Os cientistas apresentam um método Raman unicelular que monitora a fermentação da cerveja em tempo actual, capturando a variação metabólica e prevendo com precisão as principais métricas do processo.
(Notícias Nanowerk) As cervejarias normalmente monitoram a fermentação analisando a composição do caldo. Álcoois, ésteres, ácidos e açúcares residuais são quantificados através de ensaios baseados em cromatografia. Embora confiáveis, esses testes são demorados e produzem apenas resultados médios de lote.
Agora, um novo estudo demonstra que leituras rápidas e sem rótulos de células de levedura individuais podem ser traduzidas em muitas dessas mesmas métricas-chave do processo, ao mesmo tempo que revela variações entre células mascaradas por métodos de teste em massa.
Publicado na revista Tecnologia de recursos biológicos (“Acompanhamento da produção e interconversão de metabólitos further e intracelulares durante a fermentação da cerveja por ramanomia”), a pesquisa foi liderada por cientistas do Instituto Qingdao de Bioenergia e Tecnologia de Bioprocessos (QIBEBT) da Academia Chinesa de Ciências, em parceria com colaboradores externos. A equipe desenvolveu um novo fluxo de trabalho denominado “ramanomia do processo”, que é baseado em análises espontâneas de células únicas. Espectroscopia Raman.
Para validar a abordagem, os pesquisadores acompanharam um processo industrial de fermentação de cerveja usando a levedura lager Saccharomyces pastorianus, amostrando um único lote de produção durante um período de oito dias. Em cada estágio da fermentação, eles coletaram espectros Raman de alto rendimento de células individuais (um “ramanome”) e combinaram essas impressões digitais moleculares únicas com medições laboratoriais convencionais de 43 fenótipos extracelulares no meio de fermentação.
Usando análise de regressão multivariada, a equipe descobriu que os ramanomes poderiam prever com precisão 19 fenótipos extracelulares. Isso incluiu quatro álcoois superiores, quatro ésteres, quatro aminoácidos, dois ácidos orgânicos, quatro substratos mono e dissacarídeos e a proporção álcool/éster – um indicador comumente usado vinculado ao equilíbrio do sabor da cerveja. Em termos práticos, uma análise celular única e rápida pode agora substituir vários ensaios químicos demorados, sem sacrificar os detalhes da resolução de uma única célula.
Como os modelos produzem previsões no nível celular, os pesquisadores também rastrearam a heterogeneidade fenotípica ao longo do tempo. Diferentes courses de metabólitos exibiram trajetórias distintas de heterogeneidade e, para vários fenótipos, maior heterogeneidade tendeu a acompanhar níveis mais baixos de metabólitos – sugerindo que a dispersão entre as células pode ser um indicador útil do estado do processo.
Para explorar os mecanismos biológicos subjacentes, os autores desenvolveram uma nova ferramenta analítica chamada Análise de Correlação Intra-Ramanome (IRCA). Este método extrai redes de correlação que ligam características espectrais Raman intracelulares a metabólitos e substratos extracelulares. Sua análise baseada em IRCA identificou carboidratos como o conjunto de componentes intracelulares que mais mudam dinamicamente e revelou ainda que os sinais Raman associados a proteínas estão intimamente ligados à produção de álcool e ésteres nos estágios iniciais da fermentação.
“Em vez de esperar que a química do tanque mude antes de percebermos, agora podemos ler as células diretamente – e inferir múltiplos resultados do processo a partir de suas impressões digitais metabólicas”, disse o Prof. XU Jian, co-autor correspondente do estudo.