XXVIII Congreso de la Sociedad Española de Microbiología, 28 de Junio al 2 de Julio de 2021, La evolución adaptativa en laboratorio (ALE) es una aproximación experimental enfocada al estudio de la evolución de poblaciones microbianas bajo condiciones de crecimiento específicas. La ALE no constituye solamente una herramienta para obtener de forma sencilla poblaciones con un fenotipo determinado, ya que también permite conocer, desde el punto de vista evolutivo, como esos fenotipos se desarrollan a lo largo del tiempo.Los experimentos ALE pueden ser llevados a cabo tanto en régimen continuo como discontinuo. Sin embargo, en régimen discontinuo la fluctuación incontrolada de las condiciones de cultivo a lo largo del tiempo dificulta mantener constante el nivel de presión selectiva.El morbidostato es un sistema de cultivo continuo constituido por una serie de pequeños biorreactores asistidos por computadora capaz de ajustar dinámicamente la concentración del compuesto antimicrobiano en el medio, manteniendo constante la presión selectiva a lo largo del tiempo (Toprak et al., 2013). En el Instituto de Investigaciones Marinas (IIMCSIC) hemos desarrollado un morbidostato con el que pretendemos derivar modelos matemáticos que expliquen la evolución de la resistencia a compuestos antimicrobianos empleados en la industria alimentaria . No obstante, la utilidad del morbidostato va más allá, permitiendo obtener rápidamente fenotipos resistentes y estudiar los cambios a nivel -ómico producidos en poblaciones bacterianas sometidas a niveles constantes de presión selectiva por antimicrobianos a lo largo del tiempo.Toprak, Erdal, et al. “Building a morbidostat: an automated continuous-culture device for studying bacterial drug resistance under dynamically sustained drug inhibition”. Nature protocols 8.3 (2013):555-567, Proyecto RTI2018-093560-J-I00 (MCIU/AEI/FEDER, UE), Ayuda Ramón y Cajal (RYC2019-028006-I/AIE/10.13039/501100011033), Ayuda predoctoral de la Xunta de Galicia (IN606A-2020/028), No

2 pages, 1 figure.-- Las actas del Simposio Conjunto de los Grupos Temáticos de CEA. Modelado, Simulación, Optimización e Ingeniería de Contro están sujetas a una licencia Creative Commons Attribution 4.0 International License, La capacidad que poseen las bacterias para adaptarse a su entorno y desarrollar resistencia a los compuestos antimicrobianos actualmente conocidos (antibióticos, desinfectantes y conservantes) plantea un serio problema, económico y de salud pública, el cual se agrava a pasos agigantados. Tan solo en el año 2019, informes oficiales de las Naciones Unidas cifran en 700 000 los fallecimientos que se pueden atribuir directamente a la infección provocada por algún tipo de bacteria resistente a los antibióticos. Por desgracia, algunos estudios recientes sugieren que estos datos pueden resultar incluso más desalentadores, rondando los 1.27 millones de fallecidos en este mismo año (Murray et al., 2022). El rápido desarrollo de resistencia a antimicrobianos que presentan algunas bacterias afecta ya, de manera particularmente negativa, a las industrias médica y alimentaria, entre muchas otras. Este problema, lejos de tener solución, parece avanzar mucho más rápidamente que nuestra capacidad para entender las causas e implicaciones, del mismo. Por lo tanto, se hace cada vez más necesario ampliar nuestro conocimiento sobre los mecanismos que conducen al origen, selección y transmisión de resistencia a antimicrobianos en poblaciones bacterianas, con el fin de diseñar terapias de desinfección eficaces para atajar este indeseable fenómeno, Este trabajo ha sido realizado gracias al apoyo de la Agencia Nacional (RTI2018-093560-J-I00 (MCIU/AEI/FEDER, UE), RYC2019-028006-I/AIE/10.13039/501100011033) y a la 20213AT00 Atracción de Talento para RYC2019 del CSIC, Peer reviewed

Poster.-- Close Encounters IIM (2nd Kind) Virtual Conference, 26th February 2021, Funding RTI2018-093560-J-I00 (MCIU/AEI/FEDER, UE), IN6062020/028 (Xunta de Galicia predoctoral grant), No