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Modeling Yeast Cell Viability in Continuous-Flow Pulsed Electric Field Treatment

Este estudio demuestra que en el tratamiento de levadura mediante campos eléctricos pulsados de flujo continuo, la frecuencia de repetición y el tiempo de residencia actúan como factores independientes que influyen en la viabilidad celular más allá de su recuento de pulsos combinado, lo que requiere su especificación por separado para un modelado y control de procesos precisos.

Autores originales: Jânio Anselmo, Afrânio de Castro Antônio Júnior, Jéssica Rodrigues, Guilherme Brasil Pintarelli, Daniela Ota Hisayasu Suzuki

Publicado 2026-10-26

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CC BY 4.0

Autores originales: Jânio Anselmo, Afrânio de Castro Antônio Júnior, Jéssica Rodrigues, Guilherme Brasil Pintarelli, Daniela Ota Hisayasu Suzuki

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ⚕️ Esta es una explicación generada por IA de un preprint que no ha sido revisado por pares. No es consejo médico. No tome decisiones de salud basándose en este contenido. Leer descargo de responsabilidad completo

En el mundo del procesamiento de alimentos, mantener frescos líquidos como el jugo o el vino sin cocinarlos es un delicado acto de equilibrio. El tratamiento térmico tradicional mata los microbios dañinos pero a menudo arruina el sabor, el color y el valor nutricional del producto. Para resolver esto, los científicos han desarrollado un método llamado tratamiento por campos eléctricos pulsados. Imagine enviar una serie rápida de choques eléctricos cortos y agudos a través de un líquido. Estos choques crean diminutos agujeros temporales en las membranas de las células de bacterias y levaduras. Si los choques son lo suficientemente fuertes y frecuentes, estos agujeros se vuelven permanentes, causando la muerte de las células sin calentar el líquido hasta un grado perjudicial. Esta técnica se utiliza ampliamente en laboratorios, pero trasladarla de un contenedor estático a una tubería de flujo para uso industrial introduce una nueva capa de complejidad. En un sistema de flujo, el líquido está en constante movimiento, lo que significa que cada gota pasa un tiempo diferente en el campo eléctrico dependiendo de qué tan rápido la bomba la esté empujando.

Investigadores de la Universidad Federal de Santa Catarina en Brasil se propusieron comprender exactamente cómo afecta este flujo a la muerte de las células de levadura, un microorganismo común utilizado en la fermentación y una causa frecuente de deterioro en las bebidas. Construyeron una cámara especializada donde una suspensión de levadura podía fluir continuamente entre dos placas metálicas mientras era golpeada con pulsos eléctricos. El equipo probó una amplia gama de condiciones, cambiando la fuerza del campo eléctrico, la frecuencia con la que se disparaban los pulsos y la velocidad a la que se movía el líquido. Querían ver si el número total de pulsos que recibía una célula era lo único que importaba, o si el tiempo de esos pulsos y la velocidad del flujo creaban resultados diferentes.

El estudio reveló una verdad sorprendente: el recuento total de pulsos no es suficiente para predecir si una célula sobrevivirá. Los investigadores descubrieron que dos configuraciones diferentes podían entregar exactamente el mismo número de pulsos a una célula, y aun así producir resultados muy distintos. En una comparación específica, ajustaron la velocidad del flujo y la frecuencia de los pulsos de modo que una célula recibiera el mismo número de choques en ambos casos. Sin embargo, al contar la levadura superviviente, una configuración dejó tres veces más células vivas que la otra. Esto demostró que la historia de la exposición importa. No se trata solo de cuántas veces es golpeada una célula, sino de qué tan rápido llegan esos golpes y cuánto tiempo está la célula expuesta al campo eléctrico en total.

Para explicar esto, el equipo desarrolló una nueva forma de pensar sobre el tratamiento. En lugar de solo contar los pulsos, trataron la velocidad de la repetición de los pulsos y el tiempo que el líquido pasaba en la cámara como dos factores separados e independientes. También midieron cuidadosamente el aumento de temperatura causado por la electricidad. Aunque los choques eléctricos generaron calor, los investigadores encontraron que el calor en sí no era la causa principal de la muerte celular en sus experimentos. El efecto eléctrico era mucho más poderoso, matando células incluso cuando el aumento de temperatura era relativamente pequeño. Al separar los efectos eléctricos de los térmicos, crearon un modelo que podía predecir con precisión cuántas células sobrevivirían bajo diferentes condiciones operativas.

Este trabajo es significativo porque desafía la idea simple de que más pulsos siempre equivalen a más muerte. Los investigadores demostraron que, en un sistema de flujo, el tiempo de los pulsos interactúa con el movimiento del líquido de una manera compleja. Si los pulsos vienen demasiado rápido o el líquido se mueve demasiado lento, las células experimentan un tipo de estrés diferente que si los pulsos estuvieran espaciados de manera distinta, incluso si el número total de choques es idéntico. Este hallazgo sugiere que los ingenieros que diseñan máquinas industriales para pasteurizar líquidos no pueden simplemente establecer un recuento total de pulsos. Deben ajustar cuidadosamente la tasa de flujo y la frecuencia de pulso por separado para asegurar que el tratamiento sea efectivo sin desperdiciar energía o sobrecalentar el producto. El estudio proporciona una hoja de ruta más clara para hacer que esta tecnología sea confiable para su uso en el mundo real, asegurando que las bebidas puedan ser tratadas de forma segura mientras mantienen sus cualidades frescas y naturales intactas.

Resumen Técnico: Modelado de la Viabilidad de Células de Levadura en el Tratamiento de Campo Eléctrico Pulsado de Flujo Continuo

Planteamiento del Problema
La optimización de los procesos de Campo Eléctrico Pulsado (PEF, por sus siglas en inglés) para sistemas de flujo continuo presenta un desafío significativo debido a que la respuesta biológica depende de factores acoplados que suelen confundirse en el procesamiento por lotes (batch). En las cámaras de flujo continuo, el número de pulsos que recibe una célula es el producto de la tasa de repetición de pulsos (RR) y el tiempo de residencia medio ( $t_{res}$ ). Una brecha crítica en el modelado actual es la suposición de que las condiciones que producen el mismo número de pulsos efectivos ( $N_p = RR \cdot t_{res}$ ) producen resultados biológicos idénticos. Sin embargo, en los sistemas de paso a través de flujo, diferentes combinaciones de caudal y tasa de repetición crean firmas térmicas, historias de exposición local y espaciamientos de pulsos distintos, lo que puede conducir a diferentes tasas de inactivación celular a pesar de tener un recuento de pulsos nominal idéntico. Los modelos existentes basados únicamente en el número total de pulsos, el tiempo de tratamiento o la energía entregada no logran distinguir estas condiciones operativas.

Metodología
El estudio investigó Saccharomyces cerevisiae (cepa TB10) en una cámara de flujo continuo de placas paralelas con una separación de electrodos de 1 mm. La matriz experimental varió tres parámetros primarios manteniendo otros constantes:

Voltaje Aplicado: 300–500 V (300–500 kV/m).
Tasa de Repetición (RR): 150–250 Hz.
Caudal Volumétrico (Q): 10–20 mL/min.
Características del Pulso: Pulsos rectangulares monopolares de 4 µs.

El sistema utilizó una bomba peristáltica para impulsar la suspensión a través de la cámara, con un enfriamiento activo mediante módulos termoeléctricos para gestionar el aumento de temperatura. Los investigadores registraron las formas de onda de voltaje y corriente, midieron el aumento de temperatura ( $\Delta T$ ) entre la entrada y la salida, y evaluaron la viabilidad celular mediante la tinción con azul de metileno y el conteo en cámara de Neubaufer (7 réplicas por condición).

Se desarrolló un nuevo modelo matemático de dosis efectiva para describir la viabilidad celular ( $C_v$ ) como:
$C_v = C_{v0} \cdot e^{-(\Omega_T + \Omega_E)}$
Donde:

$\Omega_T$ (Dosis térmica) se calculó utilizando constantes cinéticas de la literatura para S. cerevisiae (Török & King, 1991) y se integró sobre el tiempo de residencia, en lugar de ajustarse a los datos.
$\Omega_E$ (Dosis eléctrica) trató la tasa de repetición y el tiempo de residencia como factores separados e independientes en lugar de colapsarlos en un único recuento de pulsos. El modelo incorporó un campo umbral ( $E_c$ ) y exponentes de sensibilidad para la tasa de repetición ( $\eta_R$ ) y el tiempo de residencia ( $\eta_t$ ).

Resultos Clave

Desacoplamiento del Número de Pulsos y la Viabilidad: El estudio demostró que las condiciones con números de pulsos efectivos ( $N_p$ ) idénticos produjeron densidades de células viables significativamente diferentes. Específicamente, una condición de 150 Hz a 15 mL/min y una condición de 200 Hz a 20 mL/min (ambas con $N_p \approx 156$ ) resultaron en una diferencia de 3.12 veces en la densidad de células viables ( $9.6 \times 10^4$ vs. $3.0 \times 10^5$ células/mL), sin solapamiento entre las réplicas ( $p = 5.8 \times 10^{-4}$ ).
Desempeño del Modelo: El modelo propuesto, que separa la RR y el $t_{res}$ , reprodujo las medianas experimentales con alta precisión ( $R^2 = 0.9979$ ). La validación cruzada de dejar uno fuera (leave-one-out cross-validation) arrojó valores de $R^2_{LOO}$ entre 0.61 y 0.84.
Contribución Térmica vs. Eléctrica: La dosis térmica calculada fue más de cuatro órdenes de magnitud inferior a la dosis eléctrica, lo que indica que la inactivación fue impulsada principalmente por la electroporación en lugar de efectos térmicos, a pesar de los aumentos de temperatura medibles (hasta 39.2 °C).
Sensibilidad de los Parámetros: El modelo identificó un exponente de sensibilidad al tiempo de residencia ( $\eta_t \approx 4.89$ ), lo que sugiere una sensibilidad más pronunciada que la proporcional al tiempo de tránsito, probablemente debido a mecanismos de daño acumulativo y dinámicas de resellado de la membrana.

Significancia y Reivindicaciones
La contribución principal de este trabajo es la integración de datos experimentales con un marco matemático que desacopla explícitamente la tasa de repetición y el caudal en el modelado de PEF de flujo continuo. Los autores afirman que:

La tasa de repetición y el tiempo de residencia deben especificarse por separado. Depender únicamente del producto $N_p$ es insuficiente para predecir la viabilidad celular en sistemas continuos porque el espaciamiento de los pulsos afecta la recuperación de la membrana y la historia térmica.
El modelo de dosis efectiva proporciona un marco consistente para comparar condiciones operativas que comparten la misma exposición nominal pero difieren en su historia dinámica.
Las contribuciones térmicas pueden cuantificarse de forma independiente utilizando constantes de la literatura, evitando la confusión de los efectos térmicos y eléctricos en el proceso de ajuste del modelo.

El estudio concluye que el modelado de la viabilidad en PEF de flujo continuo debe tener en cuenta las variables eléctricas, térmicas e hidrodinámicas acopladas. El modelo desarrollado sirve como una herramienta para seleccionar condiciones operativas que equilibren la inactivación celular, el aumento de temperatura y la capacidad de tratamiento, aunque los autores señalan que el modelo está validado actualmente solo dentro de la matriz experimental específica (300–500 kV/m, 150–250 Hz, 10–20 mL/min) y requiere más pruebas para la extrapolación a otras matrices o geometrías.

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