Implementación de una mini-columna de burbujeo con sistemas de monitoreo y control apoyado en IoT para el estudio de cultivos de levaduras

Resumen

El estudio y optimización de bioprocesos requieren sistemas experimentales que garanticen precisión, estabilidad operativa y monitoreo continuo. En este contexto, las columnas de burbujeo se han consolidado como biorreactores eficientes para cultivos aeróbicos, como los de levaduras, debido a su alta capacidad de transferencia de oxígeno y simplicidad operativa. Sin embargo, su implementación a escala de laboratorio presenta limitaciones en el seguimiento en tiempo real de variables críticas, lo que restringe su aplicabilidad en investigaciones avanzadas y bioprocesos emergentes.

La incorporación de tecnologías avanzadas, como el Internet de las Cosas (IoT), permite superar estas barreras mediante la digitalización y automatización de los parámetros operativos. En este trabajo se presenta el diseño e implementación de una mini-columna de burbujeo equipada con un sistema integral de monitoreo y control basado en IoT para el estudio de cultivos de levaduras. El sistema integra sensores de medición continua de pH, oxígeno disuelto, conductividad eléctrica y temperatura, además de un módulo de regulación térmica que mejora la estabilidad del bioproceso. Esta plataforma ha sido implementada específicamente para la producción de levadura enriquecida en glutatión reducido (GSH), un metabolito de alto valor biotecnológico con aplicaciones en la industria alimentaria, farmacéutica y cosmética.

La solución propuesta permite la transmisión de datos a una plataforma en la nube de las variables críticas del bioproceso, facilitando su almacenamiento, visualización y análisis. La integración del IoT en bioprocesos permite el ajuste de las condiciones de operación, mejorando la reproducibilidad de los experimentos y facilitando la toma de decisiones basada en datos. Esto respalda la aplicabilidad de esta estrategia para la optimización de bioprocesos a diferentes escalas, promoviendo la automatización en el campo de los bioprocesos.