Каскадное управление метаболизмом

Конечной задачей системы управления любым биореактором с культурой клеток является обеспечение таких условий, которые в конце концов способствуют максимальному использованию систем регуляции метаболических путей клеток для эффективного образования необходимых соединений. Поэтому вместо того, чтобы все усилия направлять на поддержание заданных величин температуры и рН, иногда более целесообразно путем регулирования системы в биореакторе создать определенную скорость клеточного роста или заданную величину дыхательного коэффициента. В принципе это вполне возможно, поскольку некоторые характеристики метаболических процессов можно рассчитать непосредственно по измеряемым параметрам. Затем, как показано на приведенной на рис. 22 схеме, вычисленную величину характеристики метаболизма можно сравнить с заданной величиной. Расхождение между вычисленной и заданной величинами определяет степень «метаболического регулирования» (рис. 22), осуществляемого, например, с помощью одного из только что описанных алгоритмов регулятора обратной связи.

РИС. 22. Поток информации в каскадной системе управления, в которой изменение параметров окружения определяется отклонениями от заданных характеристик метаболизма (DO — концентрация растворенного кислорода; F—скорость потока газа; S — субстрат; -+S — скорость добавления субстрата; P — давление или продукт процесса; N — скорость перемешивания; Q_O2 Q_CO2 — скорости утилизации соответствующих газов). [Воспроизведено с разрешения из работы: Таппеп L. Р., Nyiri L. К., Instrumentation of Fermentation Systems, in Microbial Technology, Peppier H. J., Perlman D. (eds.), 2d ed., vol. II, p. 331, Academic Press, Inc., New York, 1979.]

Выходной сигнал регулятора метаболизма может использоваться для непосредственного регулирования одного из параметров процесса, например скорости подачи питательных веществ. В альтернативном варианте с помощью регулятора метаболизма можно изменять установленное значение «регулятора окружения», например величину рН или концентрацию растворенного кислорода. Соответственно изменение рН или концентрации растворенного О₂ в хорошей системе управления процессом приведет затем к уменьшению отклонения переменной метаболизма от заданной величины.

Если переменные «окружения» регулируются локальными регуляторами с одной цепью обратной связи, а значения регулятору окружения задает ЭВМ, то такая система называется системой с диспетчерским управлением или с цифровым управлением по заданным значениям. Конечно, все эти функции могут выполнять системы цифровая ЭВМ—регулятор. С такой системой, в которой ЭВМ первого уровня сложности управляют переменными окружения, а определенные величины последних задаются ЭВМ более высокого уровня, мы уже знакомы (см. рис. 14).

Интересным примером регулирования метаболизма путем соответствующего управления окружением популяции клеток может служить контроль с помощью ЭВМ периодической культуры пекарских дрожжей (Saccharomyces cerevisiae) с добавлением субстрата. Катаболизм глюкозы в этом организме регулируется очень сложным путем. При соответствующих концентрациях глюкозы и растворенного кислорода глюкоза расходуется на дыхание, что обеспечивает максимальный выход биомассы в расчете на единицу количества утилизированной глюкозы. Если концентрация глюкозы возрастает выше некоторого порогового значения, то метаболизм дрожжевых клеток переключается на ферментацию даже в присутствии кислорода. Этот процесс, называемый аэробной ферментацией, обусловлен особой регуляцией метаболической системы, называемой эффектом Крэбтри. При аэробной ферментации выход биомассы (отнесенный к количеству утилизированной глюкозы) сокращается, а в качестве конечных продуктов метаболизма образуются этанол и СО₂. Как отмечалось выше, этанол ингибирует рост дрожжевых клеток.

Поэтому если целью процесса является получение дрожжевой биомассы (как это часто и бывает в реальном процессе), то аэробной ферментации следует избегать. Для этого можно, например, постепенно добавлять глюкозу в ходе периодического процесса. Соответствующую программу введения глюкозы в систему можно составить заранее по опыту работы с аналогичными процессами. Поскольку, однако, характеристики как посевного материала, так и среды (которую в производственных процессах готовят на основе мелассы, а не чистой глюкозы) могут меняться от загрузки к загрузке, то заданная программа введения глюкозы может не удовлетворять изменяющимся в ходе процесса потребностям культуры в глюкозе, что приводит к повышению концентрации сахара в культуре и как следствие к развитию аэробной ферментации и снижению выхода биомассы.

Для того чтобы глюкоза поступала в систему только в необходимом в данное время для данной загрузки количестве, Ванг, Купи и Ванг контролировали ход процесса ферхментации путем непрерывного определения соотношений различных компонентов в системе и соответственно регулировали скорость введения раствора глюкозы. Оказалось, чта удобным индикатором процесса утилизации глюкозы является дыхательный коэффициент RQ. Если величина RQ превышает 1,0, то это свидетельствует о преобладании процесса образования этанола. Если величины RQ меньше 0,6 или равны 0,7—0,8 или 0,9—1,0, то это свидетельствует о преимущественной утилизации этанола, эндогенном метаболизме или окислительном росте клеток соответственно.

Ванг и другие [39, 40] описывали процессы образования этанола и биомассы пекарских дрожжей следующими стехиометрическими уравнениями:

(12)

(13)

Эмпирическая формула биомассы [стехиометрический коэффициент которой в уравнении (12) равен единице] найдена путем определения элементного состава дрожжей на различных стадиях периодического процесса. Такое описание системы включает семь неизвестных: пять стехиометрических коэффициентов в уравнении (10.12) и относительные степени утилизации глюкозы в процессах (10.12) и (10.13). Все семь неизвестных можно определять в ходе процесса, исходя из уравнений материального баланса по C, Н, O и N в соответствии с уравнением (10.12), а также из результатов непосредственного измерения скоростей утилизации O₂, выделения CO₂ и добавления NH₃.

Регулирование скорости введения глюкозы, чтобы величина RQ была не более 1,0, привело к результатам, показанным на рис. 23. В этом случае сочетание указанного метода оценки состояния культуры и регулирования путем введения питательных веществ дало очень хорошие результаты. Концентрации этанола и глюкозы в ходе всего процесса, за исключением очень короткого периода при t ≈ 16 ч (когда наблюдалось небольшое повышение концентрации C₂H₅OH), поддерживались на низком уровне. Результаты экспериментального определения плотности биомассы хорошо согласуются с соответствующими данными, вычисленными на ЭВМ с помощью уравнений материального баланса.

В других экспериментальных периодических процессах с добавлением субстрата, в которых наблюдалось образование большего количества этанола, такого соответствия между вычисленными и экспериментально найденными величинами получить не удалось.

РИС.23. Результаты управления периодическим процессом роста дрожжей с добавлением субстрата (глюкозы); количество добавляемого субстрата ре гулировали с помощью ЭВМ по заданной величине дыхательного коэффициента. Приведены измеренные и вычисленные концентрации биомассы. [Воспроизведено с разрешения из статьи: Wang Н. Y., Соопеу С. L., Wang D. I. С., Computer-Aided Baker's Yeast Fermentations; Biotech. Bioeng., 19, 69 (1977).]

В таких ситуациях дрожжи расходовали этанол и на клеточный рост, а этот процесс не учитывался в методике оценки количества образующейся биомассы. Этот пример указывает на возможные источники погрешностей в методах, базирующихся на непосредственном использовании уравнений материального баланса. Однажды допущенные при оценке состояния системы ошибки впоследствии умножаются, а наличие путей метаболизма, неучтенных в принятой стехиометрии процесса, может привести к совершенно неверным результатам.

Заключение

Для управления биотехнологическим процессом независимо от того, осуществляется ли это управление оператором или ЭВМ, необходима информация о состоянии процесса. В свою очередь такую информацию можно получить только при наличии соответствующей аналитической аппаратуры и при тщательном систематическом анализе и интерпретации полученных данных. В ближайшие годы здесь должны произойти большие сдвиги благодаря внедрению в промышленные процессы новых мощных методов анализа, заимствованных из химии, биохимии и биологии клетки. В основанных на моделях методах анализа данных найдут применение не только принципы элементарной стехиометрии, но и дополнительные данные, базирующиеся на оценке параметров в реальном масштабе времени, и более детальные оценки метаболического состояния, в основу которых положены достаточно универсальные структурированные модели.

Часто важными составными частями целевых функций или эксплуатационных ограничений являются надежность и безопасность. При управлении процессами часто намного важнее обеспечить максимальную однородность продукта, свести к минимуму возможные потери и вероятность работы во вредных условиях, чем повысить выход продукта на несколько процентов или допустить небольшое отклонение от установленных значений параметров. Изучение этих вопросов в целом еще только начинается, и мы вправе ожидать здесь новых достижений, которые окажут влияние и на развитие проблемы управления процессами биохимической технологии.

Вопросы

1. Охарактеризуйте особенности детекторов для определения физических свойств среды и газов.

2. Охарактеризуйте особенности детекторов для определения химического состава среды.

3. Опишите особенности контрольно-измерительной аппаратуры газового анализа процессов биохимической технологии.

4. Охарактеризуйте особенности детекторов для непрерывного контроля характеристик популяции клеток.

5. Опишите автономные методы анализа контрольно-измерительной аппаратуры и управления процессами биохимической технологии.

6. Дайте анализ составу популяции клеток при использовании контрольно-измерительной аппаратуры и управлении процессов биохимической технологии.

7. Дайте анализ контрольно-измерительной аппаратуре при управлении процессами биохимической технологии.

8. Дайте анализ ЭВМ и интерфейсам при использовании контрольно-измерительной аппаратуры и управления процессами биохимической технологии.

9. Опишите основные элементы цифровых ЭВМ используемых в биотехнологическом производстве.

10. Охарактеризуйте интерфейсы и периферийные устройства ЭВМ применяемые в биотехнологическом производстве.

11. Опишите системы программного обеспечения применяемые при производстве биотехнологической продукции.

12. Охарактеризуйте программированное управление процессов в биореакторах периодического действия

13. Охарактеризуйте методы сглаживание и интерполяция данных при использовании контрольно-измерительной аппаратуры и управления процессами биохимической технологии.

14. Охарактеризуйте особенности непрерывного управления биохимической технологии

15. Охарактеризуйте особенности каскадного управления метаболизмом.