Uso de espectrometria de massas possibilita a redução de perdas de eficiência na produção de etanol
Acadêmica Agência de Comunicação -
Inovação com uso de espectrometria de massas e inteligência artificial otimiza a identificação de contaminantes da fermentação
O Centro de Pesquisa e Inovação em Gases de Efeito Estufa (RCGI – Research Centre for Greenhouse Gas Innovation), da Universidade de São Paulo (USP), está concluindo um projeto de Pesquisa e Desenvolvimento de grande relevância dentro do programa Solução Baseada na Natureza (NBS – Nature Based Solutions), sob a coordenação do professor Carlos Alberto Labate, da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ-USP). Trata-se de uma inovação com uso de espectrometria de massas e inteligência artificial que otimiza a identificação de contaminantes da fermentação, possibilitando a redução de perdas de eficiência na produção de etanol. Tecnologia tem potencial de aplicação em diversas indústrias.
O projeto, financiado pela Shell Brasil por meio da cláusula de P,D&I da ANP, se baseia na técnica de espectrometria de massas para o desenvolvimento de uma nova metodologia de detecção de bactérias contaminantes do processo de produção de etanol a partir de cana-de-açúcar. Para tanto, os pesquisadores utilizam o MALDI-TOF (Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization Time-of-Flight), equipamento amplamente usado na área da saúde para diagnósticos microbiológicos.
De acordo com Labate, “em ambientes hospitalares, o MALDI-TOF identifica rapidamente o microrganismo responsável pela infecção do paciente, permitindo que a equipe médica aja de forma rápida e eficaz. Estamos expandindo este conceito para a indústria, desenvolvendo métodos que permitam ao MALDI-TOF identificar microrganismos presentes em ambientes industriais com rapidez a precisão similares”.
