Біоінженерні підходи до оптимізації процесів отримання мікробних полімерів та сурфактантів

Abstract

Біоінженерні підходи є потужним інструментом для оптимізації процесів отримання і дослідження продуктів мікробного синтезу, зокрема біосурфактантів (поверхнево-активних речовин) та біополімерів, що є особливо актуальними для сучасної біотехнології. При реалізації таких підходів значне місце займає математичне моделювання та машинне навчання, які дозволяють здійснювати кількісне прогнозування динаміки системи, визначати критичні фактори впливу та підвищувати ефективність біотехнологічних процесів. Застосування моделей для опису росту мікроорганізмів, біосинтезу поверхнево-активних речовин і супутніх метаболітів, а також чутливості до змін температури, pH, концентрації субстратів або режимів аерації, створює передумови для раціонального проєктування умов культивування. Відтак, це сприяє зниженню витрат на експерименти, скороченню споживання ресурсів та підвищенню загальної продуктивності виробництва. Біосурфактанти і біополімери — перспективні продукти мікробного синтезу, які характеризуються високою ефективністю та стабільністю за різних значень рН, температури й вмісту солей. Водночас вони є біодеградабельними й малотоксичними. У світі зростає попит на екологічно безпечні та технологічно ефективні продукти біотехнології у таких галузях, як біомедицина, харчова промисловість, агросектор, відновлення пошкодженого довкілля тощо. Водночас реалізація таких процесів на промисловому рівні ускладнюється через багатофакторну залежність виходу продукту від параметрів середовища, чутливість до змін ферментаційних режимів та високу собівартість живильних субстратів. Ці виклики формують потребу в системному біоінженерному підході до моделювання, прогнозування та оптимізації біосинтезу. Сучасні дослідження свідчать, що ефективне вирішення проблем, пов’язаних із промисловим впровадженням процесів мікробного синтезу продуктів біотехнології, потребує не лише класичних біотехнологічних рішень, але й застосування біоінженерних підходів. Вони включають математичне моделювання, комп’ютерний аналіз даних та алгоритмічні підходи до оптимізації. Високоточне прогнозування біосинтезу, виявлення критичних змінних, визначення технологічно доцільних компромісів можливі лише за умови використання сучасних статистичних і машинних методів. Bioengineering approaches are a powerful tool for optimizing the processes of obtaining and researching microbial synthesis products, particularly biosurfactants (surface-active agents) and biopolymers, which are especially relevant to modern biotechnology. Mathematical modeling and machine learning play a significant role in implementing such approaches, allowing for quantitative forecasting of system dynamics, identification of critical influencing factors, and improvement of the efficiency of biotechnological processes. Using models to describe the growth of microorganisms, the biosynthesis of surface-active substances and associated metabolites, and sensitivity to changes in temperature, pH, substrate concentration, or aeration modes creates the prerequisites for the rational design of cultivation conditions. This helps reduce experimental costs, reduce resource consumption, and increase overall production efficiency. Biosurfactants and biopolymers are promising products of microbial synthesis, characterized by high efficiency and stability at different pH, temperatures, and salt concentrations. At the same time, they are biodegradable and exhibit low toxicity. There is a growing global demand for environmentally safe and technologically efficient biotechnology products in biomedicine, the food industry, the agricultural sector, environmental remediation, etc. At the same time, implementing such processes on an industrial scale is complicated by the multifactorial dependence of product yield on environmental parameters, sensitivity to changes in fermentation conditions, and the high cost of nutrient substrates. These challenges require a systematic bioengineering approach to modeling, predicting, and optimizing biosynthesis. Current research shows that effective solutions to problems associated with the industrial implementation of microbial synthesis processes for biotechnology products require not only classical biotechnological approaches but also the application of bioengineering strategies These include mathematical modeling, computer data analysis, and algorithmic approaches to optimization. Highly accurate prediction of biosynthesis, identification of critical variables, and determination of technologically feasible compromises are only possible with modern statistical and machine methods.