Factores clave en la productividad del ácido láctico: una revisión de los avances y 

limitaciones en su producción a gran escala 

 

 

Nicol Stefanía Saavedra Caicedo  

 

 

Artículo de revisión para optar al título de Microbiólogo Industrial y Ambiental  

 

 

Tutor 

Natalia Restrepo Escobar, Doctor (PhD) en Biotecnología 

 

 

 

  

Universidad de Antioquia 

Escuela de Microbiología 

Microbiología Industrial y Ambiental 

Medellín, Antioquia, Colombia 

2025   

  



 

Cita (Saavedra Caicedo, 2025) 

Referencia 

 

Estilo APA 7 (2020) 

Saavedra, Caicedo, N. (2025). Factores clave en la productividad del ácido láctico: 

una revisión sistemática de los avances y limitaciones en su producción a 

gran escala [Trabajo de grado profesional]. Universidad de Antioquia, 

Medellín, Colombia.  

  

 

 

 

  

Biblioteca Carlos Gaviria Díaz  

Repositorio Institucional: http://bibliotecadigital.udea.edu.co 

 

 

Universidad de Antioquia - www.udea.edu.co 

Rector: John Jairo Arboleda Céspedes. 

Directora: Lida Arias Marín. 

 

 

El contenido de esta obra corresponde al derecho de expresión de los autores y no compromete el pensamiento 

institucional de la Universidad de Antioquia ni desata su responsabilidad frente a terceros. Los autores asumen la 

responsabilidad por los derechos de autor y conexos. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

https://co.creativecommons.net/tipos-de-licencias/
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Resumen 

 

El ácido láctico es un compuesto clave con aplicaciones en las industrias alimentaria, farmacéutica 

y de plásticos biodegradables, siendo en la actualidad de gran interés,  debido a la producción 

sostenible a partir de sustratos agroindustriales  y que representa una alternativa a las materias 

primas derivadas del petróleo si no también la oportunidad de abordar materias primas . Sin 

embargo, el escalamiento desde el laboratorio hasta la escala piloto presenta desafíos relacionados 

con la selección del sustrato, el tipo de microorganismo, los parámetros operativos y la 

configuración del biorreactor. En este trabajo, se realizó una revisión bibliográfica de acuerdo con 

el protocolo PRISMA, a partir de trabajos encontrados en  bases de datos como Scopus y Web of 

Science, publicados en los últimos diez años en donde se analizaron aspectos como la composición 

del sustrato y la optimización del proceso, identificando factores críticos que afectan el rendimiento 

y la productividad del ácido láctico. 

Palabras clave: ácido láctico, agroindustria, biorreactores, escalamiento, fermentación, 

optimización 

  

  



 

Abstract 

 

Lactic acid is a key compound with applications in the food, pharmaceutical and biodegradable 

plastics industries. It is currently of great interest due to its sustainable production from agro-

industrial substrates, representing an alternative to petroleum-derived raw materials and an 

opportunity to address raw materials. However, scaling up from the laboratory to the pilot scale 

presents challenges related to substrate selection, microorganism type, operating parameters and 

bioreactor configuration. In this work, a literature review was conducted in accordance with the 

PRISMA protocol, based on studies found in databases such as Scopus and Web of Science, 

published in the last ten years, where aspects such as substrate composition and process 

optimisation were analysed, identifying critical factors that affect lactic acid yield and productivity. 

Keywords: lactic acid, agroindustry, bioreactors, scaling, fermentation, optimization.  

  

  

 

 

 

 

 

 

 

 

  



 

1. Introducción 

 

El ácido láctico (AL) es un ácido hidroxi-carboxílico que ocurre de forma natural como 

subproducto de la fermentación bacteriana del azúcar, el almidón de maíz o el suero lácteo. Se 

presenta en dos isómeros ópticos, D(-) y L(+); este último se utiliza preferentemente en las 

industrias alimentaria y cosmética, ya que es mejor metabolizado y asimilado por el cuerpo 

humano. Gracias a sus propiedades funcionales y su papel en rutas bioquímicas, el ácido láctico ha 

adquirido una importancia significativa en diversas industrias, destacándose por su versatilidad en 

aplicaciones como la preservación de alimentos, la fabricación de productos farmacéuticos, textiles 

y como materia prima química (Thangavelu y Rajendran, 2008; Alsaheb et al, 2015; Grand View 

Research, 2024). En los últimos años, su demanda ha crecido no solo por sus múltiples usos 

industriales, sino también por preocupaciones medioambientales y la transición hacia recursos 

renovables. Un ejemplo clave es su empleo en la producción de ácido poliláctico (PLA), un 

bioplástico biodegradable que constituye una alternativa sostenible a los plásticos derivados del 

petróleo (Oliveira et al, 2020). 

Tradicionalmente, la producción de ácido láctico se ha basado en el uso de materias primas 

puras como la glucosa y la sacarosa, debido a su alta eficiencia y facilidad de fermentación. Sin 

embargo, la tendencia actual se orienta hacia métodos biotecnológicos que emplean sustratos 

renovables y de segunda generación, como la biomasa lignocelulósica (Oliveira et al, 2020).  Este 

cambio responde a la necesidad de reducir la dependencia de recursos petroquímicos y se alinea 

con los modelos de biorrefinería, que buscan integrar la producción de energía y productos 

químicos de manera sostenible (Oliveira et al, 2020). Por ello, se exploran sustratos 

agroindustriales, productos lácteos, desechos alimentarios y melaza de caña de azúcar como 

alternativas viables (Farooq et al, 2012; Panesar y Kaur, 2015). No obstante, estos sustratos suelen 

requerir pretratamientos adicionales y pueden resultar en una menor pureza del producto final en 

comparación con los azúcares puros (Romo-Buchelly et al, 2019). Para superar estos desafíos, se 

han desarrollado técnicas avanzadas de fermentación, como la fermentación de alta densidad y el 

reciclaje celular, que han mejorado los rendimientos y la productividad (Abdel-Rahman et al, 

2013). Además, la ingeniería genética y metabólica ha permitido abordar problemas como la 

inhibición por producto y la utilización ineficiente de los sustratos (Eş et al, 2018). Las mejoras en 

la ingeniería metabólica de los microorganismos productores han incrementado la tolerancia al 



 

ácido y ampliado la gama de sustratos aprovechables, favoreciendo así la productividad del proceso 

(Ryu et al, s.f.). 

En consecuencia, la demanda global de ácido láctico se estima actualmente entre 130,000 

y 150,000 toneladas por año (Carpinelli et al, 2020; Wu et al, 2025). Desde una perspectiva 

económica, el mercado mundial del ácido láctico fue valorado en 3.37 billones de dólares en 2023, 

con una proyección de crecimiento a una tasa compuesta anual (CAGR) del 8.0 % entre 2023 y 

2030 (Research, s.f.). En términos de volumen, la producción global alcanzó 1.8 millones de 

toneladas en 2024 y se estima que ascienda a 3.7 millones de toneladas para el año 2033 (Wu et al, 

2025). 

A medida que el consumo de ácido láctico aumenta en diferentes sectores, se hace necesario 

el desarrollo de procesos de producción más eficientes, capaces de satisfacer la demanda creciente 

sin sacrificar el rendimiento. En este contexto, el escalado del proceso de producción, desde la fase 

de laboratorio hasta las escalas piloto e industrial, representa un reto fundamental. Sin embargo, 

este escalado implica superar desafíos técnicos y económicos, ya que al aumentar el volumen del 

sistema suelen disminuir la eficiencia de fermentación y la productividad. Esta pérdida de 

rendimiento se atribuye a limitaciones en el transporte de masa y calor, variaciones en las 

condiciones de operación y la acumulación de productos inhibitorios. Por ello, es imprescindible 

optimizar parámetros operativos como la agitación, el pH, la temperatura y la aireación, así como 

implementar estrategias avanzadas de control de proceso para lograr un proceso competitivo y 

sostenible en el mercado global del ácido láctico (Abdel-Rahman et al, 2013; Kim et al, 2022).  

A escala de laboratorio, se han reportado productividades elevadas, como la obtenida por 

Brobbey et al. (2024) que determinó que 4.15 g/L·h usando melaza de caña de azúcar a 35 °C . Sin 

embargo, al escalar el proceso, la productividad suele disminuir; en biorreactores tipo STR (tanque 

agitado), los valores típicos oscilan entre 1.5 y 3.5 g/L·h, dependiendo del microorganismo, el 

sustrato, las condiciones de fermentación y el diseño del reactor (Wei et al, 2018; Zhang et al, 2023; 

Li et al, 2025; Wu et al, 2025). Los métodos fermentativos actuales permiten obtener ácido láctico 

con purezas superiores al 90 % e incluso, en procesos optimizados, mayores al 99 % (Yang et al, 

2024; Zhang et al, 2024). No obstante, alcanzar estos niveles de pureza implica etapas adicionales 

de refinamiento, que pueden representar entre el 30 % y el 40 % del costo total de producción 

(Carpinelli et al, 2020). Este incremento no solo se debe a los costos que requiere los niveles de 

pureza, sino también a los pretratamientos necesarios para cada sustrato agroindustrial empleado 



 

lo cual responde a la necesidad de cumplir con los estándares de pureza exigidos por las diferentes 

industrias. Pues no se tiene conocimiento claro de cuáles son las condiciones operacionales ideales 

que pueden afectar la producción de ácido láctico cuando se da el cambio de escala piloto a escala 

industrial. Para mitigar estas limitaciones se han desarrollado tecnologías emergentes como la 

extracción reactiva, la electrodiálisis y los biorreactores de membrana, que han demostrado ser 

estrategias prometedoras para reducir los costos operativos y aumentar la eficiencia del proceso 

(Kim et al, 2022).   

 

 

 



 

2. Metodología 

 

Esta revisión sistemática se realizó siguiendo el protocolo PRISMA (Page et al, 2020), 

utilizando términos libres tesauros relacionados con “ácido láctico”, “escalamiento”, 

“fermentación y “sustratos agroindustriales” implementadas en ecuaciones de búsqueda específicas 

en bases de datos como Scopus y Web of Science. Se aplicaron criterios de inclusión y exclusión 

para seleccionar estudios publicados en los últimos diez años, relacionados con la producción de 

ácido láctico a partir de sustratos agroindustriales. El análisis se centró en los tipos de sustratos, 

parámetros de fermentación, tecnologías de biorreactores y microorganismos empleados, con el 

objetivo de identificar los principales factores que influyen en el escalado del proceso (Figura 1; 

Tabla 1). 

Figura 1.  

Diagrama de Flujo Prisma 

 

 

Tabla 1.  

Estudios incluidos en la revisión sistemática de ácido láctico a partir de sustratos 

agroindustriales 

 

 

 



 

Autor 
Tipo de sustrato 

agroindustrial 

Microorganismo(s) 

empleado(s) 
Objetivo principal / enfoque 

Principales hallazgos / 

rendimiento destacado 

Aarti et al. 

(2016) 

Mezcla de pescado seco 

y vegetal 
L. pentosus 

Caracterización de sustancias 

antibacterianas producidas por L. 

pentosus de producto fermentado 

Potencia biológica y 

caracterización de 

compuestos antibacterianos 

Abdel-

Rahman et al. 

(2013) 

Diversos: 

lignocelulósicos, suero, 

glicerol, etc. 

BAL, Bacillus, E. coli, 

Corynebacterium, 

Rhizopus, levaduras, 

algas 

Revisión de avances en producción 

microbiana de ácido láctico 

Identificación de 

tecnologías emergentes y 

desafíos 

Anumudu et 

al. (2024) 

Productos lácteos y 

vegetales 

Bacterias ácido-lácticas 

(BAL) 

Aplicaciones multifuncionales de 

BAL en alimentos y bebidas 

fermentadas 

Mejora de la seguridad, 

calidad y valor nutricional 

de alimentos 

Arefi et al. 

(2024) 

Hidrolizado de pasta 

blanca y residuos 

urbanos 

Lactobacillus sp 

Modelado digital de reacciones 

bioquímicas en fermentación 

láctica 

Simulación y optimización 

de procesos fermentativos 

Ayadi et al. 

(2022) 

Aguas residuales de 

almazara 
L. rhamnosus 

Producción de ácido láctico 

mediante inmovilización de BAL 

aisladas 

Producción eficiente y 

valorización de aguas 

residuales 

Brobbey et al. 

(2024) 

Melaza de caña de 

azúcar 
Lactobacillus sp 

Evaluar el efecto de la escala de 

producción en la viabilidad 

tecnoeconómica y el análisis de 

ciclo de vida de la producción de 

ácido láctico 

Productividad de 4,15 

g/L·h a escala laboratorio; 

impacto significativo de la 

escala en costos y 

rendimiento 

Cai et al. 

(2024) 

Polvo de alcachofa de 

Jerusalén 

Lacticaseibacillus 

paracasei NJ 

Producción directa de ácido láctico 

y análisis transcriptómico 

comparativo 

Producción eficiente y 

análisis de utilización de 

inulina y monosacáridos 

Cai et al. 

(2025) 
Tallo de maíz pretratado 

Bacillus coagulans LA-

15-2 

Producción de L-ácido láctico de 

alta concentración usando enzimas 

a baja dosis 

Alta producción y 

eficiencia con bajo uso de 

enzimas 

Carpinelli 

Macedo et al. 

(2020) 

Bagazo de yuca y licor 

de maíz 

L. amylovorus, L. 

acidophilus 

Producción costo-efectiva de ácido 

láctico por fermentación de 

residuos 

Alta eficiencia usando 

residuos agroindustriales 

Chai et al. 

(2021) 

Residuos de Eucheuma 

denticulatum 

Bacillus coagulans 

ATCC 7050 

Estrategia verde de pretratamiento 

para producción de L-ácido láctico 

de 3ª generación 

Producción sostenible y 

eficiente de ácido láctico 

Chen et al. 

(2020) 

Microalgas (Chlorella 

vulgaris) 
L. plantarum 23 

Estrategias de fermentación para 

mejorar producción de ácido láctico 

Alta producción usando 

microalgas como sustrato 

alternativo 

Chenebault et 

al. (2022) 
Residuos alimentarios 

Consorcio microbiano 

(Lactobacillus 

dominante) 

Producción de ácido láctico por 

consorcio microbiano y análisis de 

parámetros para escalado 

Identificación de 

parámetros clave para 

escalado y valorización de 

residuos 

Choi et al. 

(2024) 
Biomasa lignocelulósica 

Saccharomyces 

cerevisiae 

Ingeniería para mejorar la robustez 

metabólica y la producción de 

ácido L-láctico 

Mejoras significativas en la 

robustez y rendimiento 

fermentativo 



 

Costa et al. 

(2020) 

Subproductos de suero, 

frutas y verduras 

L. casei DSM 20011 

(ATCC 393) 

Producción de ácido láctico a partir 

de residuos agroalimentarios 

Conversión eficiente y 

valorización de residuos 

Cox et al. 

(2023) 

Hidrolizados 

hemicelulósicos de 

residuos agrícolas 

Bacillus coagulans 

DSM2314 

Valorización fermentativa bajo 

condiciones no estériles 

Producción eficiente de 

ácido láctico a partir de 

xilosa 

de la Torre et 

al. (2020) 

Residuos de cáscara de 

naranja 
L. delbrueckii ssp.  

Producción de D-ácido láctico a 

partir de hidrolizados enzimáticos 

de residuos de naranja 

Producción eficiente tanto 

en estado de crecimiento 

como en reposo 

Delmoitié et 

al. (2025) 

Suero de queso 

permeado 

Bacterias ácido-lácticas 

(BAL) 

Fermentación láctica no axénica 

para plataforma flexible de ácido 

láctico 

Flexibilidad y eficiencia en 

condiciones no estériles 

Derabli et al. 

(2022) 

Residuos de Opuntia 

ficus-indica 
L. plantarum 

Producción rentable de ácido 

láctico a partir de residuos de nopal 

Alta eficiencia y bajo costo 

de producción 

El-Sheshtawy 

et al. (2022) 

Residuos de algodón y 

residuos de café 
Kosakonia cowanii 

Optimización de la producción de 

ácido láctico a partir de residuos 

agroindustriales 

Producción eficiente y 

optimización del proceso 

Eş et al. 

(2018) 

Sustratos de 1ª y 2ª 

generación (maíz, caña, 

patata, bagazo, cáscara 

arroz, etc.) 

BAL: L. brevis, L. 

plantarum, L. 

rhamnosus, L. pentosus, 

Enterococcus faecalis, L. 

delbrueckii ssp. L. 

bulgaricus 

Revisión de avances recientes en la 

producción de ácido láctico 

Identificación de 

microorganismos y 

procesos eficientes 

Fu et al. 

(2017) 
Glucosa E. coli HBUT-D15 

Producción de D-lactato a escala 

semiindustrial (30 m³) por 

fermentación alimentada 

Alta productividad y 

escalabilidad del proceso 

Fukuda et al. 

(2023) 

Sacarosa (mandarina 

japonesa) 

Enterococcus faecalis 

DB-5 

Evaluar potencial genómico y 

fermentativo para producción de 

ácido láctico 

Potencial para aplicación 

industrial; buen 

rendimiento en sacarosa 

Germec et al. 

(2018) 
Extracto de algarroba L. casei (ATCC 11443) 

Modelización matemática de la 

fermentación láctica en biorreactor 

Desarrollo de modelos 

predictivos para 

fermentación eficiente 

Granget et al. 

(2024) 

Grano gastado de 

cervecería (BSG) 
L. rhamnosus 

Producción homofermentativa de 

L-ácido láctico ópticamente puro 

usando BSG como materia prima 

Producción autosuficiente 

y ópticamente pura de L-

ácido láctico 

Gugel et al. 

(2024) 

Residuos de hojas de 

olivo 
L. casei 

Producción de ácido láctico de 

segunda generación a partir de 

residuos de la cadena de suministro 

del aceite de oliva 

Upcycling eficiente de 

hojas de olivo; rendimiento 

relevante para biorefinería 

Gutiérrez-

Sarmiento et 

al. (s.f.) 

— 
L. plantarum BAL-03-

ITTG 

Optimización de biomasa, ácido 

láctico y supervivencia en 

simulación gastrointestinal 

Mejoras en biomasa, 

producción y supervivencia 

en condiciones simuladas 

Hassan et al. 

(2017) 

Racimos vacíos de frutos 

(EFB) 

Rhizopus oryzae NRRL 

395 

Escalamiento de fermentación en 

estado sólido (SSF) 

Producción eficiente en 

biorreactor a partir de EFB 

Khasanah et 

al. (2024) 

Tubérculos/harina de 

yuca 
L. plantarum, L. casei 

Producción y evaluación funcional 

de alimentos a base de harina de 

yuca modificada 

Producción eficiente de 

ácido láctico y mejora de 

propiedades funcionales 



 

Koay et al. 

(2024) 

Vinos de arroz 

tradicionales 

Weissella, Lactococcus, 

Enterococcus (BAL) 

Caracterización de la dinámica 

fermentativa y propiedades 

fisicoquímicas y sensoriales 

Identificación de bacterias 

lácticas clave y 

propiedades sensoriales 

mejoradas 

Kuznetsov et 

al. (2017) 
Glucosa L. paracasei 

Biosíntesis de ácido láctico en 

biorreactor de membrana para 

tecnología limpia de polilactida 

Producción eficiente y 

mejora en tecnología de 

biorreactor de membrana 

Li et al. (2025) Paja de trigo Pediococcus acidilactici 

Evolución adaptativa por cambio 

de pH para tolerancia y eficiencia 

en fermentación 

Mejora de tolerancia a bajo 

pH y eficiencia 

fermentativa 

Lian et al. 

(2021) 

Estiércol porcino y 

residuos de manzana 

Lactobacillus (consorcio 

microbiano dominante) 

Optimización de la producción de 

lactato y dinámica microbiana en 

co-fermentación 

Mejora de la producción 

por co-fermentación y 

análisis de comunidades 

microbianas 

Liu et al. 

(2023) 

Residuos agrícolas 

lignocelulósicos 

(rastrojo de maíz, 

residuo de mazorca de 

maíz, paja de trigo) 

Geobacillus 

stearothermophilus 2H-3 

Producción integrada de ácido 

láctico bajo condiciones térmicas 

Alta eficiencia y 

adaptabilidad a residuos 

lignocelulósicos 

Liu et al. 

(2024) 

Residuos de extracción 

de orégano 
Lactobacillus (BAL) 

Uso sostenible de residuos 

agrícolas para mejorar ensilaje de 

maíz 

Co-ensilado con residuos 

de orégano mejora calidad 

del ensilaje 

Lojananan et 

al. (2024) 

Grano gastado de 

cervecería (BSG) 
L. pentosus TISTR 920 

Biovalorización eficiente de BSG a 

enzimas lignocelulolíticas y ácido 

láctico 

Producción eficiente de 

ácido láctico y enzimas 

Lu et al. 

(2012) 

Tubérculo de ñame y 

caqui 

L. rhamnosus HG09F5-

27 

Mejora de la producción a escala 

piloto de ácido L(+)-láctico con 

biorreactor de membrana 

Mejora de la productividad 

y eficiencia en separación 

Martínez-

Trujillo et al. 

(2020) 

Cáscara de plátano L. delbrueckii 

Sacarificación enzimática y 

fermentación secuencial para 

producir ácido láctico 

Producción eficiente a 

partir de residuos de 

plátano 

Marzo-Gago 

et al. (2024) 

Residuos de la industria 

de la pasta 
Bacillus coagulans A559 

Valorizar residuos de pasta por 

integración de fermentaciones 

sólida y líquida 

Producción eficiente de 

ácido láctico a partir de 

residuos de pasta 

PauZakar et al. 

(2024) 
— 

Bacterias ácido-lácticas 

(BAL) 

Avances en biosíntesis y 

biotecnología industrial de GABA 

Revisión de rutas 

biotecnológicas y 

aplicaciones industriales 

Minervini et 

al. (2022) 

Suero de leche y 

subproductos 

alimentarios 

L. casei 

Producción de ingredientes 

alimentarios sostenibles mediante 

bioprocesado 

Obtención de ingredientes 

funcionales y sostenibles 

Mukherjee & 

Sivaprakasam 

(2025) 

Leche o suero 
L. delbrueckii subsp. 

bulgaricus 

Ingeniería de promotor/represor 

sensible a D-láctico para biosíntesis 

controlada 

Control dinámico de la 

biosíntesis de D-ácido 

láctico 

Naomi David 

et al. (2022) 

Mazorcas de maíz y 

aguas residuales lácteas 
L. plantarum 

Co-valorizar residuos agrícolas y 

lácteos para producción simultánea 

de ácido láctico 

Optimización y evaluación 

cinética; valorización 

eficiente de residuos 



 

Nastouli et al. 

(2024) 
Ensilaje de pasto verde 

E. coli modificada 

genéticamente (A1:ldhA) 

Desarrollo de proceso híbrido de 

biopurificación en biorreactor de 

membrana 

Purificación eficiente de 

ácido láctico en 

condiciones controladas 

Nataraj et al. 

(2021) 
— 

L. acidophilus NCFM, 

Lacticaseibacillus 

rhamnosus GG 

Caracterización de biosurfactantes 

de BAL contra Staphylococcus 

aureus 

Potencial antimicrobiano 

de biosurfactantes 

derivados de BAL 

Ngouénam et 

al. (2021) 

Subproductos de frutas 

tropicales 
L. plantarum 

Evaluar capacidad de producción 

de ácido láctico usando 

subproductos de frutas 

Producción eficiente 

usando cáscaras de frutas 

como fuente de carbono 

Pau et al. 

(2024) 
Residuos alimentarios Cultivo mixto de BAL 

Recuperación de ácidos orgánicos 

de caldo de fermentación 

enriquecido en ácido láctico 

Eficiencia en extracción 

por salting-out y solvente 

Pontes et al. 

(2021) 

Biomasa lignocelulósica 

autohidrolizada 
L. rhamnosus 

Producción de L-ácido láctico a 

partir de biomasa lignocelulósica 

multifuente 

Producción eficiente a 

partir de biomasa 

subexplotada 

Rezvani et al. 

(2017) 
Suero desproteinizado 

Cinco cepas de 

Lactobacillus 

Modelos cinéticos de crecimiento y 

consumo de lactosa en cultivo por 

lotes 

Diferencias en cinética y 

eficiencia entre especies de 

Lactobacillus 

Rosero-

Chasoy et al. 

(2024) 

Glucosa 
Weissella cibaria, L. 

plantarum 

Análisis cinético de fermentación 

láctica usando modelo logístico 

extendido 

Modelado cinético 

avanzado para optimizar 

fermentación 

Roslan et al. 

(2024) 
Residuos alimentarios 

Lactobacillus sp., 

Weissella sp. 

Acoplamiento de fermentación 

láctica con fermentación oscura 

para biohidrógeno 

Estrategia eficiente de 

almacenamiento y 

producción dual 

Santos-Rocha 

et al. (2024) 

Melaza de caña de 

azúcar 

Limosilactobacillus 

reuteri ATCC 53608 

Efecto de la transferencia de 

oxígeno en el crecimiento y 

metabolismo de L. reuteri 

Impacto positivo de la 

oxigenación en la 

producción y metabolismo 

Savithra 

Krishna et al. 

(2018) 

Sustratos industriales 

diversos (almidón de 

maíz, papa, trigo, 

celulosa, bagazo, 

melaza, etc.) 

Bacterias ácido-lácticas y 

especies de hongos como 

Rhizopus 

Revisión sobre producción 

industrial de ácido láctico y 

aplicaciones 

Descripción de procesos 

industriales y aplicaciones 

emergentes 

Schroedter et 

al. (2025) 
Residuos de madera Heyndrickxia coagulans 

Producción de L-(+)-ácido láctico 

puro usando fermentación continua 

y reciclaje celular 

Alta eficiencia y pureza en 

bioproceso continuo 

Simonetti et 

al. (2024) 

Residuos textiles de 

algodón 

Saccharomyces 

cerevisiae modificada 

Valorizar residuos textiles 

postindustriales en ácido láctico por 

pretratamiento, hidrólisis y 

fermentación 

Conversión eficiente de 

residuos textiles en ácido 

láctico 

Siriwong et al. 

(2024) 

Jugo y bagazo de caña 

de azúcar 

Enterococcus gallinarum 

TSKKU D-6 

Producción eficiente de L-ácido 

láctico por SSCF fed-batch; análisis 

cinético 

Optimización de 

configuraciones y alto 

rendimiento de L-ácido 

láctico 

Srivastava et 

al. (2015) 
Melaza de caña 

L. delbrueckii NCIM 

2025 

Producción, optimización y 

caracterización de ácido láctico 

Producción optimizada y 

caracterización detallada 



 

Susmozas et 

al. (2025) 

Betula pendula (madera 

dura) 
Heyndrickxia coagulans 

Mejorar digestibilidad enzimática y 

potencial de producción de ácido 

láctico 

Alta digestibilidad y 

potencial para producción 

eficiente 

Tabanelli et al. 

(2018) 

Frutos secos (alimento 

vegano fermentado) 

Leuconostoc 

mesenteroides, 

Pediococcus, Weissella 

Caracterización y escalado de 

alimento vegano fermentado a base 

de frutos secos 

Éxito en la producción 

piloto industrial y 

caracterización del 

producto 

Tang et al. 

(2024) 

Materiales almidonados, 

celulósicos y 

lignocelulósicos 

BAL, Bacillus, E. coli, 

Rhizopus spp., levaduras 

Revisión crítica de bioprocesos 

para producción de ácido láctico a 

partir de residuos orgánicos 

Identificación de rutas y 

desafíos para 

industrialización 

Teke et al. 

(2022) 
Glucosa 

L. casei subsp. casei 

ATCC 393 

Fermentación extractiva líquido-

líquido en biorreactor 

semiparticionado 

Mejoras en recuperación y 

pureza del producto 

Totaro et al. 

(2020) 
Glucosa 

Saccharomyces 

cerevisiae 

Miniaturización de cultivos para 

acelerar optimización de 

bioproducción de ácido láctico 

Optimización rápida y 

eficiente de condiciones 

fermentativas 

Vance et al. 

(2024) 

Residuos de dulces y 

digestato líquido 
L. plantarum 

Evaluar la sostenibilidad de una 

biorrefinería de ácido láctico en 

Europa mediante modelado y 

simulación 

Influencia de mejoras de 

proceso, escala y energía 

en la sostenibilidad 

Wang et al. 

(2024) 

Residuos alimentarios 

acidificados 

Lactobacillus 

(Firmicutes) 

Evaluar el pretratamiento ácido en 

la digestión anaerobia en dos fases 

Mejora en la digestión y 

valorización de residuos 

alimentarios 

Wang et al. 

(2024) 
Almidón de yuca 

Leuconostoc 

mesenteroides ZL01 

Optimización estadística de medio 

a base de yuca para D-ácido láctico 

Mejora significativa en el 

rendimiento de producción 

Wei et al. 

(2018) 

Rastrojo de maíz 

(lignocelulósica) 

Pediococcus acidilactici 

TY112, ZY271, ZY15 

Elevación del rendimiento de 

fermentación de ácido láctico en 

forma de lactato de calcio 

Mejora del rendimiento de 

fermentación a partir de 

residuos agrícolas 

Wong et al. 

(2022) 

Residuos celulósicos de 

macroalgas rojas 
Bacillus coagulans 

Producción de bioetanol y L-ácido 

láctico de 3ª generación 

Potencial para industria 

avanzada y valorización de 

algas 

Wu et al. 

(2011) 

Almidón de maíz, jugo 

de caña de azúcar o 

almidón de papa 

Rhizopus oryzae 

Producción de L-ácido láctico por 

fermentación semicontinua en 

biorreactor 

Alta productividad y 

eficiencia en proceso 

semicontinuo 

Wu et al. 

(2023) 

Suero de queso y aguas 

residuales de cervecería 

Lactobacillus y 

Bifidobacterium 

Escalamiento de producción de 

ácidos carboxílicos por digestión 

anaerobia 

Producción eficiente a 

escala de laboratorio y 

piloto 

Wu et al. 

(2025) 
Lignocelulosa 

Bacterias ácido-lácticas 

(BAL) 

Avances y perspectivas para 

producción de ácido láctico a partir 

de lignocelulosa 

Revisión de avances 

tecnológicos y perspectivas 

futuras 

Xi et al. 

(2024) 
Residuos alimentarios Lactobacillus sp 

Formación de lodo granular 

productor de polihidroxialcanoatos 

usando ácido láctico 

Promoción de biopolímeros 

a partir de residuos 

agroindustriales 

Yan et al. 

(2024) 
Jugo de sorgo dulce Bacillus coagulans 

Ingeniería de cepas para alta 

tolerancia osmótica y producción 

de L-ácido láctico 

Producción efectiva bajo 

condiciones no estériles 



 

Yang et al. 

(2024) 

Paja de arroz, bagazo de 

caña de azúcar, astillas 

de madera 

Lactiplantibacillus 

pentosus 

Producción de ácido láctico D a 

escala tonelada mediante ingeniería 

de cepas 

Producción a gran escala y 

robustez de la cepa 

Zakaria et al. 

(s.f.) 

Residuos de langostino 

(Nephrops norvegicus) 

suplementados con 

glucosa 

L. paracasei A3 

Fermentación láctica de residuos de 

escampi para recuperación de 

quitina 

Recuperación eficiente de 

quitina y valorización de 

residuos marinos 

Zhang et al. 

(2022) 

Paja de trigo 

(lignocelulósica) 

Pediococcus acidilactici 

ZY271 

Producción continua de L-ácido 

láctico por SSCF 

Producción eficiente de L-

ácido láctico en proceso 

continuo 

Zhang et al. 

(2023) 

Rastrojo de maíz 

pretratado 
L. pentosus LB-1 

Producción de ácido láctico de alta 

concentración a partir de rastrojo 

de maíz sin desintoxicar 

Alta producción (>200 g/L) 

de ácido láctico sin 

detoxificación previa 

Zhang et al. 

(2024) 

Paja de trigo (biomasa 

lignocelulósica) 

Pediococcus acidilactici 

ZY271 

Formulación de ingredientes 

nitrogenados para fermentación de 

ácido láctico quiral 

Ingredientes vegetales 

mejoran fermentación y 

pureza óptica 

Zhang et al. 

(2024) 

Periódicos de desecho y 

paja de arroz 
E. coli JH15 

Producción de D-ácido láctico por 

fermentación de residuos 

lignocelulósicos 

Conversión eficiente de 

residuos en D-ácido láctico 

Zheng et al. 

(2023) 
— — 

Captura de ácido láctico de caldo 

de fermentación con microsferas 

poliméricas y membrana 

Nueva tecnología para 

extracción y purificación 

eficiente de ácido láctico 

Zu et al. 

(2024) 

Sustratos de 1ª, 2ª, 3ª y 

4ª generación (azúcares, 

lignocelulósicos, algas, 

gases) 

Diversos (incluyendo 

cianobacterias, BAL, 

otros) 

Revisión sobre biosíntesis de D-

ácido láctico a partir de biomasa de 

bajo valor 

Identificación de rutas 

microbianas y potencial de 

sustratos alternativos 

 

  



 

3. Sustratos agroindustriales para la producción de ácido láctico 

 

La selección del sustrato es un factor clave en la producción de ácido láctico, ya que impacta 

directamente en la productividad, el costo del proceso y su viabilidad a escala industrial (Zhang et 

al, 2022; Siriwong et al, 2024; Wu et al, 2025). De acuerdo con la literatura (Eş et al, 2018; Savithra 

et al, 2018; Anumudu et al, 2024), los sustratos agroindustriales empleados pueden clasificarse en 

tres generaciones en función de su origen, disponibilidad y necesidades de procesamiento. 

Los sustratos de primera generación están compuestos por materias primas alimenticias 

ricas en carbohidratos fácilmente fermentables, como glucosa, sacarosa, almidón de maíz, trigo, 

papa, arroz o jugo de caña de azúcar (Savithra et al, 2018). Su principal ventaja radica en que 

contienen azúcares fácilmente fermentables, por lo que no requieren pretratamientos complejos. 

Esto se traduce en altos rendimientos en la conversión de sustratos a ácido láctico y en elevadas 

productividades volumétricas durante el proceso fermentativo. Sin embargo, su uso es cuestionado 

debido a la competencia con la producción de alimentos (Panesar y Kaur, 2015; Siriwong et al, 

2024; Wang et al, 2024). Diversos estudios han reportado rendimientos elevados con este tipo de 

sustratos como se sintetiza en la tabla 1. Por ejemplo, el almidón de yuca prehidrolizado alcanzó 

un rendimiento de 1.00 g/g utilizando Leuconostoc mesenteroides ZLZL01 (Wang et al, 2024), 

mientras que la sacarosa llegó a 0.96 g/g con Enterococcus faecalis DB-5 (Fukuda et al, 2023). La 

glucosa también mostró un rendimiento significativo de 0.953 g/g con L. paracasei (Kuznetsov et 

al, 2017). Incluso en medios mixtos, como el suero de queso combinado con aguas residuales de 

cervecería, se logró un rendimiento de 0.79 g/g superior al de muchos sustratos de segunda y tercera 

generación (Wu et al, 2023).  

Los sustratos de segunda generación están compuestos por residuos lignocelulósicos y 

agroindustriales no comestibles como bagazo de caña, paja de trigo, cáscara de arroz, estiércol y 

residuos frutales (Naomi et al, 2022). Son más sostenibles y económicos, ya que aprovechan 

subproductos agrícolas y evitan la competencia con cultivos alimentarios (Carpinelli et al, 2020; 

Lian et al, 2021; Gugel et al, 2024). Además, su disponibilidad a gran escala y bajo costo los 

posiciona como una alternativa atractiva frente a los sustratos de primera generación (Cox et al, 

2023; Wu et al, 2025). No obstante, su uso requiere pretratamientos fisicoquímicos o enzimáticos 

para romper la compleja estructura lignocelulósica y liberar los azúcares fermentables. Estos pasos 

adicionales aumentan los costos y pueden generar compuestos inhibidores como furanos y ácidos 



 

orgánicos. A pesar de estos desafíos, algunos estudios han demostrado rendimientos comparables 

a los de sustratos de primera generación. Por ejemplo, residuos lignocelulósicos tratados mediante 

hidrólisis ácida y enzimática combinada lograron un rendimiento de 0.946 g/g con bacterias ácido-

lácticas (Wu et al, 2025). El bagazo de caña y hueso de aceituna pretratados con hidrólisis alcalina 

alcanzaron 0.83 g/g utilizando Bacillus coagulans DSM2314 (Cox et al, 2023). Sin embargo, otros 

sustratos mostraron rendimientos más modestos, como las hojas de olivo con un rendimiento de 

0.63 g/g utilizando L. casei , o residuos de manzana y estiércol con 0.66 g/g fermentados por 

comunidades microbianas mixtas dominadas por bacterias ácido-lácticas , como se observa en la 

tabla 2. Esta variabilidad se explica por la heterogeneidad en la composición de los residuos, las 

proporciones de los componentes presentes y las diferencias en los métodos de pretratamiento que 

cada uno requiere. 

 

Tabla 2.  

Procesos fermentativos con sustratos de diferentes generaciones para la producción de ácido 

láctico  

 

 

Sustrato Generación Pretratamiento Microorganismo 
Rendimiento 

[g/g] 
Referencias 

Almidón de 

yuca 
Primera 

Hidrólisis 

enzimática de 

dos pasos para 

convertir el 

almidón de yuca 

en glucosa 

Leuconostoc 

mesenteroides ZL01 
1.00 (Wang et al, 2023) 

Sacarosa Primera - 
Cepa DB-5 de 

Enterococcus faecalis 
0.96 (Fukuda et al, 2023) 

Glucosa Primera - Lactobacillus paracasei 0.95 
(Kuznetsov et al, 

2017) 

Lignocelulosa Segunda Hidrólisis ácida 

combinada e 

Bacterias del ácido 

láctico 
0.95 (Wu et al, 2025) 



 

hidrólisis 

enzimática 

Microalgas 

Chlorella 

vulgaris ESP-

31 (biomasa de 

cultivo algal) 

Tercera Hidrólisis ácida 
Lactobacillus plantarum 

23 
0.87 (Chen et al, 2020) 

Bagazo de caña 

de azúcar y el 

hueso de 

aceituna 

Segunda 
Hidrotérmico y 

ácido diluido 

Cepa DSM2314 de 

Bacillus coagulans 
0.83 (Cox et al, 2023) 

Suero de queso 

en polvo y 

aguas 

residuales de 

cervecería. 

Primera - 
Lactobacillus y 

Bifidobacterium 
0.79 (Wu et al, 2023) 

Glucosa Primera - 
Lactobacillus casei 

subsp. casei ATCC 393 
0.76 (Teke et al, 2022) 

Residuos de 

Eucheuma 

denticulatum 

Tercera 

Autohidrólisis 

asistida por 

microondas 

Bacillus coagulans 

ATCC 7050 
0.75 (Chai et al, 2021) 

Jugo de caña 

de azúcar 
Primera 

Método de 

peróxido de 

hidrógeno 

alcalino 

Enterococcus gallinarum 

TSKKU D-6 

0.72 

 

(Siriwong et al, 

2024) 

Estiércol 

porcino y el 

residuo de 

manzana 

Segunda - Lactobacillus 0.66 (Lian et al, 2021) 

Residuos de 

hojas de olivo 
Segunda 

Hidrólisis ácida 

combinada e 

hidrólisis 

enzimática 

Lactobacillus casei 0.63 (Gugel et al, 2024) 

Residuos de 

macroalga roja 

Tercera 
Hidrólisis 

enzimática 
Bacillus coagulans 0.41 (Wong et al, 2022) 



 

Eucheuma 

cottonii 

Paja de trigo Segunda 

Acido seco 

utilizando ácido 

sulfúrico y 

neutralización 

Pediococcus acidilactici 

ZY271 
0.33 (Zhang et al, 2022) 

Bagazo de yuca 

y licor de 

maceración de 

maíz 

Segunda 
Hidrólisis 

enzimática 

Lactobacillus 

amylovorus y 

Lactobacillus 

acidophilus 

0.28 
(Carpinelli et al, 

2020) 

 

Por último, los sustratos de tercera generación se basan en biomasa acuática no comestible, 

principalmente macroalgas y microalgas; Estos organismos presentan una alta tasa de fijación de 

CO₂, no requieren tierras agrícolas y contienen un significativo porcentaje de polisacáridos. Sin 

embargo, su uso en fermentación requiere pretratamientos específicos debido a la complejidad de 

sus estructuras celulares (Chen et al, 2020; Chai et al, 2021; Wong et al, 2022). En este contexto, 

los sustratos de tercera generación han cobrado gran relevancia para la producción de ácido láctico 

gracias a su origen sostenible y su potencial para reducir los costos de producción. Entre estos, se 

incluyen residuos de macroalgas y microalgas como Chlorella vulgaris ESP-31, Eucheuma 

denticulatum y Eucheuma cottonii, que han demostrado ser fuentes efectivas de carbono para la 

fermentación. Los rendimientos con estos sustratos tienden a ser más bajos que los obtenidos con 

los de primera y segunda generación (Tabla 1), por ejemplo, la biomasa de Chlorella vulgaris como 

sustrato alcanzó 0.87 g/g al ser fermentada con L. plantarum en fermentación continua (Chen et al, 

2020) , mientras que la biomasa de Eucheuma denticulatum procesado por autohidrólisis y 

fermentado con Bacillus coagulans ATCC 70 logró 0.74 g/g (Chai et al, 2021). En cambio, otros 

estudios con algas similares solo alcanzaron entre 0.41 g/g con residuos celulósicos de Eucheuma 

cottonii (Wong et al, 2022) y 0.63 g/g con residuos de Chlorella vulgaris (Gugel et al, 2024), 

reflejando desafíos en la extracción eficiente de azúcares y en la adaptación del microorganismo a 

este tipo de biomasa. 

Cabe destacar que la elección del sustrato no solo determina el costo del proceso, sino que 

también influye en la productividad del ácido láctico, dado que su composición química puede 

afectar la eficiencia de la fermentación (Carpinelli  et al, 2020; Brobbey et al, 2024). Dentro de los 



 

tres tipos de generaciones de sustratos existen limitaciones específicas: los sustratos 

lignocelulósicos (segunda generación) presentan compuestos inhibitorios como fenoles, ácidos 

orgánicos y productos de degradación de la lignina, que pueden interrumpir el crecimiento 

microbiano y, por ende, la producción de ácido láctico. En los estudios analizados (tabla 1), el 

30,26 % empleó sustratos de primera generación (como jugo de caña de azúcar, suero de queso en 

polvo, tubérculos de yuca, sacarosa, glucosa y almidón de yuca), mientras que el 65,79 % utilizó 

sustratos de segunda generación (residuos de hojas de olivo, estiércol porcino, bagazo de yuca, 

lignocelulosa, paja de trigo, residuos textiles de algodón, rastrojo de maíz y residuos alimentarios 

como cáscaras de plátano y naranja). En contraste, solo el 3,95 % trabajó con sustratos de tercera 

generación, principalmente microalgas y macroalgas como Eucheuma denticulatum y Eucheuma 

cottonii (figura 2). 

El bajo porcentaje de estudios con sustratos de tercera generación refleja que su adopción 

es reciente en comparación con los de primera y segunda generación, y responde a la búsqueda de 

alternativas más sostenibles y alineadas con los conceptos de biorrefinería (Chen et al, 2020; Chai 

et al, 2021; Wong et al, 2022). Estas fuentes han sido propuestas en la última década como 

respuesta a la necesidad de diversificar materias primas y reducir la presión sobre recursos agrícolas 

y alimentarios. Sin embargo, su uso enfrenta desafíos técnicos, como la complejidad de las 

estructuras celulares y la necesidad de pretratamientos específicos para liberar los azúcares 

fermentables, lo que afecta la eficiencia y eleva los costos del proceso. Además, los rendimientos 

obtenidos con biomasa de algas suelen ser inferiores a los de otras generaciones, debido a la 

dificultad en la extracción de carbohidratos y la adaptación microbiana (Chen et al, 2020; Chai et 

al, 2021; Wong et al, 2022).  

Figura 2 

Distribución de los tipos de sustratos utilizados en la producción de ácido láctico 

 



 

4. Microorganismos empleados 

 

Tabla 3 

Microorganismos utilizados en la producción de ácido láctico, clasificados por tipo y 

especie/cepa 

 

Grupo Microbiano Especie o cepa Referencias 

Bacterias ácido-lácticas  

Lactobacillus casei, plantarum, 

delbrueckii, pentosus, paracasei, 

rhamnosus 

Weissella, Lactococcus y Enterococcus 

Pediococcus acidilactici 

Bifidobacterium 

Bacillus coagulans 

Escherichia coli 

Heyndrickxia coagulans 

(Chenebault et al, 2022) 

(Yan et al, 2024) 

(Ngouénam et al, 2021) 

(Derabli et al, 2022) 

(Srivastava et al, 2015) 

(Wang et al, 2024) 

(Cai et al, 2025; Wu et al, 2025) 

(Kuznetsov et al, 2017) 

 

Microorganismos modificados 

genéticamente 

 

Escherichia coli (A1:ldhA) 

Cepa CEN.PK m850 

Escherichia coli JH15 

Cepa 2H-3 de Geobacillus 

stearothermophilus 

Kosakonia cowaniai 

 Saccharomyces cerevisiae                         

 

(Nastouli et al, 2024) 

(Simonetti et al, 2024) 

(Liu et al, 2023) 

 

 

 

 

 

 

 

 

                             (Liu et al, 2023)                                                                                                                                                      



 

Hongos filamentosos Rhizopus oryzae NRRL 395 (Totaro et al, 2020) 

(Hassan et al, 2017) 

(Wu et al, 2011) 

 

En la producción de ácido láctico, los microorganismos más utilizados pertenecen 

mayoritariamente al grupo de las bacterias ácido-lácticas (BAL), entre las que destacan especies 

de los géneros Lactobacillus como L. plantarum, L. delbrueckii, L. casei y L. paracasei, así como 

Pediococcus, Weissella, Enterococcus, Lactococcus y Bifidobacterium (Eş et al, 2018; Savithra et 

al, 2018; Anumudu et al, 2024; Rosero-Chasoy et al, 2024). Además, se emplean bacterias de otros 

grupos modificadas genéticamente (como E. coli A1:ldhA, E. coli JH15, Geobacillus 

stearothermophilus 2H-3 y Kosakonia cowanii), levaduras como Saccharomyces cerevisiae y 

hongos como Rhizopus oryzae (Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018; Simonetti et al, 2024; 

Mukherjee y Sivaprakasam, 2025). Dentro de los procesos biotecnológicos, las BAL son preferidas 

debido a su eficiencia en la fermentación de azúcares simples, su tolerancia a pH bajos y su 

capacidad de producir ácido láctico con alta pureza óptica (Ryu et al, s.f.; Savithra et al, 2018; 

Anumudu et al, 2024). Además, cepas como Bacillus coagulans y Heyndrickxia coagulans se 

destacan por su termotolerancia y capacidad de fermentar azúcares derivados de sustratos 

lignocelulósicos, lo que resulta útil para el aprovechamiento de sustratos de segunda generación 

(Anumudu et al, 2024; Granget et al, 2024; Susmozas et al, 2025).  

4.1.Bacterias ácido-lácticas 

Las bacterias del ácido láctico (BAL), como Lactobacillus, Lacticaseibacillus y otras 

especies afines, son los principales microorganismos utilizados en la fermentación (Abdel-Rahman 

et al, 2013; Eş et al, 2018). Su capacidad para metabolizar diversos sustratos y tolerar condiciones 

de bajo pH las hace idóneas para la producción de ácido láctico a gran escala (Abdel-Rahman et 

al, 2013; Eş et al, 2018). La vía metabólica utilizada, ya sea homofermentativa o 

heterofermentativa, influye directamente en el rendimiento y la productividad (Abdel-Rahman et 

al, 2013). Además, algunas estrategias de ingeniería genética han sido exploradas para mejorar la 

robustez de las cepas y aumentar las concentraciones de ácido láctico (Mukherjee y Sivaprakasam, 

2025).  



 

Los estudios revisados destacan el uso de bacterias ácido-lácticas (BAL) en distintos 

enfoques para la producción de ácido láctico, aprovechando una variedad de sustratos y estrategias 

de fermentación. Por un lado, se han empleado consorcios microbianos para valorizar residuos 

alimentarios, optimizando parámetros clave para su escalamiento industrial [33]. Asimismo, la 

ingeniería genética ha permitido mejorar la tolerancia osmótica de cepas como Bacillus coagulans, 

aumentando el rendimiento en fermentaciones no estériles con jugo de sorgo dulce [34]. En 

términos de fuentes de carbono, se ha evaluado el potencial de subproductos agroindustriales y 

frutales, como las cáscaras de frutas tropicales y los residuos de Opuntia ficus indica, evidenciando 

diferencias en productividad y eficiencia según el sustrato utilizado (Ngouénam et al, 2021; Derabli 

et al, 2022). Además, la optimización de fermentaciones con L. delbrueckii empleando melaza de 

caña ha permitido reducir tiempos de fermentación sin comprometer el rendimiento (Srivastava et 

al, 2015).  

En cuanto al rendimiento, se ha observado que el uso de una sola cepa bien adaptada al 

sustrato puede alcanzar altos valores de conversión, como es el caso de Leuconostoc mesenteroides 

ZL01 sobre almidón de yuca con 1,00 g/g (Wang et al, 2023), o L. paracasei con glucosa con 0,95 

g/g (Kuznetsov et al, 2017). Siendo todas BAL, el factor que más influye en la diferencia de 

rendimientos es la accesibilidad y composición del sustrato, ya que la presencia de azúcares 

fácilmente fermentables como la glucosa permite una conversión más eficiente, mientras que 

sustratos más complejos pueden requerir pretratamientos adicionales y pueden contener 

compuestos inhibitorios que afectan la eficiencia fermentativa (Eş et al, 2018; Costa et al, 2020; 

Wu et al, 2025).  

Esta relación entre la accesibilidad del sustrato y la presencia de inhibidores no es exclusiva 

de la producción de ácido láctico, sino que se observa también en otros procesos fermentativos 

industriales, como la producción de etanol, butanol y ácidos orgánicos (Eş et al, 2018; Costa et al, 

2020; Wong et al, 2022). Por ejemplo, en la fermentación de biomasa lignocelulósica para etanol, 

la eficiencia del proceso depende en gran medida de la liberación de azúcares fermentables y de la 

eliminación de compuestos inhibitorios como furfural, hidroximetilfurfural (HMF) y ácidos 

fenólicos, los cuales pueden afectar el crecimiento y metabolismo microbiano (Eş et al, 2018; Costa 

et al, 2020). De manera similar, en la producción de ácido butírico y otros ácidos orgánicos, la 

presencia de residuos agrícolas ricos en lignina y hemicelulosa requiere pretratamientos para 



 

mejorar la accesibilidad de los carbohidratos y minimizar la formación de inhibidores (Eş et al, 

2018; Costa et al, 2020). 

Por tanto, la selección y el acondicionamiento del sustrato son aspectos críticos para 

maximizar el rendimiento y la productividad en cualquier proceso fermentativo, como lo 

demuestran tanto los estudios específicos de ácido láctico como la literatura sobre fermentación de 

otros bioproductos (Eş et al, 2018; Costa et al, 2020; Wong et al, 2022; Wu et al, 2025).  

Sin embargo, el uso de consorcios microbianos, como el de Lactobacillus y Bifidobacterium 

aplicado a residuos lácteos y cervecerospuede mejorar la robustez del proceso, entendida como la 

capacidad del sistema fermentativo para mantener la producción de ácido láctico de manera estable 

y eficiente frente a variaciones en la composición del sustrato, presencia de contaminantes o 

condiciones ambientales adversas, aunque no siempre con un rendimiento superior (0,79 g/g en ese 

caso) (Wu et al, 2023). 

 

4.2. Microorganismos modificados genéticamente  

La ingeniería genética y la optimización de procesos han permitido el desarrollo de 

estrategias innovadoras para la producción de ácido láctico a partir de sustratos diversos. Por 

ejemplo, Nastouli et al (2024) desarrollaron un proceso híbrido de biopurificación utilizando una 

cepa modificada genéticamente de E. coli (A1:ldhA) en un biorreactor de membrana, logrando una 

recuperación del producto del 90 %, una concentración de ácido láctico de 41,50 g/L y una 

productividad de 1,38 g/L·h. De manera similar, Simonetti et al. (2024) emplearon la levadura 

modificada genéticamente Saccharomyces cerevisiae (cepa CEN.PK m850) para valorizar residuos 

textiles de algodón, obteniendo un rendimiento del 75 % y una productividad de 1,105 g/L·h. Por 

otro lado, Liu et al. (2023) se enfocaron en la producción de ácido láctico a partir de residuos 

agrícolas lignocelulósicos utilizando la cepa modificada de Geobacillus stearothermophilus (2H-

3) bajo condiciones térmicas específicas (55 °C, pH 6,5), alcanzando rendimientos de hasta 0,99 g 

de ácido láctico/g de azúcar reductor y una productividad de 0,92 g/L·h. 

Adicionalmente, la ingeniería genética y la optimización del proceso han permitido mejorar 

la producción de ácido L-láctico en Saccharomyces cerevisiae a partir de diferentes sustratos y 

condiciones de fermentación. Liu et al. (2023) aplicaron una combinación de ingeniería metabólica 

y optimización del proceso para desarrollar cepas con alta tolerancia a ácidos, logrando así una 

mayor eficiencia en la producción de ácido láctico. De manera complementaria, Choi et al. (2024) 



 

centraron sus modificaciones en aumentar la robustez metabólica de Saccharomyces cerevisiae 

para mejorar la conversión de biomasa lignocelulósica, lo que amplía significativamente las 

posibilidades de escalamiento industrial. Además, Totaro et al. (2020) adoptaron un enfoque 

innovador al emplear un sistema de microbiorreactores, lo que permitió acelerar la optimización 

de la producción de ácido láctico en levaduras y facilitar la evaluación rápida de distintas cepas y 

condiciones experimentales. 

Estos resultados evidencian que la aplicación de microorganismos modificados 

genéticamente y configuraciones avanzadas de biorreactores permite superar varias limitaciones 

de los sistemas convencionales, como la baja conversión de sustratos complejos o la presencia de 

compuestos inhibitorios (Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018; Mukherjee y Sivaprakasam, 2025). 

Aunque se logran altos rendimientos y productividades en condiciones controladas de laboratorio, 

la viabilidad de estas estrategias a escala industrial aún depende de factores como el costo de los 

pretratamientos, la estabilidad genética de las cepas y el cumplimiento de normativas para el uso 

de organismos genéticamente modificados (Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018; Pau et al, 2024). 

 

4.3.Hongos filamentosos 

Por otro lado, algunos hongos filamentosos como Rhizopus oryzae también han sido 

explorados para la producción de ácido láctico, debido a su capacidad de utilizar una amplia gama 

de sustratos y su potencial en procesos fermentativos en estado sólido (SSF). En este contexto, la 

fermentación en estado sólido ha demostrado ser una estrategia viable para la conversión de 

sustratos lignocelulósicos, como el EFB (Empty Fruit Bunch), permitiendo así el escalamiento del 

proceso (Hassan et al, 2011). Sin embargo, estudios posteriores han evidenciado que la 

fermentación en biorreactores semicontinuos puede ofrecer una mayor eficiencia en la producción 

de ácido L-láctico por Rhizopus oryzae, al optimizar tanto la conversión del sustrato como la 

estabilidad del proceso (Wu et al, 2011). A pesar de estas ventajas, es importante señalar que el 

control del proceso y la recuperación del producto siguen representando desafíos técnicos en 

comparación con los procesos basados en bacterias ácido-lácticas. 

El interés en el uso de hongos filamentosos como Rhizopus oryzae radica en varias ventajas 

frente a las BAL. Entre ellas destaca su capacidad para secretar enzimas hidrolíticas que permiten 

la conversión directa de polisacáridos complejos presentes en residuos lignocelulósicos y 

almidonosos, sin requerir pretratamientos enzimáticos externos, lo que puede reducir costos y 



 

simplificar el proceso (Savithra et al, 2018). Además, estos hongos pueden crecer en condiciones 

de bajo pH y en sustratos con alta carga de sólidos, lo que favorece su aplicación en procesos de 

fermentación en estado sólido (SSF) y en la valorización de residuos agroindustriales (Hassan et 

al, 2017). También se ha reportado que Rhizopus oryzae tiene la capacidad de producir el ácido 

láctico con una alta pureza óptica, especialmente el isómero L(+), lo que es relevante para 

aplicaciones alimentarias y farmacéuticas (Wu et al, 2011; Eş  et al, 2018). 

No obstante, el uso de hongos filamentosos presenta limitaciones, como menores 

velocidades de crecimiento, menor tolerancia a altas concentraciones de producto y desafíos en el 

control de la morfología del micelio y la recuperación del producto final (Wu et al, 2011; Eş et al, 

2018). Por estas razones, aunque las BAL suelen ser preferidas en la industria debido a su alta 

productividad y facilidad de manejo, los hongos filamentosos siguen siendo objeto de investigación 

para aplicaciones específicas donde la hidrólisis simultánea y la fermentación de sustratos 

complejos ofrecen ventajas competitivas (Hassan et al, 2017; Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018). 

Cabe señalar que el uso de hongos filamentosos para la producción de otros compuestos, 

como etanol, ácidos orgánicos y enzimas industriales, también ha sido ampliamente estudiado, 

precisamente por su capacidad de degradar biomasa compleja y su versatilidad metabólica (Eş et 

al, 2018; Savithra et al, 2018). Así, la elección entre BAL y hongos filamentosos depende del tipo 

de sustrato, las condiciones del proceso y los objetivos específicos de la producción. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



 

5. Parámetros del bioproceso y consideraciones para el escalamiento  

5.1.Parámetros operativos 

Los parámetros operativos como la temperatura, el pH, la aireación y la agitación 

desempeñan un papel fundamental en la optimización de la producción de ácido láctico. Los 

estudios tanto a escala de laboratorio como piloto reportan temperaturas de proceso entre 20 y 

55 °C, con una temperatura óptima promedio de 37 °C; valores de pH entre 3,85 y 7, con un óptimo 

promedio de 6,.8; y velocidades de agitación entre 50 y 500 rpm, con un óptimo promedio de 

250 rpm. Sin embargo, estos valores óptimos no son universales y varían en función de la cepa, el 

sustrato y la escala del proceso. 

El análisis comparativo de diferentes investigaciones muestra que la adaptación de estos 

parámetros a cada sistema es clave para maximizar la productividad y el rendimiento. Por ejemplo, 

De la Torre et al. (2020) estudiaron la fermentación de residuos de naranja con Lactobacillus 

delbrueckii a 40 °C, comparando velocidades de agitación de 800 rpm (células en reposo) y 

200 rpm (células en crecimiento), obteniendo productividades de 2–4 g/L·h y 1,6–1,8 g/L·h, 

respectivamente. El impacto de la agitación es evidente: aunque 800 rpm favorece la transferencia 

de masa y la disponibilidad de nutrientes, puede ser inviable en escalas grandes por el alto consumo 

energético y el posible daño a las células. En cambio, 200 rpm ofrece un balance entre eficiencia y 

viabilidad operacional, pero este resultado es “bueno” solo en relación con el objetivo de mantener 

la productividad sin comprometer la integridad celular ni aumentar los costos energéticos. Así, la 

“bondad” del resultado debe evaluarse respecto al contexto del proceso y los recursos disponibles. 

Este fenómeno no es exclusivo de la producción de ácido láctico; en otros procesos 

fermentativos como la producción de etanol, butanol y ácidos orgánicos, se ha reportado que 

parámetros como la agitación, la aireación y el pH influyen significativamente en la transferencia 

de masa, la viabilidad celular y la productividad global del proceso (Eş et al, 2018; Savithra et al, 

2018; Costa et al, 2020). Una agitación excesiva puede causar cizallamiento y daño celular, 

mientras que una agitación insuficiente puede limitar la transferencia de oxígeno y nutrientes, 

afectando negativamente el rendimiento (Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018). Por ejemplo, en la 

fermentación de etanol con Saccharomyces cerevisiae o la producción de ácido succínico y 

butírico, la optimización de la agitación y la aireación es fundamental para alcanzar altos 

rendimientos y evitar la acumulación de inhibidores (Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018; Costa et 

al, 2020). Por tanto, la adaptación de los parámetros operativos a las características específicas de 



 

cada sistema y escala es esencial para garantizar la eficiencia y la viabilidad del proceso 

fermentativo. 

Zu et al. (2024) y Cai et al. (2025) trabajaron con Bacillus coagulans utilizando tallos de 

maíz como sustrato, pero variaron temperatura y escala. Cai et al., realizaron la fermentación a 

50 °C (productividad 1,4 g/L·h, rendimiento 0,917 g/g), mientras que Zu et al. emplearon 

temperaturas entre 45 y 55 °C a mayor escala, logrando un rendimiento mayor (0,98 g/g) y una 

productividad de hasta 4,29 g/L·h. La mejora en la eficiencia se debe tanto al uso de cepas 

termotolerantes como a la optimización de la transferencia de calor y masa en escalas mayores, lo 

que permite procesos más robustos en cuanto al aumento de volumen y sistemas más productivos. 

La evidencia concreta de la mejora radica en la comparación directa de los valores de productividad 

y rendimiento, que aumentan al ajustar estos parámetros y escalar el proceso. Este fenómeno, donde 

la optimización de parámetros y el uso de cepas adaptadas permite mejorar el rendimiento y la 

productividad al escalar procesos fermentativos, también ha sido reportado en la producción de 

otros bioproductos como etanol y ácidos orgánicos, donde la transferencia de calor y masa, así 

como la selección de microorganismos robustos, resultan determinantes para el éxito a escala 

industrial (Costa et al, 2020). 

En cuanto al pH, los estudios muestran que valores cercanos a la neutralidad suelen ser 

preferidos en procesos a gran escala. Por ejemplo, la fermentación con Lactiplantibacillus pentosus 

en biorreactores de hasta 9000 L mantuvo un pH de 6,00, obteniendo rendimientos de hasta 

73,70 g/L y purezas ópticas superiores al 99,70 % (Yang et al, 2024). Sin embargo, otros procesos, 

como la fermentación de suero de queso con L. delbrueckii, alcanzaron un 100 % de rendimiento 

a pH 5,50 (Delmoitié et al, 2025). Esto evidencia que el pH óptimo depende de la cepa y del 

sustrato, y que la elección de condiciones más ácidas o neutras puede estar determinada por la 

tolerancia del microorganismo y la composición del medio. 

Este fenómeno no es exclusivo de la producción de ácido láctico, sino que también se 

observa en otros procesos fermentativos, como la producción de etanol, butanol y ácidos orgánicos, 

donde el pH afecta directamente la actividad enzimática, la viabilidad celular y la inhibición por 

producto (Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018). En particular, operar a pH con tendencia a la acidez 

puede ser más eficiente a nivel industrial porque reduce la contaminación microbiana y favorece 

la estabilidad de ciertas cepas tolerantes al ácido, pero también incrementa la concentración de 



 

ácido láctico no disociado, que puede inhibir el crecimiento celular y la productividad (Eş et al, 

2018; Savithra et al, 2018; Costa et al, 2020) 

La inhibición por producto es un desafío importante tanto en laboratorio como a escala 

industrial. En laboratorio, se suele manejar mediante el uso de sistemas de neutralización con bases 

(como hidróxido de calcio o de sodio), el control automático del pH y la extracción in situ del ácido 

láctico para mantener su concentración por debajo de niveles inhibitorios (Eş et al, 2018; Costa et 

al, 2020). A nivel industrial, además de la neutralización, se emplean tecnologías como la 

extracción reactiva, la electrodiálisis y los biorreactores de membrana para remover el producto 

durante la fermentación y así mantener la viabilidad y productividad del cultivo (Costa et al, 2020; 

Kim et al, 2022). Sin embargo, estas estrategias pueden incrementar los costos operativos y de 

inversión, por lo que la selección del pH óptimo y el diseño del proceso deben balancear la 

eficiencia técnica con la viabilidad económica (Eş et al, 2018; Costa et al, 2020; Kim et al, 2022).  

Respecto a la aireación, la comparación entre estudios revela que el ajuste del caudal de 

aire es un parámetro determinante porque influye directamente en la transferencia de oxígeno, la 

eliminación de CO₂ y el control del pH. Un caudal insuficiente puede limitar el crecimiento y la 

actividad metabólica, mientras que un exceso puede inducir rutas metabólicas no deseadas o estrés 

oxidativo. Por ejemplo, Nastouli et al. (2024) demostraron que un caudal de aire de 1,0 vvm 

optimiza la producción de ácido láctico en sistemas con E. coli modificada, al mejorar la 

transferencia de oxígeno y mantener condiciones favorables para la síntesis del producto. De 

manera similar, Simonetti et al. (2024) reportaron que un caudal de 1,5 vvm mejoró la 

productividad de ácido láctico en fermentaciones con Saccharomyces cerevisiae modificada, 

atribuido a una mejor oxigenación y homogenización del medio. 

El fundamento de este efecto es que el oxígeno, aunque no es estrictamente necesario para 

la fermentación láctica, puede influir en la regeneración de cofactores y en el metabolismo 

secundario, modulando el flujo de carbono hacia el ácido láctico o hacia subproductos. Este 

fenómeno se ha observado también en otros procesos fermentativos, como la producción de etanol 

y ácidos orgánicos, donde el ajuste del caudal de aire resulta  crítico radica en su impacto sobre la 

homogenización, el balance redox y la eficiencia metabólica, aspectos fundamentales para 

maximizar la productividad y la estabilidad del proceso fermentativo (Zhang et al, 2024).  

 



 

La productividad del ácido láctico también varía en función del nivel de oxígeno disuelto 

(DO₂). Saccharomyces cerevisiae mostró la mayor productividad (1,6 g/L·h) con una estrategia de 

suministro dinámico de oxígeno (Liu et al, 2023), mientras que L.casei fermentando hojas de olivo 

en condiciones microaerófilas (5 % DO₂) alcanzó una productividad baja (0,26 g/L·h) (Gugel et al, 

2024). Esto sugiere que, aunque un mayor DO₂ puede favorecer el crecimiento inicial, el exceso 

puede desviar el metabolismo hacia rutas no deseadas, mientras que niveles bajos pueden limitar 

la actividad metabólica. Así, la optimización del DO₂ debe adaptarse a la cepa y al proceso 

específico. 

Este fenómeno también se ha observado en otros procesos fermentativos, como la 

producción de etanol, ácidos orgánicos y biopolímeros, donde el control del oxígeno disuelto es 

fundamental para dirigir el metabolismo hacia el producto deseado y evitar la formación de 

subproductos o la inhibición del crecimiento celular (Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018). Por tanto, 

el ajuste del DO₂ es un parámetro crítico en la optimización de la productividad y la eficiencia de 

los procesos fermentativos a nivel industrial. La evidencia comparativa muestra que la selección y 

ajuste de parámetros como temperatura, pH y velocidad de agitación deben adaptarse a la cepa y 

al sustrato específico empleados, ya que no existe un conjunto universal de condiciones óptimas 

para todos los sistemas. Si bien temperaturas entre 40 y 50 °C y pH cercanos a la neutralidad suelen 

favorecer la productividad en muchos procesos, existen excepciones donde condiciones más ácidas 

o temperaturas menores pueden ser más eficientes, dependiendo de la tolerancia y el metabolismo 

del microorganismo (Totaro et al, 2020; Brobbey et al, 2024, Yang et al, 2024). Además, la 

tendencia a reducir la agitación en escalas mayores responde a la necesidad de minimizar costos 

energéticos y preservar la viabilidad celular, sin comprometer la productividad (Thangavelu y 

Rajendran, 2008; Costa et al, 2020). Por tanto, la optimización de estos parámetros debe realizarse 

caso por caso, considerando tanto el desempeño técnico como la viabilidad económica y la 

estabilidad del proceso a gran escala.      

 

5.2.Biorreactores 

La mayoría de los estudios sobre la producción de ácido láctico emplean biorreactores de 

tanque agitado (STR) con volúmenes que varían entre 1 y 3000 litros (Eş et al, 2018). En particular, 

Wei et al, (2018) utilizaron un STR de 5 L con Bacillus coagulans LA-15-2 fermentando tallo de 

maíz, logrando una productividad máxima de 1,81 g/L·h. Zhang et al. emplearon un STR de 3 L 



 

con L. pentosus LB-1, alcanzando un título de ácido láctico superior a 200 g/L en matraces; sin 

embargo, al escalar el proceso al biorreactor, la productividad disminuyó a un rango de 1,60–

2,20 g/L·h. Li et al. utilizaron un STR de 3 L para fermentar paja de trigo con Pediococcus 

acidilactici, obteniendo productividades entre 1,04 y 1,5 g/L·h. Zhang et al. operaron un STR de 

7 L utilizando hidrolizado de periódico de desecho como sustrato y la cepa recombinante E. coli 

JH15, alcanzando una productividad máxima de 4,83 g/L·h y una productividad promedio de 

2,10 g/L·h. Por otro lado, Cai et al. utilizaron un STR de 1 L fermentando hidrolizado de tallo de 

maíz pretratado con Bacillus coagulans, logrando una productividad de 1,40 g/L·h. 

Aunque la fermentación láctica es un metabolismo esencialmente anaerobio, el uso 

predominante de biorreactores de tanque agitado (STR) responde a varias ventajas técnicas. En 

primer lugar, los STR permiten un control preciso de parámetros críticos como la temperatura, el 

pH y la agitación, lo que es fundamental para mantener condiciones óptimas de crecimiento y 

producción, incluso en procesos anaerobios (Eş et al, 2018). Además, la agitación asegura la 

homogeneización del medio, la distribución uniforme de nutrientes y microorganismos, y facilita 

la eliminación de CO₂ producido durante la fermentación, evitando su acumulación y posibles 

efectos inhibitorios sobre las bacterias ácido-lácticas (Eş et al, 2018; Costa et al, 2020). Por otra 

parte, aunque no se requiere oxígeno para la fermentación láctica, en muchos casos se utilizan 

condiciones microaerofílicas o se controla cuidadosamente la transferencia de gases para 

maximizar la productividad y el rendimiento (Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018). Los STR ofrecen 

la flexibilidad necesaria para ajustar estos parámetros y permiten escalar el proceso de manera 

controlada y reproducible. Por ello, su robustez, versatilidad y facilidad de operación los han 

consolidado como la opción preferida tanto en investigación como en aplicaciones industriales para 

la producción de ácido láctico, a pesar de la naturaleza anaerobia del metabolismo involucrado (Eş 

et al, 2018; Savithra et al, 2018; Costa et al, 2020).   

Además de los STR, se han explorado otros tipos de biorreactores debido a la necesidad de 

adaptar el proceso a sustratos complejos y a la búsqueda de mayor eficiencia y flexibilidad 

operativa. Wu et al (2025) emplearon un biorreactor de sacarificación y fermentación simultáneas 

(SSF) combinado con bioprocesamiento consolidado (CBP) para fermentar lignocelulosa con L. 

paracasei y Pichia kudriavzevii, alcanzando rendimientos de 0,94 g/g y 0,93 g/g respectivamente, 

con una productividad de 1,82 g/L·h. Zhang et al. (2024) utilizaron una estrategia en dos etapas: 

primero un biorreactor de 15 L en estado sólido, seguido de un biorreactor de 3 L en fermentación 



 

sumergida con Pediococcus acidilactici ZY271, logrando una productividad de 1,71 g/L·h, un título 

final de 122,90 g/L de ácido láctico y una pureza óptica del 99,80 %. Finalmente, Lu et al. (2012) 

reportaron el uso de un biorreactor de membrana acoplado a un STR de 3000 L para la fermentación 

de tubérculo de ñame y caqui con Lactobacillus rhamnosus, alcanzando una productividad de 

7,77 g/L·h. 

La exploración de estos biorreactores alternativos responde a ventajas específicas: los 

sistemas SSF y CBP permiten la conversión directa de biomasa lignocelulósica, reduciendo la 

necesidad de pretratamientos y facilitando la integración de etapas en un solo proceso, lo que puede 

disminuir costos y tiempos de operación (Costa et al, 2020; Wu et al, 2025). Los biorreactores de 

membrana, por su parte, mejoran la retención celular y la recuperación continua del producto, 

incrementando la productividad y facilitando el escalado (Lu et al, 2012). Además, la combinación 

de fermentación en estado sólido y sumergida permite aprovechar las fortalezas de ambos enfoques, 

optimizando la conversión de sustratos sólidos y la eficiencia global del proceso (Costa et al, 2020; 

Zhang et al, 2024). Estas configuraciones han sido adoptadas en otros procesos fermentativos 

industriales, como la producción de etanol y enzimas, precisamente por su capacidad para manejar 

sustratos complejos y mejorar la viabilidad técnica y económica del proceso (Costa et al, 2020). 

Entre las estrategias que permitieron mejorar el proceso, en el área upstream destacan el 

mejoramiento de cepas, como en el estudio de Li et al. (2025), donde la evolución adaptativa de 

Pediococcus acidilactici permitió incrementar la productividad en un 44,20% respecto a la cepa 

parental, alcanzando 1,50 g/L·h. También, la selección de sustratos alternativos pretratados, como 

el hidrolizado de tallo de maíz (Cai et al, 2025) y el periódico de desecho (Zhang et al, 2024) 

favoreció el aumento de las tasas fermentativas. Dentro de las estrategias upstream, los 

pretratamientos de los sustratos lignocelulósicos son fundamentales para mejorar la accesibilidad 

de los azúcares fermentables. Los pretratamientos químicos, como la hidrólisis ácida o alcalina, 

permiten romper la estructura lignocelulósica liberando celulosa y hemicelulosa para su posterior 

fermentación. Estos métodos son efectivos y relativamente rápidos, pero pueden generar 

compuestos inhibitorios como furfural, hidroximetilfurfural (HMF) y ácidos orgánicos que afectan 

negativamente el crecimiento microbiano y la productividad (Costa et al, 2020; Wu et al, 2025). 

Además, los pretratamientos químicos suelen requerir equipos resistentes a la corrosión y generan 

residuos que deben ser gestionados, aumentando los costos operativos y ambientales. 



 

Por otro lado, los pretratamientos enzimáticos emplean enzimas específicas para hidrolizar 

la celulosa y hemicelulosa en azúcares fermentables de manera más selectiva y con menor 

generación de inhibidores (Costa et al, 2020; Wu et al, 2025). Esta técnica es más amigable 

ambientalmente y puede mejorar la pureza del sustrato fermentable, pero su principal desventaja 

radica en el alto costo de las enzimas y el tiempo prolongado requerido para la hidrólisis, lo que 

puede afectar la viabilidad económica del proceso a gran escala . La combinación de ambos 

métodos, conocida como hidrólisis ácida seguida de hidrólisis enzimática, ha sido una estrategia 

común para equilibrar eficiencia y costos, optimizando la liberación de azúcares y minimizando la 

formación de inhibidores. En este sentido, la integración de pretratamientos adecuados con cepas 

mejoradas y procesos fermentativos optimizados es clave para lograr altos rendimientos y 

productividades, facilitando el escalamiento industrial del ácido láctico (Lu et al, 2012; Zhang et 

al, 2024; Cai et al, 2025).  

En cuanto a las estrategias downstream, la integración de biorreactores de membrana 

reportada por Lu et al. (2012) permitió una separación continua del ácido láctico, mitigando su 

inhibición por producto y elevando la productividad hasta 7,77 g/L·h. Asimismo, el proceso de 

biodesintoxicación en dos etapas implementado por Zhang et al. (2024) favoreció la eliminación 

de inhibidores derivados de la paja de trigo pretratada, logrando un título final de 122,90 g/L con 

una pureza óptica de 99,8 % y una productividad de 1,71 g/L·h. Estos resultados destacan que la 

productividad en la fermentación de ácido láctico depende no solo del tipo de biorreactor utilizado, 

sino también de la implementación adecuada de estrategias upstream (cepas mejoradas, 

pretratamientos y sustratos optimizados) y downstream (tecnologías de separación y 

detoxificación), elementos clave para facilitar el escalamiento industrial del proceso. 

De acuerdo con los datos de la tabla 4, el biorreactor de tanque agitado (STR) fue el sistema 

más empleado para la producción de ácido láctico en los trabajos analizados, destacando su 

facilidad de operación, control de parámetros y adaptabilidad a distintos microorganismos y 

sustratos, desde residuos lignocelulósicos hasta periódicos de desecho ((Eş et al, 2018; Costa et al, 

2020). Sin embargo, la acumulación de ácido láctico en el medio puede generar inhibición del 

crecimiento celular y limitar la productividad, especialmente en fermentaciones de alta carga de 

sólidos, como se observó en los trabajos de (Zhang et al, 2023). Para superar estas limitaciones, 

algunos estudios implementaron biorreactores de sacarificación y fermentación simultáneas (SSF) 

y sistemas de bioprocesamiento consolidado (CBP), integrando la hidrólisis y la fermentación en 



 

un solo paso, lo que permitió aumentar la eficiencia y reducir los tiempos de proceso (Zhang et al, 

2024; Cai et al, 2025). Asimismo, la incorporación de biorreactores de membrana acoplados a STR 

facilitó la separación continua del ácido láctico y mitigó la inhibición por producto, logrando 

productividades significativamente mayores (Lu et al, 2012). Estos enfoques alternativos resultan 

especialmente útiles cuando se trabaja con sustratos complejos o se requiere mantener altas 

productividades en condiciones industriales. 

 

Tabla 4 

Comparación de tipos de biorreactores en la producción de ácido láctico 

 

Biorreactor Microorganismo Sustrato 

Tiempo de 

fermentación 

[h] 

Productividad 

[g/L·h] 
Referencia 

STR 

Bacillus 

coagulans LA-

15-2 

Tallo de maíz 84 1.40 
(Cai et al, 

2025) 

STR 
Pediococcus 

acidilactici 
Paja de trigo 72 1.04-1.50 

(Li et al, 

2025) 

STR 
Lactobacillus 

pentosus LB-1 

Rastrojo de 

maíz 
- 1.60-2.20 

(Zhang et al, 

2023) 

SSF 

Pediococcus 

acidilactici 

ZY271 

Paja de trigo 72 1.71 
(Zhang et al, 

2024) 

STR 

Cepas de 

Pediococcus 

acidilactici: 

TY112, ZY271 y 

ZY15 

Rastrojo de 

maíz 
72 1.73-1.81 

(Wei et al, 

2018) 

SSF y CBP 

Bacterias del 

ácido láctico 

(BAL) 

Lignocelulosa - 1.82 
(Wu et al, 

2025) 

STR 
Escherichia coli 

JH15 

Periódicos de 

desecho y 

paja de arroz 

60 2.10-4.83 
(Zhang et al, 

2024) 



 

STR 

Lactobacillus 

rhamnosus 

HG09F5-27 

Tubérculo de 

ñame y el 

caqui 

52-68 6.73-7.77 
(Lu et al, 

2012) 

Notas:  

SSF = Fermentación en estado sólido (por sus siglas en inglés, Solid-State Fermentation) 

CBP= Bioprocesamiento consolidado (Consolidated Bioprocessing)  

STR = Biorreactor de tanque agitado (Stirred Tank Reactor). 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



 

6. Rendimiento y productividad en diferentes escalas  

Las variables de rendimiento y productividad varían entre las escalas de laboratorio y piloto 

debido a diferencias en la transferencia de masa, la disponibilidad de nutrientes y la adaptación 

microbiana. Generalmente, el rendimiento y la productividad tienden a disminuir al pasar de la 

escala de laboratorio a la escala piloto, debido a las limitaciones inherentes al escalado, como la 

menor eficiencia en la transferencia de oxígeno y el aumento de gradientes de concentración. Por 

ejemplo, en estudios a escala de laboratorio se han reportado productividades elevadas, como 

4.15 g/L- h utilizando melaza de caña de azúcar a 35 °C. Sin embargo, al escalar el proceso, estas 

cifras suelen disminuir, y en biorreactores tipo STR, la productividad se sitúa típicamente entre 1.5 

y 3.50 g/L- h, dependiendo de las condiciones y el diseño del reactor. 

En cuanto a los valores de concentración final de ácido láctico, si bien algunos estudios 

específicos han reportado incrementos en la concentración a escala piloto (por ejemplo, de 47 g/L 

en laboratorio a 80 g/L en piloto), esto no necesariamente implica un aumento en el rendimiento o 

la productividad global, sino que puede estar relacionado con la duración del proceso, la 

acumulación del producto o estrategias de alimentación y operación continua que permiten alcanzar 

mayores títulos (Wei et al, 2018; Zhang et al, 2023; Li et al, 2025; Wu et al, 2025). Por ello, es 

importante diferenciar entre concentración final y rendimiento o productividad volumétrica, ya que 

estos últimos suelen verse afectados negativamente por el escalado, donde las productividades 

elevadas observadas a escala de laboratorio (por ejemplo, 4,15 g/L·h) tienden a disminuir en 

biorreactores de mayor escala (típicamente entre 1,50 y 3,50 g/L·h) debido a las limitaciones 

inherentes al proceso (Wei et al, 2018; Zhang et al, 2023; Wu et al, 2025). 

Algunos estudios han reportado mejoras en la alimentación y modificaciones en el diseño 

del biorreactor que permiten mitigar parcialmente la caída en la productividad durante el escalado, 

pero la tendencia general sigue siendo una disminución respecto a la escala de laboratorio. 

El escalamiento de la producción de ácido láctico enfrenta desafíos técnicos y económicos, 

ya que el rendimiento y la productividad suelen disminuir al pasar de la escala de laboratorio a la 

piloto, principalmente por limitaciones en la transferencia de masa, la acumulación de productos 

inhibitorios y la menor eficiencia en el control de parámetros operativos como la aireación y el pH 

(Zhang et al, 2023; Wu et al, 2025). Aunque estrategias como la fermentación por lotes alimentados 

y la optimización de condiciones pueden mitigar parcialmente estas pérdidas, la eficiencia global 

del proceso depende del diseño del biorreactor, la selección adecuada de microorganismos y la 



 

integración de tecnologías avanzadas de fermentación (Kim et al, 2022; Wu et al 2025). Por tanto, 

la mejora del diseño de bioprocesos y el uso de cepas más eficientes son claves para optimizar la 

producción a nivel industrial y asegurar la viabilidad económica del proceso (Eş et al, 2018). 

En la Tabla 4 se presenta un resumen comparativo de la productividad en escala inicial y 

piloto para los artículos analizados, permitiendo visualizar diferencias y tendencias durante el 

escalamiento. Al enfocarse en la productividad, los trabajos pueden clasificarse en tres grupos 

principales: aquellos en los que aumentó, en los que se mantuvo y en los que disminuyó. En los 

estudios donde la productividad aumentó tras el escalamiento, se destaca el trabajo de Gugel et al, 

(2024), donde L.caseii fermentó residuos de hojas de olivo, pasando de 0.09 g/L·h en frascos de 

50 mL a 0.26 g/L·h en un biorreactor STR de 500 mL. De forma similar, Chenebault et al, (2022) 

usando un consorcio microbiano sobre residuos alimentarios, incrementaron la productividad de 

0.37 g/L·h a 0.95 g/L·h en un STR de 12 L. Carpinelli et al, (2020) reportaron un aumento 

significativo de 0.11 g/L·h a 0.46 g/L·h al escalar la fermentación de bagazo de yuca y licor de 

maceración de maíz. Granget et al, (2024) observaron un fuerte incremento en la producción de 

ácido láctico a partir de bagazo cervecero, pasando de 0.62–1.53 g/L·h a 3.48–5.44 g/L·h. Un rasgo 

común en estos trabajos fue el uso de sustratos ricos en nutrientes o pretratados y el control estricto 

de condiciones de fermentación (pH, temperatura y aireación), además de la implementación de 

estrategias de alimentación continua o semicontinua, lo que favoreció un mejor aprovechamiento 

de los recursos a mayor escala (Wei et al, 2018; Brobbey et al, 2024; Wu et al, 2025).  

En los trabajos donde la productividad se mantuvo estable durante el escalamiento, como 

en el estudio de Santos-Rocha et al, (2024) fermentando melaza de caña con Limosilactobacillus 

reuteri ATCC 53608, se observó que la productividad permaneció en 0.377 g/L·h tanto en matraces 

como en un STR de 4 L. De manera similar, Liu et al, (2023) mantuvieron una productividad 

constante de 0.92 g/L·h al escalar la fermentación de residuos agrícolas lignocelulósicos con 

Geobacillus stearothermophilus. Este comportamiento ha sido reportado también en otros procesos 

fermentativos, como la producción de etanol y ácidos orgánicos, donde el uso de cepas robustas y 

el control estricto de parámetros críticos (pH, temperatura, aireación) permiten que el escalamiento 

no afecte negativamente la productividad (Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018). Sin embargo, es 

importante diferenciar estos casos de aquellos en los que la productividad aumenta tras el escalado, 

lo cual suele deberse a la implementación de estrategias específicas como la alimentación continua, 



 

la mejora en la transferencia de masa o el uso de biorreactores avanzados, más que a un simple 

efecto del cambio de escala (Costa et al, 2020; Wu et al, 2025) 

Por el contrario, en los estudios donde la productividad disminuyó, como en el trabajo de 

Susmozas et al, (2025) con Heyndrickxia coagulans fermentando Betula pendula, la productividad 

cayó de 2.02 a 1.92 g/L- h. De manera más marcada, El-Sheshtawy et al (2022) reportaron una 

caída severa de 0.391 g/L- h a 0.0185 g/L- h utilizando Kosakonia cowanii sobre residuos de 

algodón y café. Pontes et al, (2021) y Marzo-Gago et al, (2024) también reportaron descensos 

moderados de productividad al escalar. Estos descensos suelen deberse principalmente a 

limitaciones en la transferencia de masa y calor, la aparición de gradientes de concentración y la 

acumulación de productos inhibidores cuando se incrementa el volumen del sistema. Los autores 

explican que, a mayor escala, es más difícil mantener la homogeneidad del medio, lo que puede 

provocar zonas con baja disponibilidad de nutrientes u oxígeno, o con acumulación de 

subproductos tóxicos, afectando la viabilidad y actividad de los microorganismos (Wei et al, 2018; 

Zhang et al, 2023; Wu et al, 2025).  

Aunque en muchos estudios el escalado conduce a una disminución de la productividad, no 

todos los trabajos reportan este comportamiento. En ciertos casos, la productividad se mantiene o 

incluso mejora debido a factores como la alta adaptabilidad y tolerancia de la cepa utilizada, la 

optimización del diseño del biorreactor y la implementación de estrategias de operación 

específicas, como la alimentación continua y el uso de sustratos pretratados que minimizan la 

presencia de inhibidores. De acuerdo con la revisión sistemática, la composición del sustrato, el 

metabolismo microbiano y la optimización de los parámetros del proceso son determinantes 

críticos para explicar estas diferencias entre estudios (Thangavelu y Rajendran, 2008). Este 

fenómeno también se ha observado en otros procesos fermentativos industriales, donde la robustez 

del microorganismo y el control preciso de las condiciones operativas pueden mitigar las 

limitaciones asociadas al escalado (Eş et al, 2018; Savithra et al, 2018). 

 

 

 

 

 

 



 

Tabla 5 

Comparación de rendimiento y productividad en escala inicial y piloto 

 

Microorganismo Sustrato 

Rendimiento 

en escala 

inicial [g/g] 

Productividad 

en escala inicial 

[g/ L.h] 

Rendimiento 

en escala 

piloto [g/g] 

Productividad 

en escala piloto 

[g/ L.h] 

Referencia 

Lactobacillus casei 

Residuos de 

hojas de 

olivo 

0.84 0.09 0.63 0.26 
(Gugel et al, 

2024) 

Lactobacillus 
Residuos 

alimentarios 
0.39 0.37 0.38 0.95 

(Chenebault 

et al, 2022) 

Heyndrickxia 

coagulans 

Residuos de 

madera 
1.02 1.70 0.95 1.30-6.60 

(Schroedter 

et al, 2025) 

Lactobacillus 

rhamnosus 

Grano 

gastado de 

cervecería 

0.77 0.62-1.53 0.77 3.48-5.44 
(Granget et 

al, 2024) 

Lactobacillus 

amylovorus y 

Lactobacillus 

acidophilus 

Bagazo de 

yuca y licor 

de 

maceración 

de maíz 

- 0.11 - 0.46 
(Carpinelli 

et al, 2020) 

Heyndrickxia 

coagulans 

Betula 

pendula 
0.92 2.02 0.92 1.92 

(Susmozas 

et al, 2025) 

Lactobacillus 

rhamnosus 

Biomasa 

lignocelulósi

ca y recursos 

biológios 

1.00 2.50 0.97 1.40 
(Pontes et al, 

2021) 

Kosakonia cowaniai 

Residuos de 

algodón y 

café 

0.01 0.39 0.01 0.02 

(El-

Sheshtawy 

et al, 2022) 

Limosilactobacillus 

reuteri ATCC 53608 

Melaza de 

caña de 

azúcar 

0.26 0.36 0.37 0.38 

(Santos-

Rocha et al, 

2024) 

Bacillus coagulans 

A559 

Los residuos 

de pasta 
0.89 1.77 0.68 1.50-1.70 

(Marzo-

Gago et al, 

2024) 

Cepa 2H-3 de 

Geobacillus 

stearothermophilus 

Residuos 

agrícolas 

lignocelulósi

cos 

0.89 0.92 0.99 0.92 [39] 

 



 

Microorganismo Sustrato 

Rendimiento 

en escala 

inicial [g/g] 

Productividad 

en escala inicial 

[g/ L.h] 

Rendimiento 

en escala 

piloto [g/g] 

Productividad 

en escala piloto 

[g/ L.h] 

Referencia 

Lactobacillus casei 

Residuos de 

hojas de 

olivo 

0.84 0.09 0.63 0.26 
(Gugel et al, 

2024) 

Lactobacillus 
Residuos 

alimentarios 
0.39 0.37 0.38 0.95 

(Chenebault 

et al, 2022) 

Heyndrickxia 

coagulans 

Residuos de 

madera 
1.02 1.70 0.95 1.30-6.60 

(Schroedter 

et al, 2025) 

Lactobacillus 

rhamnosus 

Grano 

gastado de 

cervecería 

0.77 0.62-1.53 0.77 3.48-5.44 
(Granget et 

al, 2024) 

Lactobacillus 

amylovorus y 

Lactobacillus 

acidophilus 

Bagazo de 

yuca y licor 

de 

maceración 

de maíz 

- 0.11 - 0.46 
(Carpinelli 

et al, 2020) 

Heyndrickxia 

coagulans 

Betula 

pendula 
0.92 2.02 0.92 1.92 

(Susmozas 

et al, 2025) 

Lactobacillus 

rhamnosus 

Biomasa 

lignocelulósi

ca y recursos 

biológios 

1.00 2.50 0.97 1.40 
(Pontes et al, 

2021) 

Kosakonia cowaniai 

Residuos de 

algodón y 

café 

0.01 0.39 0.01 0.02 

(El-

Sheshtawy 

et al, 2022) 

Limosilactobacillus 

reuteri ATCC 53608 

Melaza de 

caña de 

azúcar 

0.26 0.36 0.37 0.38 

(Santos-

Rocha et al, 

2024) 

Bacillus coagulans 

A559 

Los residuos 

de pasta 
0.89 1.77 0.68 1.50-1.70 

(Marzo-

Gago et al, 

2024) 

Cepa 2H-3 de 

Geobacillus 

stearothermophilus 

Residuos 

agrícolas 

lignocelulósi

cos 

0.89 0.92 0.99 0.92 [39] 

 

Aunque en la Tabla 5 se observa que en cinco estudios la productividad aumenta al escalar 

y en tres disminuye, no es suficiente ni metodológicamente riguroso afirmar que la productividad 

tiende a incrementarse con el escalado solo por esta proporción de casos. La literatura y los 

resultados previos de esta revisión sistemática muestran que, en general, el escalado de procesos 

fermentativos suele asociarse a una disminución de la productividad, debido a limitaciones en la 



 

transferencia de masa y calor, la acumulación de inhibidores y las dificultades de control de 

parámetros operativos a mayor volumen (Wei et al, 2018; Kim et al, 2022; Zhang et al, 2023; Wu 

et al, 2025).  

La observación de aumentos de productividad en algunos estudios puede deberse a factores 

particulares, como la implementación de estrategias de alimentación optimizadas, el uso de cepas 

especialmente adaptadas o modificaciones en el diseño del biorreactor que contrarrestan las 

limitaciones típicas del escalado (Kim et al, 2022; Wu et al, 2025). Sin embargo, estos casos 

representan excepciones y no una tendencia generalizable, ya que la variabilidad entre estudios 

[tipo de microorganismo, sustrato, configuración del reactor y condiciones de operación] es muy 

alta. Este patrón no es exclusivo de la producción de ácido láctico: en otros procesos fermentativos 

industriales, como la producción de etanol y ácidos orgánicos, el escalado también suele estar 

asociado a caídas en la productividad, salvo cuando se implementan estrategias de optimización 

muy específicas (Pontes et al, 2021; Marzo-Gago et al, 2024; Susmozas et al, 2025). Por tanto, 

aunque algunos resultados puntuales muestran incrementos de productividad al escalar, no se puede 

concluir que esta sea la regla. Es necesario considerar un mayor número de estudios y analizar en 

detalle las condiciones específicas que permitieron esos resultados, ya que la tendencia 

predominante en la literatura y en la experiencia industrial sigue siendo la disminución de la 

productividad con el aumento de escala, salvo que se implementen optimizaciones muy específicas. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



 

7. Conclusiones 

El escalamiento de la fermentación de ácido láctico a partir de sustratos agroindustriales 

presenta desafíos técnicos y biológicos que condicionan su viabilidad industrial. Los resultados de 

esta revisión muestran que la selección del sustrato, el desempeño microbiano y la optimización de 

los parámetros operativos son factores determinantes para el éxito del proceso a gran escala. En los 

estudios analizados, los sustratos de primera generación, como glucosa y sacarosa, generaron 

consistentemente mayores rendimientos y productividades en comparación con residuos 

lignocelulósicos y agroindustriales, principalmente por su mayor accesibilidad y menor 

requerimiento de pre-tratamiento. Sin embargo, el uso de sustratos de segunda generación, aunque 

más sostenible y económico, se asocia a una mayor variabilidad en los resultados debido a la 

complejidad de su composición y a la generación de compuestos inhibidores durante el pre-

tratamiento. 

Respecto a los microorganismos, Lactobacillus spp., sigue siendo la opción predominante, 

aunque el empleo de bacterias modificadas genéticamente y especies emergentes ha mostrado 

potencial para mejorar la eficiencia del proceso bajo ciertas condiciones. Las condiciones de 

fermentación, en particular la temperatura, el pH y la agitación, demostraron ser variables críticas: 

los procesos en matraces o frascos agitados suelen presentar valores más altos de rendimiento y 

productividad en pequeña escala, pero la mayoría de los estudios reportan una disminución de la 

eficiencia al escalar a biorreactores tipo STR o de lecho fluidizado, debido a limitaciones en la 

transferencia de masa y calor, control de pH y acumulación de inhibidores. No obstante, algunos 

casos puntuales lograron mantener o mejorar la productividad mediante estrategias de optimización 

específicas, lo que indica que el impacto del escalado puede variar según el diseño del proceso, la 

cepa y el sustrato empleados. 

En síntesis, aunque la producción de ácido láctico a partir de residuos agroindustriales y 

biomasa lignocelulósica es una alternativa prometedora desde el punto de vista ambiental y 

económico, la eficiencia del proceso sigue siendo el principal reto en la transición a escala 

industrial. La tendencia general observada en la literatura y en los estudios revisados es una 

reducción del rendimiento y la productividad al aumentar la escala, salvo cuando se implementan 

optimizaciones específicas que permiten mitigar estas limitaciones. Entre las optimizaciones más 

relevantes se encuentran el uso de sustratos pretratados para mejorar la disponibilidad de azúcares 

fermentables, la selección y mejoramiento de cepas microbianas con mayor tolerancia a inhibidores 



 

y a condiciones óptimas, la aplicación de estrategias de alimentación continua o semicontinua, la 

implementación de tecnologías de separación in situ (como biorreactores de membrana o 

extracción reactiva) para remover el ácido láctico durante la fermentación, y la optimización de 

parámetros operativos como pH, temperatura, agitación y aireación (Thangavelu y Rajendran, 

2008; Panesar y Kaur, 2015; Wu et al, 2025). Estas estrategias han demostrado ser efectivas no 

solo en la producción de ácido láctico, sino también en otros procesos fermentativos industriales, 

donde la integración de mejoras tecnológicas y biológicas es clave para mantener altos niveles de 

productividad y viabilidad económica a gran escala (Hassan et al, 2017; Savithra et al, 2018; 

Lojananan et al, 2024).  

A futuro, el desarrollo de nuevas estrategias biotecnológicas, la mejora genética de cepas y 

la implementación de tecnologías avanzadas de fermentación serán claves para superar los desafíos 

actuales. La integración de procesos de fermentación con biorrefinerías y economía circular, así 

como la innovación en la recuperación y purificación del ácido láctico, representan líneas de trabajo 

prometedoras para mejorar la sostenibilidad y competitividad del proceso a nivel industrial. 



 

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