Multiscale modeling: A mathematical-based tool for bioprocess design, control and scale up/down
यह शोध पत्र एक बहु-स्तरीय (multiscale) गणितीय मॉडलिंग टूल प्रस्तुत करता है जो पर्यावरणीय प्रवणता (environmental gradients) और कोशिकीय प्रतिक्रियाओं के बीच गतिशील द्वि-मार्गी अंतःक्रियाओं को सिम्युलेट करने के लिए मैक्रो-स्केल कम्पार्टमेंट-आधारित बायो रिएक्टर हाइड्रोडायनामिक्स को माइक्रो-स्केल काइनेटिक मेटाबॉलिक मॉडल के साथ जोड़ता है, जिससे बायोप्रोसेस डिजाइन, नियंत्रण और स्केल-अप में सुधार होता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
एक विशाल औद्योगिक टैंक के भीतर, एक एकल-कोशिका वाला जीव अपना काम करने की कोशिश कर रहा है। वह एक छोटा कारखाना है, जो चीनी का सेवन करता है और उसे कुछ उपयोगी चीज़ में बदल देता है, लेकिन वह एक आदर्श, समान दुनिया में नहीं रहता है। एक बड़े बायो रिएक्टर की वास्तविक दुनिया में, वातावरण अव्यवस्थित होता है। तरल तुरंत नहीं मिलता; उच्च चीनी सांद्रता वाले पॉकेट कम चीनी सांद्रता वाले पॉकेट के बगल में स्थित होते हैं। जैसे-जैसे तरल घूमता है, ऑक्सीजन का स्तर भी उतार-चढ़ाव भरा रहता है। दशकों से, वैज्ञानिकों ने यह अनुमान लगाने की कोशिश की है कि ये सूक्ष्मजीव कैसे व्यवहार करते हैं, यह मानकर कि टैंक एक पूरी तरह से मिश्रित सूप की तरह है, जहाँ हर कोशिका बिल्कुल समान परिस्थितियों को देखती है। लेकिन यह धारणा अक्सर विफल हो जाती है। जब एक विशाल टैंक के एक कोने में अचानक चीनी की बाढ़ आती है, तो सूक्ष्मजीव उस तरह से प्रतिक्रिया करता है जैसे वह एक छोटे, पूरी तरह से मिश्रित लैब बीकर में करता। छोटे लैब और विशाल कारखाने के बीच के इस अंतर को समझना बायोप्रोसेसों को अधिक कुशल, सस्ता और अधिक विश्वसनीय बनाने की कुंजी है।
यह चुनौती कोलंबिया के यूनिवर्सिडाड नैशनल डी कोलंबिया के शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा हल की गई है। उन्होंने एक गणितीय उपकरण बनाने का लक्ष्य रखा जो एक बड़े बायो रिएक्टर की अदृश्य दुनिया के भीतर देख सके, जो तरल की गति को कोशिकाओं के आंतरिक रसायन विज्ञान से जोड़ सके। टैंक को एक एकल, समान द्रव्यमान के रूप में मानने के बजाय, उन्होंने इसे कई छोटे खंडों में विभाजित किया, जैसे कि छोटे कमरों का एक ग्रिड, ताकि यह ट्रैक किया जा सके कि चीनी और ऑक्सीजन तरल के माध्यम से कैसे चलते हैं। फिर उन्होंने टैंक के इस मानचित्र को स्वयं कोशिका के एक विस्तृत मॉडल से जोड़ा। इसने उन्हें यह सिम्युलेट (अनुकरण) करने की अनुमति दी कि क्या होता है जब सिस्टम में चीनी का एक पल्स डाला जाता है, जिससे यह देखा जा सके कि तरल उस चीनी को टैंक के विभिन्न हिस्सों तक कैसे ले जाता है और उन विशिष्ट स्थानों में कोशिकाएं वास्तविक समय में कैसे प्रतिक्रिया करती हैं।
शोधकर्ताओं ने एक 22 घन मीटर के औद्योगिक बायो रिएक्टर पर ध्यान केंद्रित किया, जो एक छोटे स्विमिंग पूल के आकार का पात्र है। उन्होंने एक परिदृश्य का अनुकरण किया जहाँ ग्लूकोज (एक प्रकार की चीनी) की एक सांद्र धारा को टैंक में इंजेक्ट किया गया था। एक छोटे लैब रिएक्टर में, यह चीनी लगभग तुरंत फैल जाएगी, और प्रत्येक कोशिका को एक छोटी, समान खुराक मिलेगी। उनके बड़े टैंक के सिमुलेशन में, कहानी बहुत अलग थी। क्योंकि तरल को मिश्रित होने में समय लगता है—कभी-कभी समान होने में लगभग तीन मिनट तक का समय लगता है—चीनी ने एक अस्थायी लहर बनाई। इंजेक्शन बिंदु के पास की कोशिकाएं अचानक चीनी के समुद्र में तैर रही थीं, जबकि टैंक के दूर छोर पर मौजूद कोशिकाओं ने लगभग कुछ भी नहीं देखा। चीनी के फैलने में लगा समय कोशिकाओं द्वारा उसे खाने में लगे समय से तेज़ था, जिससे एक अराजक वातावरण बन गया जहाँ कुछ कोशिकाएं जी भरकर खा रही थीं जबकि अन्य भूखी मर रही थीं।
टीम ने पाया कि चीनी कहाँ डाली जाती है, यह अत्यधिक महत्व रखता है। जब उन्होंने टैंक के ऊपरी हिस्से में चीनी डालने का अनुकरण किया, जो उद्योग में एक सामान्य अभ्यास है, तो मिश्रण में सबसे अधिक समय लगा। ऊपरी हिस्से की कोशिकाओं ने चीनी के भारी उछाल का अनुभव किया, जहाँ उनकी आंतरिक चीनी का स्तर कुछ ही सेकंड में सामान्य मात्रा से सौ गुना से अधिक बढ़ गया। इस बीच, टैंक के निचले हिस्से की कोशिकाओं ने बहुत कम परिवर्तन देखा। इससे ऐसी स्थिति पैदा हुई जहाँ पूरी संस्कृति एक इकाई के रूप में कार्य नहीं कर रही थी, बल्कि विभिन्न समूहों का एक संग्रह थी, जिनमें से प्रत्येक का अपना आंतरिक रसायन विज्ञान था। ऊपरी हिस्से की कोशिकाओं को अचानक आई बाढ़ को संभालने के लिए अपनी आंतरिक मशीनरी को समायोजित करने के लिए मजबूर होना पड़ा, जबकि निचले हिस्से की कोशिकाएं ऐसे ही चलती रहीं जैसे कुछ हुआ ही न हो। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह असमानता एक ऐसी संस्कृति की ओर ले जा सकती है जो कम कुशल है और वांछित उत्पाद कम बनाती है।
इसकी मरम्मत करने के लिए कि क्या वे इसे ठीक कर सकते हैं, टीम ने विभिन्न सेटिंग्स के साथ सिमुलेशन चलाया। उन्होंने पाया कि केवल मिश्रण ब्लेडों को तेज़ी से घुमाने से मदद मिली। जब उन्होंने उत्तेजना (एजिटेशन) की गति बढ़ाई, तो चीनी अधिक तेज़ी से फैली, जिससे खतरनाक उछाल और गिरावट कम हो गई। हालाँकि, इसकी एक कीमत भी थी। मशीन को चलाने के लिए मिश्रण की गति को धीमी 60 रोटेशन प्रति मिनट से बढ़ाकर तेज़ 240 रोटेशन प्रति मिनट करने के लिए, आवश्यक ऊर्जा को साठ गुना बढ़ जाना होगा। यह लागत में एक विशाल वृद्धि है, जो यह सुझाव देती है कि हालांकि तेज़ मिश्रण जैविक समस्या को हल करता है, लेकिन यह एक कारखाने के लिए सबसे किफायती समाधान नहीं हो सकता है।
अध्ययन ने यह भी देखा कि कोशिकाएं आंतरिक रूप से कैसे प्रतिक्रिया करती हैं। शोधकर्ताओं ने यीस्ट कोशिकाओं के भीतर प्रतिक्रियाओं के जटिल नेटवर्क का मॉडल बनाया, जिससे यह ट्रैक किया गया कि वे चीनी को कैसे संग्रहीत और उपयोग करती हैं। उन्होंने पाया कि चीनी इंजेक्शन बिंदु के पास की कोशिकाओं ने आंतरिक चीनी का भारी भंडार बना लिया, जो उनके तत्काल उपयोग करने योग्य क्षमता से कहीं अधिक था। यह आंतरिक संचय इस बात का सीधा परिणाम था कि बाहरी वातावरण कोशिकाओं के लिए बहुत समृद्ध था जिसे वे जल्दी से संभाल नहीं सकीं। इसके विपरीत, उन क्षेत्रों की कोशिकाएं जहाँ चीनी पहले ही मिल चुकी थी, वे एक स्थिर, शांत गति बनाए रखने में सक्षम थीं। सिमुलेशन ने दिखाया कि ये विभिन्न वातावरण कोशिकाओं को अलग-अलग मेटाबॉलिक अवस्थाओं में धकेल सकते हैं, प्रभावी रूप से एक ही टैंक के भीतर अलग-अलग "व्यक्तित्व" बना सकते हैं।
अंततः, यह कार्य यह प्रदर्शित करता है कि बायो रिएक्टरों को पूरी तरह से मिश्रित कंटेनरों के रूप में सोचने का पुराना तरीका बड़े पैमाने के संचालन के लिए अपर्याप्त है। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि तरल को मिश्रित होने में लगने वाला समय और कोशिकाओं के प्रतिक्रिया करने का समय दो प्रतिस्पर्धी बल हैं। जब तरल धीरे चलता है, तो यह ग्रेडिएंट (प्रवणता) बनाता है जो कोशिकाओं को उनके स्थान के आधार पर अलग तरह से व्यवहार करने के लिए मजबूर करता है। इन अंतःक्रियाओं को मैप करने के लिए अपने नए उपकरण का उपयोग करके, इंजीनियर अब देख सकते हैं कि ये समस्याएँ वास्तव में कहाँ होती हैं। वे विभिन्न डिज़ाइनों का परीक्षण कर सकते हैं, जैसे कि चीनी इंजेक्शन बिंदु को टैंक के मध्य में ले जाना, जिससे सिमुलेशन ने दिखाया कि कोशिकाओं के लिए बहुत ही सौम्य स्थितियाँ बनेंगी। यह दृष्टिकोण बेहतर बायो रिएक्टरों को डिजाइन करने और उन्हें अधिक सटीक रूप से नियंत्रित करने का एक तरीका प्रदान करता है, यह सुनिश्चित करता है कि टैंक में प्रत्येक कोशिका, ऊपर से नीचे तक, एक अराजक वातावरण के विरुद्ध संघर्ष करने के बजाय सामंजस्य में काम कर रही है।
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