针对单克隆抗体生产的 perfusion 过程的自动驾驶开发

科学领域:

• 生物技术是生物技术.
• 生物工艺工程 生物工艺工程
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 生物制药开发需要大量的时间和资源,特别是优化单克隆抗体生产的上游条件.
• 目前的高吞吐量迷你生物反应器系统缺乏用于综合实验规划和自主执行的先进计算工具.
• 在后期生物工艺开发中的机器学习集成仍然不发达.

研究的目的:

• 开发一种用于生物过程开发的自主实验机器.
• 将贝叶斯实验设计 (BED) 与用于生物过程优化的认知数字双胞胎集成.
• 加速开发和转移临床材料生成过程.

主要方法:

• 开发了一个集成的软件框架,结合了贝叶斯实验设计 (BED) 算法和认知数字双胞胎.
• 数字链接软件框架与24平行迷你生物反应器 perfusion 平台.
• 创建了一个能够嵌入知识,实时学习,预测和自主操作的自主实验机器.

主要成果:

• 演示了一台用于生物过程优化的自主实验机器.
• 成功实现了具有挑战性的培养目标,包括增加可活细胞体积 (VCV) 和最大限度地提高活力.
• 经营了27天的种植,自主代理管理了20天的运营.

结论:

• 开发的自主系统显著提高了生物工艺开发效率.
• 与数字双胞胎和BED算法集成的自主代理可以克服当前生物过程优化的局限性.
• 这种方法有望减少生物制药工艺开发和临床材料生成所需的时间和资源.