Otomatik örnekleme sistemleri, biyoproseslerin izlenme şeklini, özellikle kültürlenmiş et üretiminde dönüştürüyor. Bu sistemler, besin seviyeleri, metabolitler ve hücre sağlığı gibi kritik faktörler hakkında sık, hassas ve gerçek zamanlı veriler sunar - manuel örneklemenin karşılayamayacağı bir şey. Günde bir kez manuel olarak yapılmasına kıyasla her 2-3 saatte bir çalışarak, metabolik değişimlerin daha net bir resmini sunar ve maliyetli üretim hatalarını önlemeye yardımcı olur.
Anahtar noktalar şunlardır:
- Verimlilik: Örnekleme, analiz ve temizlik döngüleri 15 dakikadan kısa sürer.
- Sterilite: Sistemler 370 saatten fazla steriliteyi korur, kontaminasyon risklerini azaltır.
- Doğruluk: Glikoz ölçümleri sadece %1,1 sapma gösterir ve amino asit analizi neredeyse gerçek zamanlı içgörüler sunar.
- İş Gücü Tasarrufu: Manuel müdahaleyi en aza indirir, personelin diğer görevler için zamanını serbest bırakır.
- Uygulamalar: Kültürlü et üretiminde tutarlılığı ve ölçeklenebilirliği artırır.
Bu sistemler, HPLC ve Raman spektroskopisi gibi gelişmiş araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olarak hassas besin izleme ve gerçek zamanlı süreç ayarlamaları sağlar. Sonuç olarak, daha iyi kalite kontrolü, azaltılmış değişkenlik ve daha verimli üretim iş akışlarını destekler.
Manuel ve Otomatik Numune Alma Sistemleri: Biyoproseslerde Performans Karşılaştırması
Otomatik Numune Alma Teknolojileri Üzerine Araştırma
Araştırma Yöntemleri ve Yaklaşımları
Otomatik numune alma teknolojilerindeki son gelişmeler, kültürlü et üretimindeki uygulamalarını önemli ölçüde iyileştirmiştir. Bu çalışmalar, otomatik numune alma sistemlerini analitik araçlarla entegre etmeye ve süreç boyunca steriliteyi korumaya odaklanmaktadır.Genellikle, araştırmacılar otomatik örnekleyicileri, HPLC ve kapiler elektroforez gibi yerleşik yöntemlerle eşleştirerek, genellikle hat içi sensörlerin doğru bir şekilde ölçmekte zorlandığı karmaşık metabolitleri izlerler.
Mayıs 2020'de, Viyana Teknoloji Üniversitesi ekibi, Numera sistemini Securecell AG tarafından araştırdı ve CHO fed-batch yetiştirme sırasında Lucullus PIMS yazılımını kullandı. 18 amino asidi ve IgG ürün seviyelerini izleyerek, etkileyici bir şekilde 370 saat boyunca sürekli operasyonun sterilitesini korudular [2]. Hücre yoğunluğu arttıkça, sistem ayarlarına yapılan "İtme Süresi" gibi ayarlamalar önemli hale geldi [2].
Benzer şekilde, Ağustos 2017'de, Rosanne M.Guijt, Tasmania Üniversitesi'nden, Jurkat hücrelerinin beş paralel süspansiyon kültürünü izlemek için Sıralı Enjeksiyon Kapiler Elektroforezi (SI-CE) kullandı. Dört gün boyunca, sistem her kültür için 96 test gerçekleştirdi ve her elektroforetik ayrım sadece 12 dakika sürdü. Dikkat çekici bir şekilde, her bir şişe için sadece 5.78 mL (analiz başına 60 µL'den az) gerektirdi, bu da kültür hacimlerini önemli ölçüde azaltmadan yüksek verimli tarama için ideal hale getirdi [6]. Bu hassas ve sistematik yöntemler, performans verilerine daha derinlemesine bir bakış açısı sağlamak için zemin hazırlamaktadır.
Çalışma Sonuçları ve Performans Verileri
Bu çalışmaların bulguları, otomatik örnekleme sistemlerinin verimliliğini ve hassasiyetini vurgulamaktadır. Örneğin, Viyana ekibi glikoz ölçümleri için %1.1 göreceli standart sapma elde etti.Ayrıca, örnek seyreltmesinden kaynaklanan sistematik hatalar, sapmaları gerçek değerlerden %0.1 ila %3 kadar düşük seviyelere indirmek için düzeltildi [2]. Bu doğruluk seviyesi, manuel örneklemenin tipik olarak sunduğundan çok daha üstündür.
Örnekleme sıklığı başka bir kritik avantajdır. Manuel örnekleme genellikle günde bir kez ile sınırlıyken, otomatik sistemler günde 8 ila 24 kez örnekleme yapabilir, aksi takdirde fark edilmeyebilecek metabolik değişiklikleri yakalayabilir. Viyana çalışmasında, amino asit analizi örnek toplandıktan 45 dakika sonra tamamlandı ve besin tükenmesi hakkında neredeyse gerçek zamanlı içgörüler sağladı [2].
Tasmania çalışması, başka bir önemli faydayı vurguladı: laktat verilerini gerçek zamanlı hücre yoğunluğu ölçümleriyle normalleştirerek, araştırmacılar rotenon ve klioquinol gibi bileşiklerin farmakolojik etkilerini basit biyokütle değişikliklerinden ayırt edebildiler [6]. Bu düzeyde bir ayrıntı, geleneksel manuel örnekleme ile neredeyse imkansız olurdu, çünkü seyrek veri noktaları genellikle kritik metabolik kalıpları gizler.
Medya İzleme için Sensör Teknolojisi
Sensör Türleri ve Analitik Araçlar
Sensör teknolojisi, özellikle kültürlenmiş et üretiminde, gerçek zamanlı medya izlemenin iyileştirilmesinde önemli bir rol oynar. Medya bileşimini ve hücre sağlığını yakından izlemek için çeşitli sensörler kullanılır.Örneğin, standart hat içi sensörler sürekli olarak pH, sıcaklık ve çözünmüş oksijen ölçümleri yaparak hücre büyümesi için koşulların ideal kalmasını sağlar [7]. Canlı hücre yoğunluğunu ölçmeye gelince, kapasitans probları ticari olarak mevcut tek çevrimiçi çözümdür. Bu problar, elektrik alanı kullanarak canlı hücreleri tespit eder, çünkü sağlam hücre zarları küçük kapasitörler gibi davranarak canlı hücreleri ölü olanlardan ve kalıntılardan ayırır [7].
Spektroskopik sensörler, metabolik aktiviteyi izlemek için invaziv olmayan bir yol sunar. Örneğin, UV–vis spektroskopisi, ışık emilimi ve saçılımını (200–740 nm) analiz ederek hücre yoğunluğunu tahmin eder ve hasar görmüş hücrelerden nükleik asitleri tanımlar [7].Floresans spektroskopisi, NADH, NADPH ve triptofan gibi doğal olarak oluşan floroforları izleyerek, sürece müdahale etmeden kültürün metabolik durumu hakkında değerli gerçek zamanlı bilgiler sağlar [7]. Bu arada, Raman spektroskopisi, medyanın moleküler bir parmak izini oluşturarak glikoz, laktat ve amino asit seviyelerinin minimal hata ile hassas bir şekilde izlenmesini sağlar [7][2]. Aslında, hat içi Raman sensörleri, karmaşık medyada tirozin için 0.41 mM ve triptofan için 0.24 mM kök ortalama kare hatası ile olağanüstü bir doğruluk göstermiştir [2]. Bu spektroskopik araçlar, hızlı ve müdahale etmeyen metabolik analiz sunarak otomatik örnekleme sistemlerini tamamlar.
Otomatik sistemler, biyoreaktörleri gelişmiş analizörlere bağlayarak hassasiyeti daha da artırır.Bu kurulum, amino asitler ve vitaminler gibi karmaşık besin maddelerinin gerçek zamanlı izlenmesine olanak tanır, ki bu, hat içi sensörlerin şu anda doğru bir şekilde ölçmekte zorlandığı bir konudur [1][2]. Örneğin, UV-vis absorpsiyon spektroskopisi modelleri, hücre yoğunluğu tahminleri için 0.993 kadar yüksek R² değerlerine ulaşarak güvenilirliklerini göstermiştir [7].
Sensör Entegrasyonu Örnekleri
Teknoloji geliştiricileri ve araştırmacılar arasındaki işbirlikleri, sensör entegrasyonunda etkileyici ilerlemelere yol açmıştır. Bu tür bir örnek, Sartorius Stedim Biotech ve Tornado Spectral Systems arasındaki ortaklıktır. Bir Raman akış hücresi prototipini Ambr 250 Yüksek Verimli mini biyoreaktör sistemine entegre ettiler.Nova Biomedical'den BioProfile FLEX2 analizörü ile otomatik referans ölçümleri için eşleştirerek, CHO hücre kültürlerinde glikoz, laktat ve glutamin takibi için sağlam modeller oluşturdular. Bu kurulum, spektral ve referans verileri arasındaki zaman farkını sadece beş dakikaya indirerek, neredeyse anında veri korelasyonu sağladı [8].
"Raman spektroskopisi, hücre kültürü analizlerini yerinde tahribatsız ölçmek için iyi bir PAT aracıdır... sorgulanan moleküllerin kovalent bağları hakkında yüksek moleküler özgüllük ve sağlamlıkla yapısal bilgi sağlar."
– Marek Hoehse, Sartorius Stedim Biotech [8]
Başka bir örnek, Viyana Teknoloji Üniversitesi'nden geliyor, burada araştırmacılar sensör entegrasyonunun hassasiyeti nasıl artırabileceğini gösterdiler. 3.6 L biyoreaktör, Thermo Fisher Ultimate 3000 HPLC ve Roche Cedex Bio HT analizörü Numera sistemi aracılığıyla bağlandı. Bu kurulum, CHO fed-batch yetiştirme sırasında 18 amino asit ve niasinamid, folik asit, B12 ve riboflavin gibi çeşitli vitaminlerin gerçek zamanlı izlenmesine olanak tanıdı [2]. Otomatik sistem, tek bir çalışmada 24 kaptan 528 spektrum üreterek maliyetleri düşürdü ve geleneksel pilot ölçekli model oluşturma ile karşılaştırıldığında zaman tasarrufu sağladı [8].
Proses Optimizasyonu ve Kalite Kontrol
Gerçek Zamanlı Proses Ayarlamaları
Otomatik örnekleme sistemleri, laboratuvar analitiği ile canlı üretim arasındaki boşluğu doldurarak Proses Analitik Teknolojisi (PAT)'nin gerçek zamanlı olarak kullanılmasını sağlar [2].Bu sistemler, hücre metabolizması ve besin kullanımı hakkında kapsamlı bir görünüm oluşturarak her iki ila üç saatte bir veri sağlar [2]. Bu yüksek frekanslı veriler, manuel örnekleme ile genellikle gözden kaçan laktat değişimleri gibi kinetik değerleri ve kritik olayları yakalar [2][6].
Process Information Management Systems (PIMS) ile eşleştirildiğinde, bu analitik sonuçlar gerektiğinde besleme stratejilerini otomatik olarak ayarlayabilir [2]. Dinamik algoritmalar, reaksiyon platolarını tanımlar ve sürece zamanında müdahale edilmesine olanak tanır [5]. Bu yetenek, yüksek hücre yoğunluğu ve verim elde etmek için optimal besin dengesinin korunmasının kritik olduğu kültive edilmiş et üretiminde özellikle değerlidir.
"Manuel örneklemeye kıyasla daha yüksek örnekleme frekansı, üretilen bilgi içeriğini artırır, bu da metabolizmanın daha kolay yorumlanmasını ve süreç olaylarının daha doğru tespit edilmesini sağlar."
– Paul Kroll, İş Geliştirme Müdürü, Securecell AG [1]
Önemli bir örnek, 2020 yılında Viyana Teknoloji Üniversitesi'nin 3.6 litrelik bir biyoreaktörü, Numera sistemi aracılığıyla otomatik HPLC ve Cedex Bio HT analizörlerine bağladığı zamandan gelir. Bu kurulum, 370 saat boyunca 18 amino asit ve birden fazla vitamini izledi ve sapmalar %0.1 ile %3 arasında değişti [2]. Sık veri toplama, manuel yöntemlerin tamamen gözden kaçıracağı reaksiyon kinetiklerini gözlemlemeyi mümkün kıldı.
Faydalar ve Zorluklar Karşılaştırması
Otomatik örnekleme sistemleriyle ilgili başlıca avantajlar ve zorlukların bir dökümü:
| Özellik | Avantajlar | Zorluklar |
|---|---|---|
| Hassasiyet &ve Doğruluk | Yüksek hassasiyet sağlar (1.1% RSD) ve numune hazırlamada insan hatasını ortadan kaldırır [2] | Seyreltme faktörleri için titiz kalibrasyon ve ayarlamalar gerektirir [2] |
| Veri Sıklığı | Günlük 8+ numuneye izin verir, ayrıntılı kinetik modellemeyi mümkün kılar [2] | Yüksek veri hacmi, yönetim için gelişmiş yazılım (PIMS) gerektirir [2] |
| İş Gücü & Maliyet | Manuel numune alma ve türevleştirme iş yükünü azaltır [2] | Yüksek başlangıç ekipman maliyetleri ve karmaşık kurulum [2][5] |
| Numune Hacmi | Minimum miktarda medya tüketir (<60 µL analiz başına), reaktör hacmini daha uzun süreli çalıştırmalar için korur [6] | Hortum içindeki küçük hacimler, kalıntı birikimi ve yüzey oranı etkilerine eğilimli olabilir [2] |
| Proses Kontrolü | Gerçek zamanlı besleme ve besin ayarlamalarını kolaylaştırır [2][3] | Örnekleyiciler, analizörler ve biyoreaktör kontrolörleri arasında sorunsuz entegrasyon gerektirir [2] |
Otomatik sistemler sadece 370 saatten fazla steriliteyi korumakla kalmaz, aynı zamanda analiz başına 60 mikrolitreden az medya gerektirir [2][6].Bununla birlikte, operatörler sıvı işleme sırasında potansiyel sistematik hataları ele almalıdır, ancak otomatik kalibrasyon sapmaları %0.1 kadar düşük bir seviyeye indirebilir [2]. Ayrıca, filtrasyon modüllerindeki "İtme Süresi" (POT), sürecin gelişmesiyle birlikte tutarlı numune teslimatını sağlamak için canlı hücre yoğunluğuna göre ayarlanabilir [2].
Bu stratejiler, otomatik sistemlerin, sensör teknolojisi ve araştırmadaki önceki gelişmeleri tamamlayarak, kültive edilmiş et üretimini reaktif izleme yerine daha proaktif, kontrollü bir sürece nasıl dönüştürdüğünü vurgulamaktadır.
sbb-itb-ffee270
Cellbase Otomatik Örnekleme Sistemleri için Kaynaklar
Doğrulanmış Tedarikçi Listeleri
Platform ayrıca bbi-biotech'in bioPROBE gibi özel aseptik örnekleme araçlarını da vurgular.Bu araç, biyofilm oluşumunu ve tıkanmayı önlemek için patentli bir gaz yastığı taşıma mekanizması kullanarak "tasarım gereği sterilite" sunar [9]. Ayrıca,
Basitleştirilmiş Ekipman Tedariki
Doğrulanmış listelemeleri sergilemenin ötesinde,
Ar-Ge ekipleri için, doğrulanmış listeler hem örnekleme hem de olay bazlı ayarlamaları otomatikleştiren çözümler sunar. Bu, özellikle 0.5 ml kadar küçük örnek hacimlerini yönetmek için faydalıdır ve ortam kaybını en aza indirmeye yardımcı olur [9][10]. Zaman tasarrufu potansiyeli önemlidir: Otomatik örnekleme, manuel yöntemlere kıyasla, yılda 1,800 örnek işlenirken iş gücü taleplerini yaklaşık 480 adam-saat (12 adam-haftasına eşdeğer) azaltabilir [9].Ekipman edinimini kolaylaştırarak ve hassasiyeti artırarak,
Sonuç
Özet ve Gelecek Görünümü
Otomatik örnekleme sistemleri, kültürlenmiş et biyoproseslerinin izlenme şeklini yeniden şekillendiriyor. Biyoreaktörleri doğrudan analitik araçlarla bağlayarak, 12 kat daha sık - geleneksel günde bir kez yaklaşımına kıyasla her 2-3 saatte bir - yüksek kaliteli veri sağlarlar [1][2]. Bu sık veri toplama, hücre metabolizmasının daha derin bir şekilde anlaşılmasına, besin tükenmesinin daha hızlı tespit edilmesine ve besleme stratejilerini optimize etmek için kritik olan kinetik parametrelerin hesaplanmasına olanak tanır.
Bu sistemler ayrıca daha uzun süre steriliteyi korur ve son derece hassas ölçümler sunar, bu da onları biyoproseslerde bir oyun değiştirici yapar.Bu avantajlar sağlam bir şekilde kurulduğunda, daha büyük ilerlemeler için zemin hazırlanmış olur.
Yetiştirilmiş et üretiminin geleceği akıllı biyoproduksiyon yönünde ilerliyor. Bu, otomatik örnekleme ile tahmin modellerinin ve kapalı döngü süreç kontrollerinin entegrasyonunu içerir. Bu tür ilerlemeler, verilerin sonradan analiz edilmesinden gerçek zamanlı süreç optimizasyonuna odaklanmayı kaydıracaktır. Bu, besleme stratejilerinin anında ayarlanabileceği, üretim süresinin azaltılabileceği, tutarlı ürün kalitesinin sağlanabileceği ve kritik kalite özelliklerinin sürekli izlenmesi yoluyla pazara çıkış süresinin hızlandırılabileceği anlamına gelir [2][3]. Üreticiler için, bu sistemler rekabetçi ve ölçeklenebilir operasyonlar için hızla bir köşe taşı haline geliyor.
Bu evrimde
(İngilizce) Numera PAT: biyoproseslerde otomatik örnekleme
SSS
Otomatik örnekleme sistemleri, kültürlenmiş et üretiminde tutarlılığı nasıl artırır?
Otomatik örnekleme sistemleri, kültürlenmiş et üretiminde tutarlılığı sağlamak için önemli bir rol oynar, manuel örnekleme ile ilgili öngörülemezliği ortadan kaldırır. Bu sistemler, belirlenen aralıklarla hassas örnek hacimleri toplamak üzere tasarlanmıştır, bu da insan hatasını azaltır ve tutarlılığı sağlar. Bu sürekli ve doğru örnekleme, besinler, metabolitler ve hücre sağlığı hakkında gerçek zamanlı içgörüler sunar, üretim süreci üzerinde daha iyi kontrol sağlar ve ürün kalitesini artırır.
Örnekleme, hazırlık ve transfer gibi görevlerin otomasyonu ile kontaminasyon olasılığı önemli ölçüde azalır. Ayrıca, veri toplama standart çalışma saatleri dışında da devam edebilir, bu da üretim sürecine daha kapsamlı bir bakış sunar. Bu sürekli izleme, besleme, sıcaklık veya diğer kritik faktörler gibi parametrelerde hızlı ayarlamalar yapılmasına olanak tanır, bu da tutarlı parti kalitesi ve daha güvenilir üretim sonuçları sağlar. Kültive edilmiş et sektöründe çalışanlar için,
Sensörler, kültive edilmiş et üretiminde gerçek zamanlı izlemeye nasıl katkıda bulunur?
Sensörler, çözünmüş oksijen, pH, sıcaklık, hücre yoğunluğu ve hücre canlılığı gibi anahtar süreç parametrelerini (CPP'ler) sürekli izledikleri için gerçek zamanlı izleme için gereklidir.Anında geri bildirim sağlayarak, bu sensörler operatörlerin sapmaları hızlı bir şekilde fark etmelerine, zamanında ayarlamalar yapmalarına ve ürün kalitesini tehlikeye atabilecek sorunlardan kaçınmalarına yardımcı olur.
Yakın kızılötesi (NIR) ve Raman probları gibi modern teknolojiler, glikoz gibi besin maddelerini ve laktat gibi yan ürünleri gerçek zamanlı izleyerek manuel örnekleme ihtiyacını azaltarak bir adım öteye taşır. In-situ mikroskopi gibi gelişmiş optik araçlar, morfoloji ve yaşanabilirlik hakkında ayrıntılı tek hücre verileri bile sunar. Bu yenilikler, Proses Analitik Teknolojisi (PAT) için merkezi olup, otomasyonu mümkün kılar ve kültive edilmiş et üretiminde tutarlı kontrol sağlar.
Otomatik örnekleme sistemleri biyoproseslerde iş gücünü nasıl azaltır?
Otomatik örnekleme sistemleri, örnekleri analitik enstrümanlara çekme, hazırlama ve teslim etme gibi rutin görevleri üstlenerek biyoproseslerdeki ağır işleri ortadan kaldırır. Önceden belirlenmiş programlar üzerinde çalışan bu sistemler, teknisyenlerin biyoreaktörler ve örneklerle manuel olarak etkileşime girmesine gerek bırakmaz. Sonuç? Daha az tekrarlayan iş, insan hatası olasılığının azalması ve yetenekli personelin veri analizi ve süreçlerin iyileştirilmesi gibi görevlere daha fazla zaman ayırabilmesi.
Dahası, bu sistemler manuel yöntemlere kıyasla çok daha sık - bazen neredeyse sürekli - örnekleme yapılmasına olanak tanır. Bu, gerçek zamanlı izleme ve anahtar parametreler üzerinde daha sıkı kontrol sağlanmasını mümkün kılan bir veri zenginliği oluşturur. Dahili veri yönetim araçlarıyla, iş akışları örnek meta verilerini otomatik olarak düzenleyerek daha da sorunsuz hale gelir, evrak işlerini ve manuel veri girişini azaltır.
Yetiştirilmiş et endüstrisinde olanlar için,
