Cómo el diseño de experimentos puede impulsar la innovación

"Pon el doble de volumen inicial de caldo de fermentación y le sacarás un 10 % más de rendimiento al reactor". Paul, el director de desarrollo de fermentación, dijo: "Si no funciona será otra oportunidad para reírme de ti". Unas semanas después, Paul revisó los datos:"Pues parece que ha funcionado". Unos meses después, la empresa tenía en marcha reactores de 200.000 l. con el doble de caldo de fermentación inicial y una producción un 5-10 % más alta en el periodo de dos semanas. Simplemente agregándole agua…

Es un ejemplo perfecto del impacto que tienen los métodos estadísticos y de la fuerza de los modelos de primer principio, relatado por Timothy Gardner, fundador y CEO de Riffyn, y científico destacado en el campo de la biología sintética que estará presente en el encuentro del día 11 de febrero. Fue cuestión de aplicar los métodos de toda la vida para diseñar experimentos, hacer análisis de regresión y modelización por ecuaciones diferenciales.

“La magia estaba en la relación empírica entre el metabolismo de la cepa y la tasa de transferencia de oxígeno del reactor extraída de una regresión lineal aplicada a 500 experimentos históricos de fermentación de alta calidad. Habíamos observado una relación extraña entre la entrada de oxígeno y el rendimiento de la cepa. Esto llevó a una teoría que se validó con los 500 experimentos históricos. Luego llevamos a cabo varios experimentos multifactoriales para confirmar la relación.

Usé JMP para montar un modelo estadístico rápido del metabolismo vs. acoplamiento de oxígeno a partir de estos estudios de diseño de experimentos. Entonces, pasé el modelo a la simulación del reactor que teníamos montada. Nos daba una simulación casi perfecta del rendimiento de cepa. Empecé a probar con las condiciones simuladas del reactor. Era emocionante … hacer los experimentos de dos semanas en dos segundos.

En algún momento me vino la idea de probar cambiar el volumen inicial del reactor. Los resultados fueron contundentes. Solamente agregando agua, se obtenía más producto en el mismo tiempo. La razón era obvia, pero a veces necesitamos datos, estadísticas y matemáticas para despejar el ruido y ver el quid de la cuestión”, puntualiza Timothy Gardner.

Pueden acompañar a Timothy Gardner y a otros expertos del sector el 11 de febrero para descubrir ejemplos reales de cómo el diseño de experimentos puede impulsar la innovación.