pHと温度の変化によるCHO細胞のバッチ培養をモデル化するための新しいダイナミックフルスバランス分析
Ali Ghodba1, Anne Richelle2, Chris McCready3
1Chemical Engineering Department, University of Waterloo, Waterloo, N2L 3G1, ON, Canada.
Journal of biotechnology
|September 6, 2025
まとめ
この研究は,中国ハムスターの卵巣 (CHO) 細胞代謝を予測するための高度な動的流量バランス分析 (dFBA) モデルを導入しています. 最適化されたモデルは,異なるpHと温度条件下で細胞の成長と単一クローン抗体の生成を正確に予測します.
科学分野:
- メタボリック・エンジニアリング
- 生物処理工学
- システム生物学
背景:
- ダイナミックフローズバランス分析 (dFBA) は細胞代謝をシミュレートするのに不可欠ですが,pHや温度などの重要な動作条件を統合するのに苦労します.
- これらの要因は,バイオ医薬品製造におけるモノクローナル抗体 (mAbs) の生成に大きな影響を与える.
研究 の 目的:
- pHと温度に依存する運動的制約を含む高度なdFBAモデルを開発し,検証する.
- 中国ハムスター卵巣 (CHO) の細胞代謝とmAb生産を動的動作条件下で正確に予測する.
主な方法:
- dFBAのフレームワーク内のpHと温度の関数として形成された運動制約.
- Bayesian Information Criterion (BIC) を用いた2段階の最適化アプローチを用いて,モデルの過度パラメータ化を軽減し,最適な運動的制約を選択した.
- Ambr®250バイオリアクターで20回の給餌バッチ実験のデータを用いてモデルを検証した.
主要な成果:
- モデルのパラメータを253から205に削減し,予測精度は8.3% (トレーニング) と2.68% (検証) まで向上しました.
- 高度な予測精度を達成し,平均R2は細胞の成長と位数で0. 97であり,R2は主要な代謝産物 (グルコース,乳酸,アンモニア,アミノ酸) で0. 85であった.
- 変化する温度とpH条件下での代謝変化を捉えるモデルの能力を実証した.
結論:
- 最適化された dFBA フレームワークは,CHO 細胞代謝のモデルベースの最適化のための強力なツールを提供します.
- mAb製造における細胞の成長と生産性を効果的にバランスさせるための最適な動作条件の特定を可能にします.
- 環境変動に対するCHO細胞の代謝反応のより深い理解を容易にする.
