Modellierung des Wachstums und der Einschlusskörperbildung des Bakteriums Photorhabdus luminescens

Das Bakterium Photorhabdus luminescens wird zusammen mit den Nematoden (Fadenwürmer) der Gattung Heterorhabditis ssp. erfolgreich zur Bekämpfung von im Boden lebenden Schadinsekten eingesetzt. Bei deren Produktion im industriellen Maßstab dienen Kulturen des Bakteriums als Vorkultur. Aufgrund starker symbiotischer Beziehungen beeinflusst der Zustand der Bakterienvorkultur stark die Entwicklung der Nematoden und damit die Ausbeute der Produktion. Während des Wachstums von P. luminescens bilden sich kristalline, aus Proteinen aufgebaute Einschlusskörper. Die Menge an gebildeten Einschlusskörpern und die Bakteriendichte sind wesentliche, die Nematodenentwicklung beeinflussende Faktoren. Mit Hilfe von mathematischen Wachstumsmodellen sind geeignete Prozessführungsstrategien realisierbar. Diese überführen die Bakterienkultur in einen definierten Zustand zum Zeitpunkt der Nematodeninokulation. So können schwankende Ausbeuten im Produktionsprozess vermieden werden und eine weitere Untersuchung der symbiotischen Beziehung zwischen Bakterien und Nematoden wird hierdurch ermöglicht. Eine Voraussetzung für die Implementierung dieser Strategien ist eine detaillierte Information über die internen Zustände des Prozesses (Substratkonzentrationen, Biomasse, Einschlusskörperprotein, etc), die aber bei biotechnologischen Prozessen meist schwer online zu erlangen sind. Auf der Basis von neu eingesetzten bioanalytischen Verfahren zur Quantifizierung des Einschlusskörperproteins wurden erweiterte mathematische Modelle für das Wachstum des Bakteriums P. luminescens entwickelt. Diese Modelle ermöglichen, sowohl die Populationsentwicklung als auch die Produktion von Einschlusskörperproteinen in Abhängigkeit von den zugefütterten Substraten zu beschreiben. Die neu entwickelten Wachstumsmodelle dienen als Grundlage für den Entwurf eines Zustandsschätzverfahrens, welches für unterschiedliche Abtastzeiten und große Modellunsicherheiten geignet ist. In dieser Arbeit wird ein Software-Sensor beschrieben, der auf der Zustandsschätzung auf einem bewegtem Zeithorizont basiert (Moving Horizon Estimation, MHE). Dieses Verfahren wird erfolgreich zur Schätzung der Biomasse und des zellinternen Einschlusskörperproteins bei der Kultivierung des Bakteriums Photorhabdus luminescens eingesetzt.