Neste trabalho estudou-se a modelagem matemática de processo de produção do antitumoral retamicina produzido pelo microrganismo filamentoso Streptomyces olindensis em cultivos descontínuos, descontínuos alimentados e contínuos. Através da modelagem matemática é possível verificar o comportamento dos fatores que interferem na produção deste metabólito secundário, a fim de identificar as melhores condições de processo. Foram estudados diferentes modelos: modelo morfologicamente estruturado, modelo não estruturado e um modelo híbrido que combina equações de balanço material com redes neurais artificiais. O modelo morfologicamente estruturado é um aperfeiçoamento de um modelo anterior e o modelo não estruturado, por sua vez, foi desenvolvido na tentativa de simplificar a descrição do processo ao considerar menos variáveis e possuir menor número de parâmetros ajustáveis. Nos modelos, as variáveis consideradas no ajuste foram as concentrações de biomassa, de glicose, de retamicina e de oxigênio dissolvido no meio. Os resultados das simulações foram avaliados estatisticamente por comparação com os dados experimentais. Os modelos também foram comparados entre si através de uma análise estatística. Observou-se que, dentre os modelos estudados, o modelo híbrido apresentou sensibilidade pronunciada às condições iniciais e qualidade de representação dos dados experimentais inferior à dos demais modelos. Os modelos morfologicamente estruturado e não estruturado apresentaram capacidade similar de representação do comportamento dos dados experimentais dos ensaios descontínuos, descontínuo-alimentados e contínuos com baixas taxas de alimentação.

The mathematical modeling of retamycin production during batch, fed-batch and continuous cultivations of Streptomyces olindensis was studied. Through the mathematical modeling, it is possible to identify the best conditions to conduct the process. Different models considered were: a morphologically structured model, an unstructured model and a hybrid model that combines artificial neural networks with mass balances. The morphologically structured model included an enhancement in a model previously described. The unstructured model was developed as an attempt to simplify the description of the process by considering fewer variables and fewer parameters to be adjusted. The variables considered in the models were the concentrations of biomass, glucose, retamycin and dissolved oxygen. Simulation results were submitted to statistical analysis such as model discrimination and test of adequacy to verify which of the models were suitable to describe the process and whether the results of the simulations fit the experimental data or not. Results show that the hybrid model presented high sensitivity to the initial conditions and its capability of representing the experimental data was worse than that of the other developed models. Both the morphologically structured model and the unstructured model show similar suitability to represent the experimental data behavior for batch, fed-batch and low-dilution rate continuous runs.