La culture cellulaire joue un rôle crucial dans la production de produits biologiques. Lors de l’introduction de changements de processus dans le cadre d’un plan d’expérience (DOE), il est difficile de modéliser avec précision le comportement du processus de culture cellulaire, car le processus implique plusieurs phases de croissance et de production interdépendantes, dont certaines seulement peuvent être affectées par les changements de processus. Les modèles paramétriques non linéaires traditionnels ont du mal à capturer efficacement cette complexité, tandis que les modèles non paramétriques seuls peuvent être disjoints et difficiles à corréler avec les paramètres du DOE.
Pour résoudre ce problème, le DOE fonctionnel simplifie la complexité en composants principaux et corrèle les modifications avec les paramètres du DOE. Cette approche permet la création d'un profileur de prédiction, capable d'optimiser les paramètres de culture cellulaire à partir de données à petite échelle et de les utiliser pour prédire le comportement lors d'une production à plus grande échelle. L'ensemble du processus peut être effectué au sein de la plateforme Functional Data Explorer de JMP Pro et peut fournir une approche plus efficace pour optimiser les processus de culture cellulaire.
