III Simposio de Postgrado 2025: Ingeniería, ciencia e innovación

11 187 Modelamiento híbrido y aplicación de herramientas de control avanzado para la optimización del cultivo de células madre en pseudo-perfusión Roberto Aliaga Medina ¹* Anamaría Daza ³ Ziomara P. Gerdtzen ² , ³ J. Cristian Salgado ¹ , ³ ¹ Process Modeling and Distributed Computing Lab, DIQBM, Universidad de Chile ² Mammalian Cell Culture Lab, DIQBM, Universidad de Chile ³ Centre for Biotechnology and Bioengineering CeBiB, Universidad de Chile *E-mail: roberto.aliaga@ug.uchile.cl Resumen Las células madre mesenquimales (MSCs) pueden diferenciarse a distintos tipos celulares, lo que ha impulsado su utilización en terapia celular humana. El merca- do mundial de esta terapia es de M$ 100 USD y se proyecta un aumento a M$ 680 USD a 2034 [1] . Para uso clínico, las MSCs obtenidas de cada paciente deben culti- varse in vitro hasta alcanzar la cantidad terapéutica requerida. En ese contexto, los biorreactores agitados con microcarriers en suspensión (pequeñas esferas sobre las cuales las células crecen adheridas) ofrecen una alternativa eficiente y escalable, con condiciones homogéneas y alta área superficial [2] . Para representar y optimizar estos cultivos, se han utilizado modelos matemá- ticos basados en su fenomenología. Estos han cuantificado algunas variables críticas (VCs) del proceso ( i.e ., número de células, concentración de glucosa y metabolitos) y predicho su evolución temporal [3] . En este trabajo se desarrolló un modelo basado en EDOs para la estrategia de cultivo ilustrada en la Figura 1. Primero, se consideró una operación batch secuencial, proliferación celular, consumo de sustrato y generación de metabolitos. Luego, se consideró opera- ción continua y efectos de inhibición de la proliferación. Finalmente, se ajustó el modelo a datos experimentales y se optimizó el cultivo controlando sus VCs. El modelo desarrollado permite reproducir el comportamiento experimental de las VCs consideradas en operación continua, así como determinar alternativas óptimas respecto a la metodología implementada en laboratorio. No obstante, aun cuando las MSCs solo crecen adheridas a superficie y el área disponible es una limitante crítica, el modelo actual no la captura. Tampoco se encontraron modelos en la literatura que la consideren en operación continua. Dado que es una variable difícil de cuantificar, se plantea utilizar el modelo propuesto como base para construir un modelo híbrido que utilice machine learning [4] , mejoran- do su capacidad predictiva y aplicabilidad a distintos escenarios. __Referencias [1] S. Nova1Advisor. MSC Therapy Market Size and Growth (2024). [2] Bandarra-Tavares, H., Franchi-Mendes, T. et al. Cytotherapy 26, 7, 749-756 (2024). [3] Hirono, K., Hayashi, Y., A. Udugama, I. et al. Communications Biology 8, 657 (2025). [4] Shah, P., Pahari, S., Bhavsar, R. y Kwon, J. Computers & Chemical Engineering 194, 3 (2025).