Cientistas do Instituto de Bioenergia e Tecnologia de Processos de Qingdao (QIBEBT), ligado à Academia Chinesa de Ciências, apresentaram um método que monitoriza a fermentação da cerveja em tempo real a partir de leituras Raman de células individuais. O trabalho, publicado em 20 de janeiro de 2026 na revista Bioresource Technology, demonstra que a técnica consegue prever métricas-chave do processo com precisão e ainda revelar variações metabólicas entre células, algo que os testes em lote não alcançam.
Como funciona o “process ramanomics”
Denominado “process ramanomics”, o fluxo de trabalho baseia-se em espectroscopia Raman espontânea de célula única. Durante oito dias de uma fermentação industrial conduzida com a levedura lager Saccharomyces pastorianus, a equipe coletou espectros Raman de alto rendimento – o chamado “ramanome” – em diferentes estágios do tanque. Esses dados foram comparados a medições laboratoriais tradicionais de 43 fenótipos extracelulares presentes no mosto.
Previsão de 19 parâmetros chave
Por meio de regressão multivariada, os pesquisadores mostraram que os ramanomes preveem com exatidão 19 fenótipos externos, incluindo:
- 4 álcoois superiores;
- 4 ésteres;
- 4 aminoácidos;
- 2 ácidos orgânicos;
- 4 mono e dissacarídeos;
- Razão álcool/éster, associada ao equilíbrio de sabor da cerveja.
Segundo o estudo, uma única análise celular rápida pode substituir diversos ensaios químicos demorados, sem perder a resolução individual das células.
Heterogeneidade celular como indicador
Como os modelos fornecem previsões em nível de célula, foi possível acompanhar a heterogeneidade fenotípica ao longo do tempo. Diferentes classes de metabólitos exibiram trajetórias próprias de variação. Para vários parâmetros, níveis mais baixos de metabólitos estiveram associados a maior dispersão entre células, sugerindo que a heterogeneidade pode servir de indicador adicional do estado do processo.
Imagem: Internet
Ferramenta IRCA descobre ligações intracelulares
Para investigar os mecanismos biológicos subjacentes, os autores criaram a Intra-Ramanome Correlation Analysis (IRCA), que relaciona sinais Raman intracelulares a metabólitos e substratos externos. A análise apontou os carboidratos como o conjunto intracelular mais dinâmico e revelou forte ligação entre sinais proteicos e a produção de álcoois e ésteres nas fases iniciais da fermentação.
“Em vez de esperar que a química do tanque se altere para percebermos, agora podemos ler diretamente as células e inferir múltiplos resultados do processo a partir de seus perfis metabólicos”, disse o professor Xu Jian, coautor correspondente do estudo.
Com informações de Nanowerk
