapley para ajustar prioridades. Un bucle BO sugiere modificaciones (knockouts, sobreexpresiones, reconfiguraciones de ruta), el modelo DRNA predice el fenotipo y ensayos experimentales validan y retroalimentan el sistema. Para acelerar la validación se emplean plataformas HTS microfluídicas y robots de manejo líquido para screening en ultra paralelo.

Modelo matemático: Utilizamos Regresión por Proceso Gaussiano como sustituto para estimar media y varianza de respuesta fenotípica ante nuevas modificaciones genéticas. La función de adquisición multiobjetivo combina Expected Improvement y términos de incertidumbre ponderados por un hiperparámetro exploración para balancear explotación y exploración del espacio genético.

Diseño experimental: Como caso de estudio empleamos Escherichia coli K-12 para producción de ácido succínico, con plataforma microfluídica de alto rendimiento capaz de evaluar decenas de miles de variantes. El análisis estadístico incorpora ANOVA y pruebas t para significancia, y análisis de centralidad de redes para identificar nodos metabólicos críticos integrando datos genómicos y metabolómicos. Se definieron métricas de reproducibilidad con probabilidad objetivo mayor o igual a 95 %.

Resultados: En experiments preliminares, tras 25 iteraciones de optimización bayesiana alcanzamos un aumento aproximado de 2.5 veces en producción de ácido succínico respecto a cepas base. Se identificaron reconfiguraciones de vías no exploradas previamente que mejoraron el rendimiento global. Los resultados demuestran viabilidad práctica y potencial de generalización a otros bioproductos.

Escalabilidad y direcciones futuras: A corto plazo ampliamos el alcance del DRNA a vías metabólicas más complejas y automatizamos la estimación de parámetros cinéticos con aprendizaje automático. A medio plazo integraremos plataformas CRISPR-Cas para edición genómica de alto rendimiento y migración a infraestructuras cloud escalables. A largo plazo proyectamos un sistema completamente autónomo y cerrado capaz de diseñar y optimizar cepas para cualquier bioproducto objetivo.

Aplicaciones industriales y servicios: Q2BSTUDIO aporta la experiencia en desarrollo de software y soluciones empresariales necesarias para llevar esta metodología a producción. Como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, Q2BSTUDIO ofrece integración de modelos DRNA y pipelines de optimización bayesiana con entornos productivos cloud, herramientas de inteligencia de negocio y visualización con Power BI, así como agentes IA para automatizar decisiones y despliegues. Descubra nuestras capacidades en desarrollo de aplicaciones a medida visitando servicios de software a medida y explore cómo aplicamos inteligencia artificial en proyectos industriales en soluciones de inteligencia artificial.

Seguridad y cumplimiento: La integración de pipelines automatizados exige controles robustos de ciberseguridad y governance de datos. Q2BSTUDIO complementa proyectos con servicios de ciberseguridad, auditoría y pentesting, asegurando despliegues seguros en plataformas cloud como AWS y Azure, y garantizando trazabilidad y conformidad regulatoria.

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Conclusión: La combinación de optimización bayesiana multiobjetivo con análisis dinámico de redes de reacciones abre una vía poderosa para acelerar la ingeniería de cepas microbianas. Integrada con servicios de software a medida, inteligencia artificial, automatización y ciberseguridad provistos por Q2BSTUDIO, esta aproximación tiene el potencial de transformar el desarrollo de bioproductos haciéndolo más rápido, reproducible y escalable.

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