BioPharm.Si: Trendi v biofarmacevtski proizvodnji II

Pri modeliranju bioprocesov razvijamo mehanistični model z namenom znižanja stroškov pri proizvodnji bioloških zdravil. Z modelom pridobimo vpogled v metabolizem sesalskih celic CHO (ang. Chinese Hamster Ovary). Model centralnega metabolizma vključuje različne procese, kot so glikoliza, Krebsov cikel, fosfoglukonatno pot, anaplerotične reakcije, metabolizem amino kislin, cikel sečnine, metabolizem protiteles, nukleotidov, lipidov, biomase in transportnih reakcij. Metabolite razdelimo v dve skupini: (a) metabolite, katerim predpostavimo stacionarno stanje (b) metabolite katerim merimo koncentracije tekom procesa. Obravnavan mehanistični model vsebuje 180 metabolnih reakcij in upošteva razporeditev metabolitev iz skupine (a) in (b). Kinetične izraze reakcij opišemo z reverzibilno Monodovo kinetiko. Kot rezultat pridobimo vektor metabolnih fluksov, ki podaja ocene za hitrostne rede metabolnih reakcij. Izkaže se, da vektor ni enolično določen.

Cilj razvoja mehanističnega modela je nadgradnja z vpeljavo transkriptomskih podatkov in pokazati, da s povečanim obsegom uporabljenih informacij lahko zožimo nekatere intervale, ki pripadajo vektorju  metabolnih fluksov. Pri tem upoštevamo dve ključni predpostavki: (i) količina izraženega encima je pogojena s številom kopij RNA (transkripcijski podatki oz. transkriptomika), kjer izločimo podatke pod določenim pragom, namen je izognitev podatkom, ki bi lahko predstavljali šum. (ii) Vsak encim je biološko aktiven sorazmerno s pretvorbenim številom, ki nam pove koliko molekul substrata se pretvori v produkt v sekundi pri reakciji, ki jo katalizira encim. S povezovanjem transkriptomike in vrednosti pretvorbenega števila (kcat) določimo relativne hitrosti reakcij v metabolni mreži. Z uporabo tovrstnih podatkov pridobimo spremembo v intervalih vektorja metabolnih fluksov ter s tem natančnejši mehanistični model.

Zadostna produktivnosti celičnih linij je eden od ključnih izzivov biofarmacevtike, ki znatno vpliva na stroške razvoja. V okviru programa BioPharm raziskujemo možnost napovedovanja produktivnosti celic CHO na podlagi njihovega metabolnega profila že v zgodnjih fazah razvoja celične linije ali bioprocesa. Pri tem uporabljamo tehnologijo fenotipskih mikromrež (Phenotype Microarrays) podjetja BioLog, kjer spremljamo rast celic na 671 različnih substratih tako hkrati lahko opazujemo veliko število metabolnih poti. Cilj je določitev označevalcev, ki bodo lahko ločili visoko- in nizko-produktivne celice CHO že pri njihovem razvoju, tehnologija pa se lahko uporabi tudi za optimizacijo strategije vodenja procesa za podaljševanje produkcijske faze.

Na Odseku za molekularno biologijo in nanobiotehnologijo Kemijskega inštituta razvijamo nove možnosti zaznavanja na osnovi mikrotehtnice s kremenovim kristalom. V okviru evropskega projekta H2020 NextBioPharmDSP smo pokazali možnosti specifične detekcije rekombinantnih protiteles IgG v realnem času v in-line postavitvi za kromatografsko stopnjo. V programu SPS Biopharm.si pristop nadgrajujemo v možnost hitre prepoznave glikozilacijskega vzorca na osnovi specifične afinitete lektinov do terminalnih sladkornih skupin. Glikozilacijski vzorec lahko značilno vpliva na fiziološke učinke proteinov. Senzor nadalje oblikujemo kot podlago za celične kulture. Možnost spremljanja spremembe mase in mehanskih lastnostih omogoča takojšnjo zaznavo celičnega odziva po izpostavitvi testnim substancam.

Z razvojem tehnologije se količina podatkov, ki nastaja med raziskavami, proizvodnji ali poslovanjem, hitro povečuje. Zdi se, da ustvarjamo več podatkov, kot jih zmoremo razumeti. Z orodjem Orange zato želimo čim širšemu krogu uporabnikov omogočiti, da samostojno, brez čakanja na strokovnjake, analizirajo svoje podatke. Orange je prosto dostopno orodje za odkrivanje znanja iz podatkov. Prijazen uporabniški vmesnik nam omogoča, da lahko hitro odgovorimo na vedno nova vprašanja, ki se nam porajajo ob analizi. Orangeve gradnike za vizualizacijo, odkrivanje skupin in napovedovanje lahko skoraj poljubno povezujemo in tako odgovarjamo na zastavljena vprašanja. Sicer je Orange splošno orodje, a ponuja tudi specializirane gradnike za nekatere vrste podatkov, denimo za časovne vrste, genske izraze, besedila, grafe, ali spektre. Orange vam bomo predstavili na primeru analize podatkov o spektrih, ki zajemajo kemične lastnosti vzorca, kot jih dobimo z infrardečo spektroskopijo ali spektroskopijo Raman.

Bakteriofagna terapija je poznana že iz začetka prejšnjega stoletja. Kljub temu, da so jo določene države uporabljale vsa ta leta, pa se v zahodnih državah kaže velik interes za njeno implementacijo šele v zadnjih nekaj letih. Razlog je predvsem v povečevanju antibiotske rezistence, ter posledični želji po manjši uporabi antibiotikov na različnih področjih. Potencial uporabe bakteriofagov je za zelo širok, od kmetijstva, živilstva, veterine do zdravljenja ljudi. Za končno industrijsko uporabo pa je potrebno omogočiti hitro in učinkovito proizvodnjo bakteriofagov.

V predavanju bomo predstavili nekatere izzive selekcije bakteriofagov za različne aplikacije iz regulatornega stališča in iz stališča učinkovite proizvodnje v velikem merilu. Prav tako bodo predstavljeni standardni koraki, ki so potrebni za razvoj takega industrijskega procesa, od procesnih korakov do analitskih metod, uporabljenih med procesom in za sproščanje končnega produkta.

Bakteriofagna terapija je poznana že iz začetka prejšnjega stoletja. Kljub temu, da so jo določene države uporabljale vsa ta leta, pa se v zahodnih državah kaže velik interes za njeno implementacijo šele v zadnjih nekaj letih. Razlog je predvsem v povečevanju antibiotske rezistence, ter posledični želji po manjši uporabi antibiotikov na različnih področjih. Potencial uporabe bakteriofagov je za zelo širok, od kmetijstva, živilstva, veterine do zdravljenja ljudi. Za končno industrijsko uporabo pa je potrebno omogočiti hitro in učinkovito proizvodnjo bakteriofagov.

V predavanju bomo predstavili nekatere izzive selekcije bakteriofagov za različne aplikacije iz regulatornega stališča in iz stališča učinkovite proizvodnje v velikem merilu. Prav tako bodo predstavljeni standardni koraki, ki so potrebni za razvoj takega industrijskega procesa, od procesnih korakov do analitskih metod, uporabljenih med procesom in za sproščanje končnega produkta.

Razvoj na področju genske terapije in DNA cepiv narekuje vzporeden razvoj in optimizacijo proizvodnih procesov različnih vektorjev in plazmidne DNA. V predavanju bomo predstavili aktualne izzive na področju tehnologij za proizvodnjo plazmidne DNA. Cilj proizvodnega postopka je plazmidna DNA v superzviti obliki z nizko vsebnostjo genomske DNA, RNA in celičnih proteinov. Na kvaliteto plazmidne DNA, vsebnost nečistoč ter na izkoristek lahko pomembno vplivamo z izbiro gojišča in optimizacijo pripravljalnega procesa. V zaključnem procesu odstranimo preostale nečistoče, kjer je glavni izziv ločba izoformnih vrst plazmidne DNA. Za optimizacijo pripravljalnega in zaključnega procesa je ključna ustrezna izbira analitskih metod in metod za nadzor proizvodnega procesa. V predavanju bomo predstavili biološke in inženirske izzive pri razvoju in optimizaciji analitskih metod, pripravljalnega ter zaključnega procesa za plazmidno DNA.