La forma en que los fluidos se mueven en biorreactores basados en andamios es un cambio radical para la producción de carne cultivada. Un flujo adecuado asegura que las células reciban suficientes nutrientes y oxígeno mientras se elimina el desecho, especialmente para estructuras de tejido grueso. Aquí está la razón por la que importa:
- Límites de difusión: Los nutrientes solo penetran 100–200 μm por difusión, dejando a las células internas sin nutrientes.
- Biorreactores de perfusión: Estos sistemas empujan activamente el medio de cultivo a través de los andamios, mejorando la entrega de nutrientes y la eliminación de desechos.
- Compensaciones de estrés de cizallamiento: El flujo controlado estimula el crecimiento, pero un cizallamiento excesivo puede dañar las células.
Los factores clave incluyen las tasas de perfusión, el diseño del andamio (tamaño de poro, porosidad) y los modelos computacionales para predecir el comportamiento del flujo. Los biorreactores y herramientas avanzadas, como los disponibles a través de
Lea para obtener información sobre el control de flujo, el diseño de andamios y cómo las herramientas computacionales están dando forma a este campo.
Modelado de Biorreactores de Perfusión Usando ANSYS Fluent - Parte 1
Explicación de las Tasas de Perfusión y el Estrés de Cizallamiento
Rangos Óptimos de Estrés de Cizallamiento y Parámetros de Flujo para Biorreactores Basados en Andamios
Cómo las Tasas de Perfusión Afectan el Crecimiento Celular
Las tasas de perfusión son cruciales para controlar cómo se entregan los nutrientes y se eliminan los desechos a través del flujo del medio. Si el flujo es demasiado bajo, las células se ven privadas de nutrientes esenciales. Por otro lado, un flujo excesivo puede dañar físicamente a las células. La clave es encontrar el equilibrio adecuado para maximizar el intercambio de nutrientes sin causar daño.
Los estudios muestran que los cultivos de perfusión pueden llevar a más del doble de proliferación celular en comparación con los cultivos estáticos durante dos semanas [4]. En algunos casos, la diferencia es aún más notable. Por ejemplo, en andamios esféricos, el volumen celular aumentó cuatro veces en comparación con los andamios cúbicos después de tres semanas de perfusión [7]. Esto no se trata solo de aumentar la tasa de flujo, sino de crear las condiciones mecánicas adecuadas para el crecimiento.
"La mezcla y el estrés de cizallamiento inducido por la perfusión mejorarán el desarrollo al estimular mecánicamente las células, permitiéndoles diferenciarse en el tipo de célula deseado." – SN Applied Sciences [4]
El estrés de cizallamiento también juega un papel crítico. Niveles bajos (~0.05 mPa) fomentan el crecimiento celular, mientras que niveles más altos (15 mPa–1.5 Pa) impulsan la diferenciación y activan genes específicos de tejido [2][8]. Esto significa que las estrategias de perfusión deben adaptarse a medida que las células pasan del crecimiento inicial a la formación de tejido funcional. La siguiente sección profundiza en cómo gestionar eficazmente el estrés de cizallamiento para proteger la viabilidad celular.
Controlar el Estrés de Cizallamiento para Mantener la Viabilidad Celular
El estrés de cizallamiento en la pared (WSS) es un arma de doble filo. Para la ingeniería de tejido óseo, el rango ideal es entre 10–30 mPa, lo que apoya la mineralización. Sin embargo, superar los 60 mPa puede dañar la viabilidad celular [5]. A medida que aumenta la densidad celular, la porosidad del andamiaje disminuye, lo que puede restringir las rutas de flujo y provocar picos localizados en el estrés de cizallamiento si las tasas de flujo se mantienen constantes.
Una forma de abordar esto es reduciendo gradualmente la velocidad de flujo a medida que aumenta la densidad del tejido.Por ejemplo, las condiciones de flujo constante reducen el porcentaje de células expuestas a WSS óptimo del 50% al 18.6% en 21 días. En contraste, reducir la tasa de flujo con el tiempo mantiene condiciones óptimas para más del 40% de las células [5]. Durante la fase de siembra, la calibración precisa es esencial; una tasa de flujo de 120 µl/min es ideal, mientras que tasas más altas como 600 µl/min pueden crear vórtices, impidiendo la correcta adhesión al andamio [3].
La geometría del andamio también tiene un gran impacto. La forma en que el flujo interactúa con la estructura del andamio debe alinearse con su arquitectura para mantener la salud celular y apoyar el crecimiento del tejido. Por ejemplo, bajo las mismas condiciones de flujo, los elementos esféricos del andamio producen un WSS medio de 20 mPa, en comparación con 11 mPa en elementos cúbicos [7]. Esto resalta cómo el diseño adecuado del andamio, combinado con un control cuidadoso del flujo, es esencial para optimizar los resultados.
Diseño de Biorreactores para el Control de Flujo
Porosidad del Andamiaje y Diseño del Canal de Flujo
La estructura de un andamiaje juega un papel crítico en la gestión del flujo de fluidos y la distribución celular. Factores clave como tamaño de poro, porcentaje de porosidad y disposición de los poros influyen directamente en cómo se mueve el fluido y las fuerzas de cizallamiento que actúan sobre las células [1] . Esencialmente, el tamaño y la disposición de los poros determinan la velocidad del flujo y cómo se distribuye el esfuerzo de cizallamiento a través del andamiaje.
"Bajo las condiciones de perfusión aplicadas, la deposición celular está determinada principalmente por el esfuerzo de cizallamiento en la pared local, que, a su vez, está fuertemente influenciado por la arquitectura de la red de poros del andamiaje." – Biomaterials Journal [1]
Los diseños de andamiaje son típicamente isotrópicos o de gradiente.Los andamios isotrópicos tienen tamaños de poro uniformes - alrededor de 412 μm con un 62% de porosidad - resultando en tasas de cizallamiento constantes que van de 15 a 24 s⁻¹. En contraste, los andamios de gradiente presentan tamaños de poro variables (250–500 μm) y niveles de porosidad (35%–85%), creando un rango de cizallamiento más amplio de 12–38 s⁻¹ [1]. Este diseño de gradiente fomenta que las células se acumulen en zonas específicas, mientras que los andamios isotrópicos aseguran una distribución uniforme a lo largo de la estructura.
A medida que las células crecen y ocupan los espacios vacíos del andamio, reducen su porosidad, alterando la dinámica de fluidos. Los andamios más densos requieren mayor presión para mantener el flujo, lo que corre el riesgo de generar un estrés de cizallamiento excesivo. Para un crecimiento efectivo del tejido, un radio de poro de aproximadamente 100 μm es crucial [2][6]. Sin embargo, el tamaño de poro ideal varía dependiendo del tipo de tejido que se esté cultivando.Estos factores son esenciales para diseñar biorreactores que gestionen eficazmente el flujo.
Tipos de Biorreactores y Métodos de Control de Flujo
Los biorreactores de perfusión son eficientes en la entrega uniforme de nutrientes mientras aplican estrés de cizallamiento controlado. Al dirigir el medio a través del andamiaje, apoyan el desarrollo de tejidos más gruesos [2] .
Los reactores de lecho empacado, por otro lado, están diseñados para operaciones de alto volumen pero enfrentan desafíos con la porosidad radial desigual. Esto puede llevar a "canalización", donde el fluido pasa por alto ciertas áreas, interrumpiendo la distribución uniforme. Por ejemplo, en noviembre de 2017, los investigadores probaron los andamios comerciales de PCL de 3D Biotek (5 mm de diámetro, 1.5 mm de altura). Encontraron que una tasa de flujo de 120 μl/min resultó en una eficiencia de siembra del 11% ± 0.61%. Sin embargo, a 600 μl/min, la eficiencia cayó al 6.5% ± 0.61% debido a la formación de vórtices, que atraparon células en zonas de recirculación en lugar de permitirles adherirse a las fibras del andamio [3]. Esto resalta lo crítico que es el control del flujo para lograr una siembra de células consistente.
Diferentes sistemas emplean métodos distintos para gestionar el flujo. Los biorreactores de perfusión se centran en dirigir el flujo a través del andamio, mientras que los sistemas de fibra hueca regulan tanto el flujo de entrada del lumen como la contrapresión de salida para simular la entrega de nutrientes similar a los capilares [9]. Los sistemas avanzados incorporan sensores y monitores para mantener condiciones estables [8]. Además, para evitar burbujas de aire - que pueden dañar las células o interrumpir el flujo - colocar el reservorio de medio por encima de la cámara de cultivo utiliza la presión hidrostática de manera efectiva [8].
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Uso de Modelos Computacionales para Predecir el Comportamiento del Flujo
Beneficios de CFD en el Diseño de Biorreactores
Los modelos de dinámica de fluidos computacional (CFD) son herramientas poderosas para predecir cómo se mueven los fluidos a través de estructuras de andamios. Al resolver las ecuaciones de Navier-Stokes, estos modelos proporcionan información sobre el esfuerzo cortante y la distribución de nutrientes, sin la necesidad de prototipos físicos. Esto no solo reduce los costos de desarrollo, sino que también elimina el riesgo de contaminación que puede ocurrir durante ensayos experimentales repetidos [11][3][10].
Las geometrías de los andamios pueden diseñarse utilizando CAD para formas estándar o imágenes μCT para estructuras más intrincadas [2][10]. En marzo de 2005, los investigadores utilizaron el método de Lattice-Boltzmann con imágenes μCT a una resolución de voxel de 34 μm para simular cómo fluye el medio a través de andamios cilíndricos. Su modelo mostró que un esfuerzo cortante superficial promedio de 5×10⁻⁵ Pa estaba vinculado a una mejor proliferación celular [2].
La CFD también ayuda a predecir cómo evolucionan los patrones de flujo a medida que las células crecen y llenan los espacios vacíos dentro de los andamios. Por ejemplo, en noviembre de 2021, un estudio utilizó COMSOL Multiphysics para simular el flujo de fluidos a través de andamios jerárquicos 3DP/TIPS. Al modelar 38 canales de entrada en un andamio de 10 mm de diámetro, los investigadores ajustaron la velocidad de la bomba peristáltica para lograr un esfuerzo cortante en la pared de 20 mPa, ideal para células preosteoblásticas murinas [4]. Estos modelos incluso pueden incorporar factores complejos como la cinética de crecimiento celular y las tasas de consumo de oxígeno utilizando ecuaciones de Michaelis-Menten.Esto permite a los diseñadores anticipar cómo el desarrollo del tejido impactará en la dinámica de fluidos a lo largo del tiempo [11][12].
"La CFD puede ayudar a reducir el costo, el tiempo y el riesgo de contaminación inherente a los experimentos requeridos." – Future Foods Mini-Review [11]
Estas capacidades predictivas también allanan el camino para integrar la retroalimentación de sensores para ajustar dinámicamente las condiciones de flujo.
Monitoreo en Tiempo Real con Sensores
La combinación de sensores con modelos computacionales lleva el diseño de biorreactores un paso más allá al permitir ajustes en tiempo real para mantener condiciones óptimas. Por ejemplo, en diciembre de 2025, los investigadores probaron el BioAxFlow biorreactor utilizando COMSOL Multiphysics 6.3 para simular la distribución de oxígeno y la velocidad del fluido.Aplicaron una tasa de consumo de oxígeno normalizada por célula de 2 nmol min⁻¹ 10⁻⁶ células para células SAOS-2 en andamios de PLA. Los resultados mostraron que la geometría de la cámara apoyaba una distribución uniforme de células sin necesidad de impulsores mecánicos [13].
Los sistemas avanzados ahora pueden ajustar las tasas de flujo basándose en los niveles de oxígeno monitoreados, asegurando que incluso el centro del andamio permanezca adecuadamente oxigenado [13]. Sin embargo, persiste un desafío: medir el esfuerzo cortante local dentro de los andamios. Como destaca X. Yan de la Universidad de Saskatchewan: "Debido a la falta de sensores adecuados, es difícil, incluso imposible, medir la distribución del esfuerzo cortante local dentro de un andamio" [10]. Esta limitación subraya el valor de la modelización CFD, que puede proporcionar predicciones detalladas que los sensores físicos actualmente no pueden lograr.
Aplicación de la Dinámica de Flujo a la Producción de Carne Cultivada
Mejorando la Calidad del Tejido a Través del Control de Flujo
El uso de dinámicas de flujo controladas puede mejorar significativamente la calidad de la carne cultivada al asegurar una distribución uniforme de células a lo largo del andamiaje. Uno de los principales problemas con los cultivos estáticos es que el crecimiento celular a menudo se concentra alrededor de los bordes del andamiaje, dejando el centro subdesarrollado. Las dinámicas de flujo resuelven esto al mejorar el transporte de masa, permitiendo que el oxígeno y los nutrientes lleguen al núcleo del andamiaje mientras eliminan eficientemente los desechos. Este equilibrio es esencial para producir productos de carne cultivada de alta calidad y estructuralmente sólidos.
El esfuerzo cortante juega un papel crítico aquí. Por ejemplo, los estudios muestran que un esfuerzo cortante superficial promedio de 5×10⁻⁵ Pa fomenta la proliferación celular en construcciones 3D. En comparación, los andamiajes diseñados para tejido óseo a menudo apuntan a alrededor de 20 mPa (0.02 Pa) al inicio del cultivo para proporcionar estimulación mecánica [2][4]. Sin embargo, a medida que las células llenan los poros del andamio, los canales de flujo se estrechan, aumentando naturalmente el esfuerzo cortante incluso si la velocidad de la bomba permanece constante [4].
"Se cree que la heterogeneidad observada en la síntesis de la matriz es el resultado de una distribución inadecuada de nutrientes y la eliminación de productos de desecho dentro de las construcciones." – Robert Guldberg [2]
La efectividad de la siembra inicial de células también destaca cómo la dinámica del flujo influye en los resultados del tejido. La investigación utilizando andamios de PCL encontró que una tasa de flujo de 120 μl/min era ideal para la siembra, mientras que tasas más altas, como 600 μl/min, reducían la eficiencia debido a la formación de vórtices, que atrapaban células en zonas de recirculación [3]. Lograr una distribución inicial uniforme de células es crucial para garantizar la calidad del producto final. Estos hallazgos enfatizan la importancia de utilizar equipos capaces de cumplir con requisitos de flujo precisos.
Adquisición de Equipos a Través de Cellbase
Lograr un control de flujo preciso y optimizar la calidad del tejido requiere acceso a equipos especializados. Aquí es donde
A través de
Para aquellos que están aumentando la producción,
Conclusión
Gestionar la dinámica del flujo en biorreactores basados en andamios es esencial para producir carne cultivada de alta calidad. El éxito depende de controlar eficazmente las tasas de perfusión y el estrés de cizallamiento durante todo el proceso de cultivo. Los cultivos estáticos no son suficientes para soportar las estructuras de tejido gruesas y uniformes necesarias para la producción a escala comercial. Las células ubicadas a más de 100–200 μm de la superficie a menudo no reciben suficientes nutrientes y oxígeno, lo que resalta la importancia de una gestión avanzada del flujo en el diseño de biorreactores [4].
Cuando se optimizan los parámetros de flujo, los biorreactores de perfusión pueden más que duplicar la proliferación celular en comparación con los cultivos estáticos [4]. Ajustar la perfusión y el estrés de cizallamiento es particularmente importante para lograr un crecimiento tisular consistente.Por ejemplo, una investigación realizada en la Universidad de Sheffield en abril de 2020 encontró que reducir gradualmente el flujo de fluidos con el tiempo, en lugar de mantener una tasa constante, mejoró significativamente los resultados. Después de 21 días, el 40.9% de la superficie celular se mantuvo dentro del rango óptimo de esfuerzo cortante, en comparación con solo el 18.6% bajo condiciones de flujo constante [5]. Este único cambio puede mejorar enormemente tanto la calidad del tejido como la eficiencia de producción.
"Para lograr un tejido más mineralizado, la forma convencional de cargar los biorreactores de perfusión (i.e. tasa/velocidad de flujo constante) debe cambiarse a un flujo decreciente con el tiempo." – F. Zhao et al. [5]
Encontrar el equilibrio adecuado entre el transporte de masa y la estimulación mecánica es crucial.El flujo insuficiente deja a las células internas privadas, mientras que un flujo excesivo corre el riesgo de desalojarlas [10][3]. La modelización de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) juega un papel clave en la predicción de las condiciones de flujo local y en la optimización del rendimiento del biorreactor [2][10].
Escalar la producción también presenta desafíos de equipamiento. Desde andamios con estructuras jerárquicas hasta biorreactores con control de flujo preciso, obtener las herramientas adecuadas es vital.
Preguntas Frecuentes
¿Cómo elijo una tasa de perfusión segura para mi andamio?
Equilibrar la tasa de perfusión es clave para asegurar una adhesión celular exitosa y el rendimiento del andamio mientras se evita un daño potencial. Comenzar con tasas de flujo moderadas es a menudo un enfoque sensato. A partir de ahí, monitoree la viabilidad celular y la integridad del andamio de cerca a medida que realiza ajustes graduales. Utilizar modelos computacionales o datos experimentales adaptados al diseño específico de su andamio puede proporcionar información valiosa. Esto ayuda a ajustar la tasa de perfusión para apoyar el crecimiento celular óptimo y el transporte de nutrientes, todo mientras se minimiza el riesgo de daño por estrés de cizallamiento.
¿Cómo puedo evitar el daño por estrés de cizallamiento a medida que el tejido se engrosa?
Para reducir el riesgo de daño por estrés de cizallamiento a medida que el tejido se engrosa, es importante disminuir gradualmente la tasa de flujo de perfusión durante el cultivo.Este ajuste ayuda a mantener el esfuerzo cortante en la pared (WSS) en el rango ideal de 10–30 mPa, lo que protege a las células de tensiones excesivas mientras sigue promoviendo la mineralización. Los estudios computacionales respaldan este método, mostrando que puede minimizar significativamente la cantidad de tejido expuesto a alto esfuerzo cortante, ayudando a proteger el tejido en desarrollo de daños.
¿Qué debe incluir la modelización CFD para predicciones de flujo realistas?
La modelización CFD necesita incorporar la microestructura del andamio, asegurar una simulación precisa del flujo de fluidos y proporcionar un análisis detallado del esfuerzo cortante. Además, la validación de datos experimentales es crucial para asegurar que las predicciones se alineen con las condiciones del mundo real. Juntos, estos factores contribuyen a una comprensión más profunda de la dinámica del flujo dentro de biorreactores basados en andamios.
