代谢调节网络动态建模与多个同位素标记物用于iPSCs
Keqi Wang1, Wei Xie1, Sarah W Harcum2
1Department of Mechanical and Industrial Engineering, Northeastern University, Boston, Massachusetts, USA.
Biotechnology and bioengineering
|December 1, 2023
概括
一个新的代谢动力学模型预测了人类诱导的多能干细胞 (iPSC) 生产. 该工具通过优化细胞培养条件以提高功能和可扩展性来帮助再生医学制造.
科学领域:
- 生物技术是生物技术.
- 生物化学工程 生物化学工程
- 干细胞生物学 干细胞生物学
背景情况:
- 不断增长的再生医学市场需要更好的生产人类诱导多能干细胞 (iPSC) 的方法.
- 了解细胞代谢是改善iPSC种植和确保产品质量的关键.
研究的目的:
- 为 iPSC 培养开发一种代谢动力学模型.
- 预测iPSC对环境变化的反应和帮助过程控制.
主要方法:
- 在iPSC中开发了中央碳代谢网络的动力模型.
- 纳入糖解,酸路径,TCA循环和氨基酸代谢.
- 在各种条件下利用细胞外代谢物和同位素标记物数据.
主要成果:
- 该模型准确地描述了iPSC的代谢机制.
- 证明了细胞代谢和培养动态的可靠预测.
- 通过系统的交叉验证,在各种培养条件中验证了性能.
结论:
- 机械运动模型支持优化细胞培养策略.
- 促进培养条件的战略选择,以增强细胞功能.
- 助力大规模制造再生药物和细胞疗法.
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