La plataforma Algalytics mejora el control de microalgas utilizadas en acuicultura y biotecnología

Una nueva aplicación web, Algalytics, está llamada a transformar la forma en que se monitorizan los cultivos de microalgas tanto en entornos industriales como de investigación. Al integrar técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático, la plataforma ofrece una alternativa eficiente y rentable a los métodos tradicionales de recuento y medición de algas.

Tradicionalmente, el seguimiento de las microalgas implica métodos laboriosos y que consumen mucho tiempo, como el uso de microscopios, que pueden resultar imprecisos y costosos.

El sistema Algalytics funciona analizando automáticamente imágenes de microscopio. A través de una serie de etapas de procesamiento de imagen, la herramienta segmenta las imágenes, clasifica las algas y, posteriormente, realiza mediciones precisas. Esto permite a investigadores y profesionales del sector seguir el estado de salud, las tasas de crecimiento y la productividad de biomasa de los cultivos de microalgas, factores clave en industrias como la acuicultura, la farmacéutica o la producción de biocombustibles.

La aplicación ha sido probada en dos especies de microalgas de relevancia: Porosida galialis, utilizada para la captura de CO₂ y la producción de biomasa, y Tisochrysis lutea, una especie empleada en acuicultura para la alimentación de larvas de moluscos. Las pruebas de validación realizadas con estas especies revelaron que Algalytics ofrece de forma consistente recuentos precisos, aunque se observaron algunos desafíos en las mediciones de tamaño debido a artefactos ópticos, como el efecto halo.

«Estos desafíos pueden mitigarse mejorando el enfoque de las imágenes y los ajustes de adquisición», señalan los autores, subrayando que, aunque la medición de tamaños puede resultar compleja, el sistema destaca en el seguimiento de las tendencias de crecimiento a lo largo del tiempo. Además, Algalytics es una herramienta fácil de usar y requiere una formación mínima por parte del operador, lo que la convierte en una solución adecuada tanto para operaciones industriales a gran escala como para pequeños laboratorios de investigación.

La metodología fue validada utilizando datos reales procedentes tanto de experimentos controlados en laboratorio como de fotobiorreactores a escala industrial. El sistema demostró una elevada precisión en los recuentos y estimaciones de tamaño fiables, especialmente en el caso de Porosida glacialis. La aplicación fue capaz de predecir concentraciones celulares y monitorizar la dinámica de crecimiento, aspectos críticos para garantizar el éxito de los procesos basados en microalgas.

Además, la aplicación tiene el potencial de sustituir métodos manuales tradicionales y sistemas automatizados de alto coste, como los contadores Coulter o los citómetros de flujo, que a menudo resultan inaccesibles para laboratorios pequeños o instalaciones con menos recursos. Como explican los autores, «el sistema proporciona una solución de bajo coste y escalable, diseñada específicamente para satisfacer las necesidades del cultivo industrial a gran escala y de los entornos de investigación».

Próximos pasos y desafíos

A pesar de sus buenos resultados, el sistema no está exento de limitaciones. Uno de los principales desafíos sigue siendo la precisión en la medición de tamaños, especialmente debido al efecto halo, que puede hacer que las células de algas parezcan más grandes de lo que realmente son. No obstante, este problema puede mitigarse mediante mejoras en las técnicas de microscopía o mediante ajustes en el software.

El equipo también está explorando formas de mejorar el rendimiento de la herramienta en distintos tipos de algas, incluidas aquellas con morfologías más complejas o esféricas, como Tisochrysis lutea. Los investigadores consideran que la ampliación de la base de datos y la incorporación de más especies reforzarán aún más la versatilidad y robustez de la aplicación.

De cara al futuro, el equipo de desarrollo prevé seguir perfeccionando el sistema para garantizar una mayor precisión y aplicabilidad en entornos diversos. A medida que continúan afinando la herramienta, los autores se muestran optimistas: «nuestros resultados sugieren que Algalytics tiene el potencial de respaldar la monitorización en tiempo real de monocultivos en aplicaciones biotecnológicas, desde la optimización del CO₂ hasta la producción de alimento para acuicultura».