Análisis del proceso de hidrólisis enzimática de lactosa con soluciones del sustrato y en lactosuero utilizando métodos de inteligencia artificial

ODDONE, SEBASTIÁN; CUELLAS, ANAHÍ V; GIANNONE, HÉCTOR; SEGURA, JUAN; MAMMARELLA, ENRIQUE J; RUBIOLO, AMELIA C

Quilmes, Buenos Aires, Argentina

Congreso; Primer encuentro argentino sobre biocatálisis y biotransformaciones; 2002

Universidad Nacional de Quilmes

La determinación de parámetros cinéticos en procesos de hidrólisis enzimática comúnmente se realiza mediante técnicas de regresión de datos experimentales utilizando modelos cinéticos conocidos como Michaelis-Menten, sin inhibición o con distintas clases de inhibición. Sin embargo, con frecuencia resulta que los valores estimados de los parámetros del modelo poseen una elevada desviación debido a que el error estándar en las determinaciones puede ser excesivamente alto y/o el número de ensayos empleados insuficiente. En este trabajo se analizó la alternativa de realizar la estimación – predicción  utilizando métodos de inteligencia artificial; específicamente se implementó una red neuronal que fue entrenada con datos experimentales de hidrólisis en diferentes condiciones de operación: hidrólisis de soluciones de lactosa, hidrólisis de lactosuero, diferentes concentraciones iniciales de enzima y sustrato, experimentos en sistemas batch y en reactores de lecho fijo. En todos los casos se utilizó la enzima b-Galactosidasa en solución comercial en forma libre e inmovilizada en un soporte de quitosano. Algunos resultados conseguidos predijeron los valores de conversión de lactosa que se comprobaron experimentalmente con mayor certeza. Se concluye finalmente, que a pesar de usar pocos datos experimentales en el entrenamiento de la red neuronal, se obtienen modelos de predicción con muy buena performance.