021 SENSIWINE

SENSIWINE trabaja en el desarrollo de sensores inteligentes y predictivos de parámetros relacionados con la producción de aromas, ácidos y alcoholes o el estado metabólico de las levaduras

El sector vinícola español es líder en la exportación de vino

SENSIWINE es el acrónimo del proyecto “Sensores inteligentes y predictivos para la monitorización rápida de la calidad del vino”, cuyo objetivo principal es monitorizar de forma rápida la calidad del vino combinando sensores hardware de bajo coste con modelos predictivos del metabolismo de las levaduras. Los modelos actuarán como observadores que, alimentados por las medidas proporcionadas por los sensores, permitirán monitorizar y predecir el estado metabólico de las levaduras y la producción de alcoholes, ácidos o aromas durante el proceso. Se espera que los resultados de SENSIWINE abran nuevas oportunidades de modernización y agilización de procesos para la industria vinícola de la Comunidad Valenciana y Aragón. La investigación, que implica equipos del IATA-CSIC (Instituto de Agroquímica y Tecnología de Alimentos del Consejo Superior de Investigaciones Científicas) y de la Universitat de València, está liderada por la investigadora principal Amparo Querol Simón.

La producción del vino es un proceso complejo y la calidad del producto final depende de las características del mosto, la levadura seleccionada y las condiciones de proceso. Los enólogos han de tomar decisiones complicadas, con la dificultad añadida de la imposibilidad de monitorizar algunos parámetros de calidad como el perfil aromático, ya que las tecnologías adecuadas para cuantificar aromas y la experticia necesaria para utilizarlas son demasiado costosas como para poder incorporarlas en la práctica diaria de las bodegas, que tan solo utilizan catas. Pero, además, estas tecnologías son, a menudo, lentas, lo que dificulta la toma rápida de decisiones. El abordaje de estos retos requiere de un gran esfuerzo tecnológico para optimizar la producción desde una perspectiva multi-objetivo.

La metodología innovadora de SENSIWINE combina sensores hardware de bajo coste de uso habitual en las bodegas con modelos predictivos del metabolismo de las levaduras en la fermentación de mosto de variedades de uva utilizadas en las bodegas de la Comunidad Valenciana. De esta forma, se facilitará la labor de los enólogos, propiciando una mejora de la calidad, reproducibilidad y eficiencia energética de las fermentaciones vínicas. Entre los objetivos de la investigación figura la adquisición de un mayor conocimiento del proceso de vinificación, cuyos avances puedan ser aplicados y transferidos al sector industrial y respondan a las demandas de los consumidores. SENSWINE pretende promover la transferencia de resultados científicos validándolos en una bodega piloto disponible en el IATA.

Los resultados previos del grupo investigador demuestran que las levaduras contribuyen en los perfiles aromáticos del vino

El personal investigador responsable de SENSIWINE se enfoca en tres líneas de investigación. La primera consiste en caracterizar y proteger la biodiversidad de levaduras tanto de procesos fermentativos industriales y tradicionales como aislados de ambientes naturales. La segunda, utiliza tecnologías “ómicas”, es decir, técnicas de alto rendimiento que permiten estudiar una gran cantidad de componentes en los resultados analíticos de una muestra. Estas técnicas permiten caracterizar la diversidad entre diversas especies de levaduras (S. cerevisiae, S. eubayanus, S. kudriavzevii, S. uvarum) y sus híbridos. En concreto, permite conocer las diferencias fisiológicas, genéticas y metabólicas que pueden tener relevancia para el sector enológico y la industria cervecera. Algunas de estas son la temperatura, las fuentes de nitrógeno, el rendimiento alcohólico y la síntesis de glicerol y aromas. En tercer lugar, el proyecto persigue optimizar y diseñar procesos fermentativos más sostenibles mediante la reducción del consumo energético. De forma paralela, se pretende incrementar la calidad de estos procesos teniendo en cuenta las demandas de los consumidores. Para ello emplea herramientas multiómicas y modelos gemelos. Las herramientas multiómicas analizan de forma integral diferentes conjuntos de datos, como los que proporciona el genoma (secuencia total de ADN que posee un organismo en particular) o el metaboloma (conjunto completo de metabolitos). Los gemelos digitales del vino, por su parte, son un modelo virtual que refleja con exactitud lo que está ocurriendo durante su producción. Los resultados de esta investigación se aplican en la selección y mejora genética de nuevas cepas de levaduras de interés en fermentaciones industriales. Principalmente se emplean en vinos, pero también en cervezas, por tratarse de técnicas no consideradas OMGs (Organismos Modificados Genéticamente) y permitidas en Europa, como es la obtención de híbridos.

Son varios los retos que se plantean, desde un punto de vista científico. El primero de ellos es profundizar en la síntesis de aromas minoritarios por parte de las levaduras, algo que el grupo investigador ha descubierto muy recientemente en el proyecto Aromagenesis, y que rompe con la idea establecida de que las levaduras no contribuyen en estos perfiles aromáticos. El segundo es profundizar en la aplicación de modelos a escala genómica y dinámicos en enología, donde el equipo investigador es pionero a nivel mundial. En tercer lugar, se pretende acoplar este conocimiento con sensores hardware de bajo coste para monitorizar y predecir el estado metabólico de las levaduras y la producción de alcoholes, ácidos o aromas durante el proceso. Por último, se desea adaptar y escalar los desarrollos en la bodega experimental disponible en el IATA, que junto con la amplia trayectoria colaborando con la industria aseguran la transferencia de los resultados al sector.

El grupo de investigación de SENSIWINE es pionero a nivel mundial en la aplicación de modelos a escala genómica y dinámicos en enología

Pocos son los proyectos científico-tecnológicos a nivel nacional, e incluso internacional, donde se aplica el concepto de digitalización basado en gemelos digitales al sector. En ese sentido las aproximaciones del grupo solicitante han sido pioneras. Desde el punto de vista científico, han propuesto el primer modelo dinámico a escala genómica que describe el metabolismo primario y secundario de la fermentación vínica. Este modelo ha sido aplicado con éxito para describir el metabolismo de especies de levadura vínicas y no vínicas en mosto natural. En SENSWINE se aplica esta aproximación en combinación con sensores hardware de uso habitual en la industria para la monitorización rápida de la calidad del vino. Los sensores inteligentes aprovecharán las posibilidades del modelado predictivo y la digitalización para que sean accesibles también a pequeños productores que no pueden disponer de sistemas sofisticados de medida que implican una fuerte inversión financiera. El uso de la innovación propuesta permitirá responder a los retos que afronta el sector incluyendo las demandas de los consumidores de una mayor variedad de vinos, con menor contenido alcohólico y producciones más sustentables. Todo ello repercutirá en un aumento de la competitividad, incrementando los beneficios económicos del sector.

Entrevista a Amparo Querol Simón, investigadora principal del proyecto SENSIWINE

¿Cuál es el objetivo principal de su investigación?

La fermentación es una de las tecnologías más antiguas de conservación de alimentos en el mundo. Alimentos y bebidas como el pan, el queso, el vino, derivados lácteos y cárnicos, en cuya fermentación intervienen diferentes microorganismos, principalmente levaduras, se han preparado y consumido desde la aparición de la agricultura. Quizás la industria de la alimentación y bebidas no tenga el impacto de la industria farmacéutica, pero es de gran relevancia para la economía. La industria de alimentación y bebidas se ha afianzado como primer sector industrial del país tras lograr en los últimos años máximos históricos. El sector vinícola español, es muy potente, siendo líder mundial en la exportación de vino. En las dos últimas décadas se ha producido una auténtica revolución tecnológica, productiva y comercial, con la aparición de nuevas bodegas y la transformación de las existentes. A pesar de estos avances, el sector tiene nuevos retos generales para la industria de la alimentación y bebidas, ser más sostenibles y competitivos internacionalmente, además de los problemas que se plantean con el cambio climático. Nuestro grupo de trabajo se ha centrado en realizar investigación básica, para adquirir un mayor conocimiento del proceso de vinificación, cuyos avances alcanzados puedan ser aplicados y transferidos al sector industrial y responder a las demandas de los consumidores. El interés del grupo de investigación se centra en las siguientes líneas de investigación 1) Caracterizar y proteger la
biodiversidad de levaduras tanto de procesos fermentativos industriales y tradicionales como aislados de ambientes naturales; 2) Caracterización mediante aproximaciones «ómicas» de la diversidad entre las especies S. cerevisiae, S. eubayanus, S. kudriavzevii, S. uvarum y sus híbridos, centrándose en el estudio de las diferencias fisiológicas, genéticas y metabólicas que pueden tener relevancia para el sector enológico y cervecera, temperatura, fuentes de nitrógeno, rendimiento alcohólico y síntesis de glicerol y de aromas; 3) Optimización y diseño de procesos fermentativos más sostenibles reduciendo el consumo energético e incrementando la calidad, según las demandas de los consumidores, a través de enfoques multiómicos y modelos gemelos. Esta investigación es aplicada a la selección y mejora genética de nuevas cepas de levaduras de interés en fermentaciones industriales, sobre todo en vinos, pero también en cerveza por técnicas no consideradas OMGs como es la obtención de híbridos.

¿Qué resultados ha obtenido hasta el momento y cómo cree que estos pueden contribuir al objetivo principal de su investigación?

La utilización de nuevas levaduras en vinificación, como las pertenecientes a las especies no convencionales S. uvarum y S. kudriavzevii, y sus híbridos, está recibiendo una buena acogida en el sector vitivinícola. Estas levaduras son interesantes porque exhiben buenas propiedades de fermentación a bajas temperaturas, producen menos alcohol y más glicerol, así como un buen perfil aromático. Nuestro grupo de trabajo combinando la genómica, transcriptómica, metabolómica y el modelado a escala genómica ha podido descifrar las
diferencias en el metabolismo y su regulación entre especies de Saccharomyces. La integración de todos estos datos metabolómicos en modelos cinéticos y a escala genómica nos ha permitido predecir la dinámica de los metabolitos relevantes durante la fermentación y poder optimizar los procesos industriales.
La producción del vino es un proceso complejo y la calidad del producto final depende de las características del mosto, la levadura seleccionada y las condiciones de proceso (p.ej., temperatura). Los enólogos han de tomar decisiones complicadas durante el proceso, con la dificultad añadida de la imposibilidad de monitorizar algunos parámetros de calidad como son el perfil aromático, ya que las tecnologías adecuadas para cuantificar aromas y la experticia necesaria para utilizarlas son demasiado costosas como para poder incorporarlas en la práctica diaria de las bodegas, que tan solo utilizan catas. Pero, además, estas tecnologías son, a menudo, lentas, lo que dificulta la toma rápida de decisiones. El abordaje de estos retos requiere de un gran esfuerzo tecnológico para optimizar la producción desde una perspectiva multi-objetivo.

Con la experiencia adquirida en los últimos años proponemos en el presente proyecto el desarrollo de sensores inteligentes y predictivos para la monitorización rápida de la calidad del vino. La innovación SENSWINE combina sensores hardware de bajo coste, y de uso habitual en las bodegas, con modelos predictivos del metabolismo de las levaduras en la fermentación de mosto de variedades de uva utilizadas en las bodegas de la Comunidad Valenciana. Los modelos actuarán como observadores que, alimentados por las medidas proporcionadas por los sensores, permitirán monitorizar y predecir el estado metabólico de las levaduras y la producción de alcoholes, ácidos o aromas durante el proceso. De esta forma, se facilitará la labor de los enólogos, propiciando una mejora de la calidad, reproducibilidad y eficiencia energética de las fermentaciones vínicas. SENSWINE pretende, además, promover la transferencia de resultados científicos validándolos en una bodega piloto disponible en el IATA.

¿Qué metodología y tecnologías está utilizando en su investigación?

¿Qué metodología y tecnologías está utilizando en su investigación?
● Fermentaciones a diferentes escalas, microfermentaciones, fermentaciones en 5L y en la planta piloto 30L.
● Secuenciación y anotación de genomas completos de levaduras.
● Determinación de biomasa y viabilidad de las levaduras mediante citometría de flujo, así como los metabolitos extracelulares relevantes (glucosa, fructosa, glicerol, etanol y ácidos orgánicos) determinados por HPLC, alcoholes superiores, los ésteres y aromas minoritarios mediante Cromatografía de Gases.
● Modelo cinético y a escala genómica de los flujos metabólicos de levaduras Integración de sensores inteligentes y predictivos. Implementación del módulo software: simulador y modelos predictivos en una herramienta en código abierto (Python) lista para su instalación en el equipo computacional en la planta piloto del IATA.
● Validación de los sensores inteligentes y predictivos en la planta piloto de enología del IATA

¿En qué medida su investigación está contribuyendo al desarrollo de un sector agroalimentario más verde, sostenible y/o saludable? ¿En cuáles de los Objetivos de Desarrollo Sostenible se enmarca su proyecto?

Nuestra aproximación multi- e interdisciplinar para el desarrollo de sensores inteligentes y predictivos para la monitorización rápida de la calidad del vino es un reto ambicioso que pretende un cambio revolucionario en el sector de producción del vino. Los resultados del proyecto promoverán la digitalización del sector, la modernización de sus procesos productivos, la protección del medio ambiente mediante una reducción del consumo energético y la mejora de la calidad de los vinos.

¿Qué desafíos ha encontrado en la implementación de sus resultados en el sector agroalimentario?

Desde un punto de vista científico son varios los retos que se plantean: a) profundizar en la síntesis de aromas minoritarios por parte de las levaduras, algo que nuestro grupo ha descubierto muy recientemente en el proyecto Aromagenesis, y que rompe con la idea establecida de que las levaduras no contribuyen en estos perfiles aromáticos, b) profundizar en la aplicación de modelos a escala genómica y dinámicos en enología, donde nuestro grupo es pionero a nivel mundial, c) acoplar este conocimiento con sensores hardware de bajo coste para monitorizar y predecir el estado metabólico de las levaduras y la producción de alcoholes, ácidos o aromas durante el proceso, d) adaptar y escalar los desarrollos en la bodega experimental disponible en el IATA, que junto con la amplia trayectoria colaborando con la industria aseguran la transferencia de los resultados al sector.

¿Qué impactos sociales y económicos cree que puede tener la implementación de sus resultados en el sector agroalimentario?

Los objetivos de SENSWINE se alinean con el principio de Investigación e Innovación Responsables (RRI) así como con las estrategias de investigación e innovación para la especialización inteligente de la Comunidad Valenciana (RIS3CV) y apoyarán la transición necesaria hacia una sociedad e industria más verde y digital. SENSWINE abrirá nuevas oportunidades para la industria vinícola de la Comunidad Valenciana y de otras regiones involucradas en AGROALNEXT como Aragón, con quien se colabora en el presente proyecto. Si bien el uso de estrategias multiómicas y, en algunos casos, también el modelado predictivo, se han utilizado para el diseño de nuevos bioprocesos, como por ejemplo la producción de bioetanol, este tipo de aproximaciones no se han utilizado en la industria vinícola. Pocos son los proyectos científico-tecnológicos a nivel nacional, e incluso internacional, donde se aplica el concepto de digitalización basado en gemelos digitales al sector. En ese sentido las aproximaciones del grupo solicitante han sido pioneras. Desde el punto de vista científico, hemos propuesto el primer modelo dinámico a escala genómica que describe el metabolismo primario y secundario de la fermentación vínica. Este modelo ha sido aplicado con éxito para describir el metabolismo de especies de levadura vínicas y no vínicas en mosto natural. En SENSWINE proponemos aplicar esta aproximación en combinación con sensores hardware de uso habitual en la industria para la monitorización rápida de la calidad del vino. Los sensores inteligentes aprovecharán las posibilidades del modelado predictivo y la digitalización para que sean accesibles también a pequeños productores que no pueden disponer de sistemas sofisticados de medida que implican una fuerte inversión financiera. El uso de la innovación propuesta permitirá responder a los retos que afronta el sector incluyendo las demandas de los consumidores de una mayor variedad de vinos, con menor contenido alcohólico y producciones más sustentables. Todo ello repercutirá en un aumento de la competitividad, incrementando los beneficios económicos del sector.