この手法は静的なメタボローム解析よりもいくつかの利点があります。まず、動的メタボリックコントロールでは時間経過に伴う変化も考慮されるため、特定時点だけでなくプロセス全体を最適化することが可能です。また、操作可能な内部代謝フラックスを活用することでより柔軟性が増し、成長率や生成率間のトレードオフ関係も考慮されます。さらに、ニューラルネットワークサロゲートおよびマクロキンェチッドダイナイアッド・ モデリング を使用した方法では計算効率性も向上し，高次元空間内 の 最 適 化 問 題 も 扱 い やす く し ， 複雑 性 を 簡素 化しながら 効果 的 かつ迅速に 解決策 を見出す 可能性 も 提供します。