Получение и накопление данных роста микроорганизмов для построения микробиологических моделей обходится очень недешево. Для наилучшего использования имеющихся данных желательно расширять их путем учета новых факторов. Известны примеры расширения прогностических моделей, основанных на влиянии температуры, значений рН и ахс, за счет учета влияния нитрита [16] и диоксида углерода [65]. Во избежание экстраполяции на области, не покрываемые всей матрицей, планирование эксперимента при этом должно предусматривать достаточное количество условий, находящихся внутри областей интерполяции старых и новых наборов данных. Подробнее о возможных рисках, связанных с добавлением новых данных. При расширении условий необходимо повторно провести стадии валпдп-зацпи и верификации модели.
Разработка более полезных моделей, прогнозирующих поведение микроорганизмов в динамически меняющихся условиях среды (то есть в условиях переменных температур, рН, aJV), потребует применения новых подходов.