世界初の培養肉B2Bマーケットプレイス：発表を読む
3D Bio-Tissuesは、ニューカッスル大学からスピンアウトし、BSF Enterpriseが所有する英国のバイオテクノロジー企業であり、バイオテクノロジーの次の章を開発しています。同社は、独自の組織テンプレートプラットフォームを使用して、細胞農業および臨床用途向けの生体同等組織を製造しています。この生体にインスパイアされたボトムアップアプローチは、動物成分を使用せずに構造化され、機能的でスケーラブルな組織を作成し、培養肉やラボで育てた革から人間の角膜置換までの産業をサポートします。
Maintaining sterility in bioreactors is critical for cultivated meat production. Contamination can ruin entire batches, waste resources, and disrupt schedules. This article outlines practical steps to prevent contamination, from system...
無血清培地のスケーリングは高価ですが、賢い戦略でコストを大幅に削減できます。 主な費用は、FGF-2やTGF-βのような成長因子から来ており、これが培地コストの大部分を占めています。例えば、Essential 8のような配合では、これらが総価格の98%を占めています。産業規模では、これらのタンパク質の少量でもバッチごとに数千ポンドの費用がかかることがあります。 主なポイントは以下の通りです: 成長因子がコストを押し上げる: これらのタンパク質は最も高価な培地成分です。 大量購入が助けになる: 大量購入と粉末培地の使用でコストを最大77%削減できます。 食品グレード vs 医薬品グレード: 食品グレードの成分は安価ですが、汚染のリスクがあります。 プロセスの調整で節約: 培地の再利用や配合の最適化で廃棄物と費用を削減します。 プラットフォームのようなCellbaseは、生産者とサプライヤーを結びつけ、大量取引と品質保証を可能にします。これらの戦略を組み合わせることで、血清不使用培地のコストは1リットルあたり£36–£59まで低下し、培養肉の生産がより実現可能になります。 Dr. Peter Stogios: 血清不使用培地のための低コスト成長因子 血清不使用培地の主なコスト要因 血清不使用培地は、培養肉生産における変動運用コストの半分以上を占める可能性があり、事業拡大のための重要な課題となっています[1]。しかし、すべての成分がこれらのコストに等しく寄与するわけではありません。最も高価な成分を特定することは、ラボ規模から商業生産への移行にとって重要です。 コストの大部分は成長因子と組換えタンパク質から来ています。これらの生物活性分子、例えばFGF-2、TGF-β、インスリン、アルブミン、トランスフェリンは、微量で必要とされますが、高価です。一方で、塩類、アミノ酸、ビタミン、緩衝液などの基礎培地成分は比較的安価です。成分のグレード（医薬品グレード対食品グレード）もコストに影響を与えますが、組換えタンパク質は依然として最も高価な部分です。 成長因子と組換えタンパク質 Good Food Instituteによると、無血清成長培地のコストは1リットルあたり約£317（約$400）で、通常のプロセスでは生産ごとに数千ポンド相当の培地が必要です[2]。 特定の処方を見てみると、コストの分布が明らかになります。例えば、Essential 8では、FGF-2とTGF-βが総コストの約98%を占めています[1]。Beefy-9では、アルブミン、FGF-2、インスリンが約60%を占めています[1][3]。 Beefy-9の配合を例にとると、FGF-2の基準濃度が40 ng/mLの場合、培地のコストは1リットルあたり£172（約$217）です。FGF-2の濃度を5...
足場のコストは、培養肉を手頃な価格にするための最大の障害の一つです。 現在、足場は生産コストの大部分を占めることが多く、培養肉の価格は約£50/kgで、従来の牛肉の数ポンド/kgと比べて高価です。この記事では、材料の選択、生産プロセス、より賢い調達方法に焦点を当てて、足場の費用を削減する方法を探ります。 主なポイント: 高コスト: 足場は食用で食品安全であり、機械的に適している必要があるため、手頃な材料の選択肢が限られています。 材料の革新: トウモロコシの殻やジャックフルーツの皮などの農業副産物は有望で、£1/kg未満であり、バイオメディカルグレードの足場の£63/kgと比べて安価です。 効率的な生産: 簡略化された脱細胞化や最適化されたエレクトロスピニングなどの技術は、廃棄物とエネルギー使用を削減できます。 調達プラットフォーム: Cellbaseのようなツールは、調達を効率化し、コスト効果の高い食品グレードの足場材料を提供します。 より安価な材料に焦点を当て、製造方法を改善し、調達を集中化することで、企業は足場のコストを下げ、培養肉を従来の肉と価格の均衡に近づけることができます。 Dr. Glenn Gaudette: 培養肉の足場として脱細胞化したほうれん草を使用 足場材料のコストを左右する要因 足場コスト比較: 培養肉のための従来型材料と植物ベース材料 材料の組成と生体適合性の要件 培養肉のための足場を作成することは、材料コストに大きく影響する独自の課題を伴います。生物医学分野で使用される足場とは異なり、これらは三つの要件を満たす必要があります：食用可能であり、消費に安全であり、細胞の接着、成長、分化をサポートできること。さらに、無害な副産物に分解されなければなりません。この要求の組み合わせにより、他の産業で利用可能なより広範な材料オプションと比較して、材料の選択肢が狭まります[1]。 食品グレードの純度とトレーサビリティへの強調は、さらに費用を増加させます。コラーゲンやゼラチンなどの動物由来の材料は、細胞接着に非常に効果的ですが、複雑な抽出と精製プロセス、厳しい規制要件のためにコストが高くなります。これらの材料はまた、病原体リスクを軽減するための厳格なトレーサビリティシステムを必要とし、品質保証コストをさらに押し上げます[5][11]。一方で、植物由来の代替品 - 穀物、藻類、または菌類からのタンパク質のような - は、特に農業や食品加工の副産物から調達される場合、より手頃な価格であることが多いです。しかし、これらの材料は、動物由来のオプションと同じ生物活性を達成するために、表面コーティングや機能化などの追加の処理が必要な場合があります。[3][6][11]. 培養肉の機械的特性要件を満たすことは、さらに複雑さを増します。足場は、剛性、多孔性、制御された分解速度のような特定の特性を提供しなければなりません。ホールカット製品の場合、筋肉のような食感を再現する必要があり、細胞の配向を導くために異方性の繊維配列が必要な場合もあります。これらの技術基準を達成することは、多くの場合、複雑で高価な製造方法を伴います。その結果、より手頃で高度でない材料は、消費者が肉に期待する感覚的な品質を提供することができないことが多いです[1][6]。 これらの厳しい材料要件は、選択肢の範囲を制限するだけでなく、以下で説明するように生産コストの増加にも寄与しています。 足場の高い生産コスト 高性能な足場を製造するために使用される製造プロセスは、そのコストの主要な要因です。エレクトロスピニングは、ナノファイバー足場を作成するために広く使用されている方法で、高電圧機器、正確な環境制御、遅い堆積速度が必要です。さらに、このプロセスには溶媒の取り扱いと回収システムが含まれており、資本および運用費用の両方に追加されます[5][6]。...
予測モデリングは、プロセスの問題をエスカレートする前に特定することで、培養肉の生産を変革しています。過去およびリアルタイムのデータを分析することにより、これらのモデルは、細胞の成長、分化、成熟などの重要な段階で最適な条件を維持するのに役立ちます。このプロアクティブなアプローチは、失敗を減らし、収量を改善し、一貫した製品品質を保証します。 主なポイント: 問題が発生しやすい段階: 栄養素の枯渇、酸素不足、せん断応力が一般的なリスクです。 モデルの種類: メカニスティック、データ駆動型、ハイブリッドモデルは、トラブルシューティングのためのカスタマイズされたソリューションを提供します。 利点: 早期の失敗検出、正確な根本原因分析、継続的なプロセス最適化。 データの必要性: オンラインセンサーやオフラインアッセイからの高品質で多様なデータセットが重要です。 技術: PCA、PLS、デジタルツインのようなツールは、予測とプロセス制御を強化します。 予測モデリングは、培養肉生産における課題に取り組むためのデータ駆動型ソリューションであり、改善された一貫性と運用効率を提供します。 培養肉バイオプロセスのトラブルシューティングのための予測モデリングフレームワーク 200: 品質設計の習得: 生物製剤CMCにおける製品失敗から商業的成功へ 予測モデリングのためのデータ要件 正確な予測モデルの作成は、バイオプロセス中に収集されたデータの質と範囲にかかっています。詳細なデータセットがなければ、モデルが失敗を予測したり、性能を向上させることは不可能です。バイオリアクター内の物理的条件と細胞の生物学的挙動の両方を捉えることが不可欠です。この基盤は、データの準備とモデリング技術の効果的な適用にとって重要です。 培養肉のバイオプロセスにおけるデータソース 予測モデルは、主に2つのデータソースに依存しています：オンラインセンサーとオフラインアッセイ。 オンラインセンサーは、pH、溶存酸素（DO）、温度、圧力などのリアルタイムパラメータを継続的に監視します。Sartorius ambrシステムのような高度なプラットフォームでは、ラマン分光法を使用してグルコースレベル、生細胞密度、代謝物を追跡することもあります[2][3]。これらのセンサーは、高頻度のデータを提供し、バイオリアクター内で発生する微細な変化を捉えます。 一方、オフラインアッセイは、特定の間隔で正確な測定を提供します。HPLCやELISAのような技術は、代謝物濃度（e.g、乳酸やアンモニア）、細胞生存率、製品の力価を評価するために使用されます。これらは手動のサンプリングとラボ作業を必要としますが、オンラインセンサーが常に達成できるとは限らない精度のレベルを提供します[2][3]。メタデータ、例えばフィード戦略や設定値は、センサーデータの解釈を助けます。例えば、ラマン分光法のデータとフィーディングプロファイルを組み合わせることで、多変量モデルが最終濃度のような重要な品質属性を予測できます。これにより、モデル予測制御システムがバイオプロセスパラメータをリアルタイムで調整できるようになります[2][3]。このようなアプローチは、モデルのトラブルシューティングとパフォーマンスの最適化能力を向上させます。 データが収集されたら、信頼性のある予測ができるように慎重に処理する必要があります。 データ前処理技術 生のバイオリアクターデータは、予測モデリングに使用する準備が整っていることはほとんどありません。いくつかの前処理ステップが必要です: 正規化は、変数が比較可能な範囲にスケーリングされることを保証します。例えば、セル密度のようなパラメータ（しばしば大きな値を持つ）が、pHのような小規模な変数を圧倒するのを防ぎます。このステップは、特に部分最小二乗法（PLS）などのアルゴリズムにとって重要です[3]. 外れ値検出は、センサーのノイズ、サンプリングエラー、または一時的な障害によって引き起こされる異常を特定し、除去します。統計的な閾値やPLSベースの方法が一般的に使用され、これらの外れ値を除外し、予測を歪めるのを防ぎます[3]. 補完は、欠損データポイントを埋めます。回帰による補完（IBR）のような手法は、パラメータ間の相関関係を利用して、例えばグルコースと乳酸レベルの間の相関を利用してギャップを推定します。DOデータが欠落している場合、モデルはpHとグルコースの関係に基づいて予測を行い、リアルタイム予測のためのデータセットの信頼性を維持します[3]....
培養肉生産のための細胞株のスケーリングは、適切なバイオリアクターシステムの選択にかかっています。撹拌槽、波動、固定床バイオリアクターの間で、資本投資、運用費用、スケーラビリティの違いにより、コストは大きく異なります。以下は知っておくべきことです: 撹拌槽バイオリアクター: 懸濁細胞株を用いた大規模生産に最適です。初期費用は高額（£20,000から数十万ポンド）ですが、スケーラビリティは実証済み（最大25,000リットル）。連続灌流法により、1グラムあたりのコストを45%削減できます。 波動バイオリアクター: 手頃なスタートポイント（撹拌槽システムより初期費用が50–66%低い）。小規模から中規模に理想的ですが、1,000リットルを超えると制限があります。消耗品コスト（e.g., 使い捨てバッグは1つ£500–£5,000）が長期的な費用を増加させます。 固定床バイオリアクター: 接着細胞に適しており、スケールでの1回分あたりのコストが最も低い（800リットルで1回分あたり£6,800）。初期投資は高いが、下流処理コストを削減するのに効率的です。 クイック比較 バイオリアクタータイプ 資本コスト 単位あたりのコスト スケーラビリティ 最適用途 制限事項 撹拌槽 £20,000+ £122/g 最大25,000リットル 大規模懸濁細胞 高い初期および運用コスト ウェーブ £13,000–£330,000 £67–£153/g 最大1,000リットル パイロットスケール、柔軟なセットアップ 高い消耗品コスト、限定的なスケール 固定床 高い前払いコスト £6,800/投与量...
足場の生体適合性は、培養肉の生産において重要です。足場は、細胞の接着、成長、分化をサポートしながら、安全に食べられるものでなければなりません。無害な副産物に分解し、食べられない残留物を残さないようにする必要があります。規制基準は、ISO 10993医療機器プロトコルと英国/EUの食品安全法の両方に準拠することを要求しています。知っておくべきことは次のとおりです: 主要な試験分野: 細胞毒性: 材料は70%以上の細胞生存率を示さなければなりません (ISO 10993-5)。 分解性: 足場は安全に食べられる成分に分解されなければなりません。 機械的特性: 剛性、孔隙率、耐久性は細胞成長に不可欠です。 材料カテゴリー: 天然ポリマー (e.g., アルギン酸、ソイプロテイン): 食品としての使用が確立されているため、規制承認が容易です。 合成ポリマー: 新規食品規制の下で詳細な安全データが必要です。 脱細胞化ECM: 動物由来の足場は、アレルゲンや病原体の徹底的なテストが必要です。 規制の焦点: 足場はISO 10993基準を満たし、新規食品評価と一致し、人間の消費に対する安全性を確保する必要があります。テストには、細胞毒性、アレルゲン性、および分解生成物の分析が含まれます。 実用的な応用: 開発者は、生体適合性データを機械的および構造的指標と統合して、足場の性能を最適化する必要があります。Cellbaseのようなプラットフォームは、検証済みの足場を生産ニーズに合わせるのに役立ちます。 この記事は、培養肉生産における足場のテストプロトコル、規制要件、および材料オプションに関する詳細なガイドを提供します。足場の生体適合性に関する規制基準 適用される試験基準 規制基準は、培養肉生産に使用される足場の安全性と生体適合性を確保するための明確な試験プロトコルを確立しています。これらの足場は、ISO 10993医療機器基準と食品安全規制の両方に準拠しなければなりません[6][3][4]。この二重の要件は、足場がバイオマテリアルとして細胞の成長をサポートするだけでなく、最終製品の一部として消費する際にも安全である必要があるために生じます。 ISO...
培養肉を生産する際、正確なバイオリアクターの条件を維持することが重要です。センサーは、温度（37°C）、pH（6.8–7.4）、溶存酸素（30–60%）、CO₂（<10%）、グルコース、バイオマス、代謝物などの主要なパラメータを監視し、細胞の健康と製品の品質を確保します。センサーの性能が悪いと、バッチの無駄、テクスチャの不一致、収量の低下につながる可能性があります。 知っておくべきことは次のとおりです: 温度とpHセンサー: 抵抗温度検出器（RTD）とガラスまたはISFET pHセンサーは、厳密な許容範囲を維持するために信頼性があります。 溶存ガス: 酸素とCO₂の光学センサーは使い捨てシステムでうまく機能し、電気化学センサーは耐久性がありますが、メンテナンスが必要です。 栄養素とバイオマス: 酵素バイオセンサーまたは分光法は、グルコース、乳酸、アンモニアを追跡します。容量センサーは、リアルタイムで生細胞密度を測定します。 バイオリアクターの互換性: 撹拌槽、波動システム、灌流設定は、スケール、無菌性、モニタリングのニーズに基づいたカスタマイズされたセンサーソリューションを必要とします。 重要なポイント: 精度、滅菌互換性、バイオリアクターの種類に基づいてセンサーを選択してください。Cellbaseのようなプラットフォームは、培養肉産業向けにキュレーションされたオプションを提供することで調達を簡素化します。 センサーは培養肉に関連するコストを削減できますか？ 培養肉バイオリアクターで監視すべき重要なパラメーター 培養肉の生産において、7つの重要な変数がバイオプロセスで重要な役割を果たします: 温度、酸素、二酸化炭素、pH、グルコース、バイオマス、代謝物 [4]。これらの要因はそれぞれ、細胞の健康、成長、最終製品の品質に直接影響を与えます。自動化システムは、逸脱に対応するように設計されており、細胞培養に理想的な環境を維持するためにリアルタイムで条件を調整します。温度とpHから始めて、詳細を掘り下げていきましょう。 温度とpH 温度とpHは細胞培養の基盤であり、酵素活性、膜の安定性、細胞周期の進行に直接影響を与えます。培養肉に使用されるほとんどの哺乳類細胞、例えばウシ、ブタ、鳥類の細胞株では、温度は通常37°C前後に維持され、±0.1–0.3°Cの厳密な許容範囲があります [4][5]。この範囲を外れるわずかな変動でも、細胞の生存率や成長率に深刻な影響を与える可能性があります。 pHもまた重要な要素であり、一般的に6.8から7.4 [4][5]の間で制御されます。医薬品グレードのプロセスでは、pHの許容範囲はさらに狭く、±0.05–0.1単位で、長期間にわたって最適な細胞の生存率と生産性を確保します[2][4][5]。このような精密な制御を維持することは、高密度培養において特に重要です。 pHは孤立したパラメータではなく、他の変数と相互作用します。例えば、溶解したCO₂は炭酸を形成し、pHを低下させ、乳酸の蓄積もそれを下げます。逆に、アンモニアの蓄積はpHを上昇させます[4][5]。これらの変動を管理するために、戦略としては、最適化された通気によるCO₂の除去、重炭酸ナトリウムのような塩基の添加、乳酸とアンモニアの形成を最小限に抑えるための調整された給餌プロトコルを組み合わせることがよくあります[4][5]。温度はガスの溶解度に影響を与えるため、問題をさらに複雑にします。例えば、高温は酸素の溶解度を低下させ、37°Cでの溶存酸素の制御をより困難にします。これは、正確なセンサーの配置の重要性を強調しています[4]. 溶存酸素と二酸化炭素 溶存酸素（DO）は、細胞の代謝と好気性呼吸に不可欠です。ほとんどの動物細胞培養は、空気飽和の30–60%でDOを維持しますが、正確な範囲は細胞株に依存し、プロセス開発中に微調整されます[4][5]。20%未満のレベルは低酸素症を引き起こし、成長を停止させる可能性があり、100%に近いレベルは酸化ストレスを引き起こす可能性があります[4][5]。 溶存CO₂（dCO₂）レベルは通常、ガス相で5–10%未満に保たれ、細胞内の酸性化を防ぎます[4]。バイオリアクターの設計は、DOとdCO₂の管理において重要な役割を果たします。例えば、撹拌タンク型リアクターは、波動システムと比較して、より良い酸素移動とガス混合を提供し、大規模での厳密な制御を可能にします。一方、波動バイオリアクターは、高充填量でのCO₂の蓄積に関する課題に直面することがよくあります[3][6]。高細胞密度で動作するパーフュージョンバイオリアクターは、高い酸素消費とCO₂生成のため、綿密な制御が求められます。複数のガス入口、マイクロバブルスパージング、または膜エアレーションなどの技術が一般的に使用されます[3][4][5]。DOは通常、3つのセンサータイプのいずれかを使用して監視されます：電気化学式、光学式、または常磁性式[5]。電気化学センサーはコスト効果が高いですが、酸素を消費し、時間とともにドリフトする可能性があります。酸素感受性色素に依存する光学センサーは酸素を消費せず、使い捨てバイオリアクターに適しており、長期間にわたってより安定しています[2][5]。 CO₂の監視オプションには、セヴェリンガウス型電気化学センサー、光学dCO₂センサー、またはオフガス分析やpH相関のような間接的な方法があります[4][5]。光学dCO₂センサーは使い捨てバイオリアクターと互換性があり、インライン操作を可能にしますが、より高価で動作範囲が狭い傾向があります[4][5]。栄養素レベルとバイオマス グルコース、乳酸、アンモニアなどの栄養素プロファイルは、細胞の成長やストレスレベルに関する貴重な洞察を提供します。これらの指標を監視することで、細胞が成長段階にあるのか、栄養素の制限を受けているのか、ストレス下にあるのかを判断し、給餌や培地交換などの適時の調整を可能にします[4][5]。これらの分析物は、インライン、アットライン、またはオフラインの方法で追跡でき、高度なシステムでは赤外分光法を使用して複数の変数を同時に監視します[4]. グルコースに関する一般的な戦略は、1–4...
3Dプリントされた足場は、培養肉生産の基盤です。 これらの構造は、細胞が筋肉や脂肪組織に成長するための枠組みを提供し、従来の肉の食感を模倣します。しかし、足場の製造における小さな欠陥 - 例えば、不均一な層や空隙 - でも、その強度と機能性を損なう可能性があります。 知っておくべきことは次のとおりです: PLAやPCLのような材料は、その食品グレードの品質とカスタマイズ可能な特性のために一般的に使用されます。 印刷パラメータが重要です。 ノズル温度、印刷速度、材料供給速度は、足場の品質に直接影響します。 リアルタイムモニタリング（e.g., 温度と圧力のセンサー）と印刷後のチェック（e.g., マイクロCTスキャン）は、足場が厳しい基準を満たしていることを保証します。 トレーサビリティと文書化は、各足場を原材料および製造データにリンクすることで、規制遵守に不可欠です。 自動化とAIツールは、生産中にパラメータを動的に調整することで、一貫性を向上させています。 この記事は、材料準備、プリンターのセットアップ、プロセス中の制御、印刷後の評価など、各段階でのプロセスモニタリングに関する詳細なガイドを提供します。また、OCTや機械学習などのツールが足場の信頼性をどのように向上させているかを強調しています。 重要なポイント: 一貫したモニタリングと文書化は、安全性と性能基準を満たす高品質な足場を生産するために不可欠です。3D細胞培養用自己報告型足場 l プロトコルプレビュー 材料の準備と品質管理 培養肉生産のための足場の品質は、原材料の正確な準備と管理に大きく依存しています。PCLやPLAのような食品グレードのポリマー、バイオインク、または複合ブレンドを扱う場合でも、これらの材料は印刷中に一貫して性能を発揮するために、正確な仕様を満たす必要があります。慎重な準備と厳格な品質管理がなければ、最も先進的な3Dプリンターでさえ、プロセスの機械的、生物学的、構造的要求を満たす足場を生産するのに苦労するでしょう。 フィードストックの組成と特性 フィードストックの各バッチは、印刷および細胞培養中に期待通りに動作することを確認するために、徹底的なチェックを通過する必要があります。このプロセスの重要な部分は、レオロジー特性の評価です。バイオインクやポリマーメルトのような材料にとって、ノズルのせん断力の下でどのように流れるかを理解することは重要です。振幅および周波数スイープのような技術は、線形粘弾性範囲を定義し、押出後に材料がその形状を保持することを確認します。流動曲線はせん断薄化挙動を明らかにし、これはスキャフォールド材料に理想的です。ノズル圧力下で薄くなり、堆積時にすぐに粘度を回復することで、きれいなストランド形成と固体層の接着を確保します。 実際の印刷温度（e.g., PLAの場合は200°C）でレオロジー試験を行うことが重要です。粘度、降伏応力、弾性率などの許容パラメータを確立します。これらの閾値を超えるバッチは拒否または再配合されるべきです。わずかな粘度の変化でも、フィラメントの幅、ポアの形状、ヤング率のような機械的特性に大きく影響する可能性があります。複合システムにおいて、固体含有量と粒子サイズ分布は同等に重要です。例えば、機械的特性を向上させるためにPCLをヒドロキシアパタイトで強化する際、セラミック粒子は均一なサイズでよく分散されている必要があります。レーザー回折や顕微鏡などのツールを使用して粒子サイズ分布を評価し、ノズルの詰まりを防ぐために上限を設定します。PCL/ヒドロキシアパタイト足場に関する研究では、材料の組成、温度、印刷速度の変化がストランド幅や細孔の形状を劇的に変化させ、それが機械的強度や細胞適合性に影響を与えることが示されています[1]。空隙や不均一なストランドなどのわずかな欠陥でも、圧縮弾性率を大幅に低下させる可能性があります[1]。 水分含有量も一般的な問題です。PLAのような吸湿性ポリマーは水を容易に吸収し、加熱時に加水分解による劣化を引き起こします。 これにより、粘度の低下、気泡の形成、足場の弱体化が生じます[2]。これを軽減するために、材料は事前に乾燥させ、乾燥剤を入れた密閉容器に保管し、カール・フィッシャー滴定法のような信頼できる方法で監視する必要があります。厳格な水分閾値を設定することが不可欠です。 培養肉の用途では、無菌性と生体適合性は譲れません。足場は哺乳類の細胞成長をサポートするために微生物汚染やエンドトキシンがないことが求められます。ガンマ線照射、UV照射、ろ過、または（ポリマーが許す場合）オートクレーブなどの滅菌方法は検証され、エンドトキシン試験が定期的に行われるべきです。英国およびヨーロッパでは、ISO 10993の生体適合性基準に従うことは、初期の研究段階でも賢明なアプローチです。すべての試験方法、バッチの詳細、および結果は、集中管理されたデジタルシステムに詳細に記録されるべきです。足場は細胞の成長を促進するだけでなく、食品安全基準を満たさなければなりません。...
