[en] In this work, the results obtained in lipase production by Candida rugosa are presented. In order to increase the productivity of the process, different operational strategies were defined and tested. The general purpose has been to develop methodologies able to be implemented in a wide range of typical biotechnological processes. The selection of culture medium and a suitable operational mode has allowed to obtain 25 times fold higher the original enzyme yield. This improvement has been possible using engineering approaches such as the selection and definition of operational strategies by using advanced techniques as monitoring, estimation and process modelling. In order to know the best inducers of lipase production by Candida rugosa different short chain fatty acids have been tested. From the point of view of industrial application, oleic acid has been considered as the best substrate tested. The effect of nitrogen sources on the growth and lipase production has been investigated. In batch culture, only slight differences have been observed. However, the use of an alternative nitrogen source in continuous culture has been critical in order to solve the operational stability problems appeared. A mathematical model with dynamic characteristics that compiles, organizes and structures all the information of the system has been developed. This model is useful for simulation, control and even scale-up of the process, including the definition of the most suitable operational strategies. Moreover, it has been developed the shell and necessary tools for an intelligent system capable to perform real-time fermentation data processing, actuate all the elements of the process, estimate parameters for non-measurable variables, use heuristic knowledge of the process and apply advanced control strategies. It allowed the improvement of the lipase productivity as a previous step in order to establish industrial implementation.

[es] En este trabajo se presentan los resultados obtenidos en el estudio de la producción de lipasa por Candida rugosa con el objetivo de definir estrategias de operación que mejoren la productividad. Se trataba, además, de desarrollar metodologías de trabajo que fueran aplicables a una amplia gama de procesos típicos de la biotecnología. En el presente trabajo la selección del medio de cultivo y modo de operación adecuado han permitido mejorar en 25 veces el rendimiento lipasa/substrato original. Esta mejora ha sido posible a partir de la definición o selección de estrategias de operación utilizando técnicas como la monitorización, estimación y modelización del proceso con técnicas avanzadas. Se han hecho estudios sobre los mejores inductores posibles de la producción de lipasas por Candida rugosa. Se han probado ácidos grasos de diferente longitud de cadena, concluyendo que desde el punto de vista de aplicación industrial, el ácido oleico es el mejor substrato investigado. Se ha investigado el efecto de la fuente de nitrógeno sobre el crecimiento y la producción de lipasas ha sido investigado. Si bien en cultivo en discontinuo tan sólo se han observado pequeñas diferencias, en cultivo en continuo ha sido decisiva la utilización de una fuente de nitrógeno alternativa a la de trabajos previos, lo que ha permitido solucionar los problemas operativos anteriormente observados. Se ha desarrollado un modelo matemático, de carácter dinámico, que aglutina y organiza toda la información del sistema. Este modelo es útil para la simulación del proceso, su control y, eventualmente, el cambio de escala, así como en la definición de las estrategias de operación más adecuadas. Por otro lado, se han puesto a punto las herramientas necesarias y el entorno para un sistema inteligente capaz de realizar, en un proceso de fermentación y en tiempo real, el procesamiento de datos, actuar en todos los elementos del proceso, estimar parámetros para variables no medibles directamente, el uso de conocimiento heurístico del proceso y aplicar estrategias de control avanzado. Ello permite la mejora de la productividad en la producción de lipasas, paso previo para una posible implementación a nivel industrial.