无标签的幽灵细胞计量用于制造细胞治疗产品

科学领域:

• 生物技术是生物技术.
• 细胞分析 细胞分析
• 制造业自动化 制造业自动化

背景情况:

• 目前用于细胞和基因疗法的质量控制 (QC) 方法依赖于分子染色,限制在线测试和增加制造成本.
• 需要先进的自动化分析方法来确保细胞治疗产品的安全性和有效性.

研究的目的:

• 评估无标签幽灵细胞计量 (LF-GC) 在整个细胞疗法制造过程中实现自动化质量控制的潜力.
• 为了证明LF-GC在量化细胞特征和识别不破坏细胞的杂质方面的能力.

主要方法:

• 利用机器学习驱动的多维,高内容和高通量无标签的幽灵细胞计量 (LF-GC).
• 应用LF-GC分析人类外周血液单核细胞 (PBMC) 和白细胞在各种制造阶段.
• 评估LF-GC在量化细胞数量,活力,细胞子集和检测颗粒杂质方面的准确性.

主要成果:

• 在PBMC中,LF-GC准确量化了细胞数量和活力 (ROC-AUC:0.975).
• 成功识别了特定的细胞群,包括T细胞与非T细胞 (ROC-AUC:0.969) 以及激活与静止的T细胞 (ROC-AUC:0.990).
• 检测到的颗粒杂质具有很高的准确性 (ROC-AUC ≥ 0.998).

结论:

• LF-GC是一种非破坏性,无标签的方法,适用于细胞疗法制造中的实时监控.
• 这项技术可以实现完全自动化,降低成本,提高生产安全有效的细胞疗法产品的效率.