Control predictivo basado en modelo como alternativa al modo de operación estándar en morbidostato

Abstract

[Resumen] El morbidostato es un dispositivo de control asistido por ordenador diseñado para estudiar, en tiempo real, la dinámica fenotípica y genotípica de la adaptación y resistencia bacterianas. Dicho sistema incorpora un mecanismo encargado de activar o desactivar el flujo de cierta sustancia antimicrobiana hacia una serie de microreactores, dependiendo de mediciones en línea de la densidad óptica de la población, con el fin de mantener una concentración bacteriana estable en los diferentes cultivos. Así, por medio del componente de control, el morbidostato ejerce una presión constante sobre la selección de las bacterias y su resistencia a la sustancia antimicrobiana que se estudia. La ley de control a integrar en el morbidostato que se propone habitualmente en la literatura consiste en un algoritmo muy básico basado en dos reglas condicionales para determinar cuando se hace necesaria la incorporación de antimicrobiano al sistema. En este trabajo, se muestran dos resultados principales en este contexto: (1) desempeño de simulaciones para la extracción de condiciones bajo las cuales el control del morbidostato no logra estabilizar la población de microorganismos en la concentración objetivo y (2) el control, en tiempo real con estabilización rápida al punto de consigna, de la población bacteriana cuando se aplican técnicas de control predictivo basado en modelo.

[Abstract] A morbidostat is a computer-aided control device to study phenotypic and genotypicreal-time dynamics of bacteria adaptation and resistance. This system includes a control mechanism to activate or deactivate the inflow of an antimicrobial substance into a series of microreactors, depending on online measurements of the population’s optical density, thus maintaining a steadystate bacterial concentration across the different cultures. In other words, the morbidostat actuates through the control component to maintain a constant drug selection pressure sufficient for bacterial adaptation or resistance to the antimicrobial substance under study. The morbidostat control law used so far in the literature consists of a fairly simple algorithm incorporating two conditional rules to determine when the addition of the antimicrobial to the system is necessary. In this work, we show two main results in this context: (1) to carry out simulations and extract conditions under which simple control in morbidostat cannot stabilize the concentration of microorganisms to the target concentration and (2) the realtime control, with stabilization to the target point, of the bacterial concentration using model predictive control.