在短期液体储存期间,Jurkat细胞的稳定性通过流影像显微镜分析
Alexandra Roesch1, Cornelia Hiemenz2, Teresa Findley3
1Coriolis Pharma, Fraunhoferstr. 18 b, 82152 Martinsried, Germany; Leiden Academic Centre for Drug Research (LACDR), Leiden University, PO Box 9502, 2300 RA, Leiden, the Netherlands.
概括
基于细胞的药物 (CBMPs) 的短期液体储存可以降低细胞活力. 最佳的储存条件和先进的机器学习工具对于在制造和使用过程中保持细胞健康至关重要.
科学领域:
- 生物技术是生物技术.
- 细胞生物学 细胞生物学
- 制药科学 制药科学
背景情况:
- 基于细胞的药物 (CBMP) 需要强有力的质量控制,细胞活力是一个关键的属性.
- 在制造过程中短期存储液体可能会影响CBMP的质量和有效性.
- 准确评估细胞活力在整个CBMP生命周期中至关重要.
研究的目的:
- 用Jurkat细胞作为模型研究短期液体储存条件对T细胞活力的影响.
- 评估不同的储存介质,温度,以及二甲基硫氧化物 (DMSO) 对细胞活性的影响.
- 评估机器学习工具对快速细胞生存能力评估的有用性.
主要方法:
- 朱尔卡特细胞在各种介质 (细胞培养基,PBS,DMSO) 中存储在不同的温度下长达24小时.
- 细胞活力通过通过流细胞计测通过Annexin V/Calcein-AM染色来评估.
- 用ParticleSentryAI软件和卷积神经网络 (CNN) 进行了细胞图像的形态分析.
主要成果:
- 在所有测试的储存条件下,细胞活力随着时间的推移而下降.
- 甲基二硫氧化物 (DMSO) 对细胞活力产生破坏性影响,在室温下更为明显.
- 机器学习工具显示出对定性可行性评估的承诺,尽管CNN低估了可行性与流细胞计相比.
结论:
- 应尽量减少CBMPs的非冷储存,以保持细胞活力.
- 必须仔细评估最佳的储存条件,以减轻在制造和使用期间的生命力损失.
- 需要进一步的分析开发,以基于机器学习的可靠,无染色的可行性量化.
