デジタルモデル駆動の細胞・遺伝子治療プロセス開発
Evan Claes1,2, Tommy Heck1, Roger Dalmau-Diaz3
1Antleron NV, Leuven, Belgium.
Biotechnology and bioengineering
|August 27, 2025
まとめ
デジタルモデルは 細胞と遺伝子療法の製造を最適化し 費用と開発時間を削減します 人工知能を駆動するこのアプローチは 大規模な患者治療の生産性と持続性を高めます
科学分野:
- バイオテクノロジー
- プロセスエンジニアリング
- 再生医療
背景:
- 細胞と遺伝子療法の製造には 工業的な翻訳と費用対効果の高い患者のアクセスのために プロセスの強化が必要です
- 現在の最適化方法は時間や資源を大量に消費し,拡張性を阻害しています.
- FDAのような規制機関は 先進的な製造アプローチを奨励しています
研究 の 目的:
- 細胞と遺伝子療法の製造プロセスの多目的最適化のためのデジタルモデル駆動のフレームワークを開発し,適用する.
- 固定ベッドのバイオリアクターで 人間のメゼンキマ幹細胞の拡張を最適化する
- プロセス開発における生産性,コスト効率,スループットのバランスをとる.
主な方法:
- ハイブリッド細胞の成長モデルとコスト・オブ・グッズのモデルを統合しました
- 培養時間と餌の戦略を最適化するために 20,000のシリコン実験を行った.
- 実験的に最適化されたプロセスを検証した.
主要な成果:
- 基準値と比較してコスト効率,リターン,スループットが最大38%向上しました.
- プロセスの開発コストを57%削減し,時間を81%削減しました.
- 持続可能な多目的プロセス開発のためのデジタルモデルの実現可能性を示した.
結論:
- デジタルモデル駆動の最適化は 細胞と遺伝子療法のプロセス開発に役立つツールです
- このアプローチは,重要な製造ニーズに対応し,AIを好む規制の動向と一致しています.
- このフレームワークにより,効率的で費用対効果があり,スケーラブルな細胞と遺伝子療法の生産が可能になります.
