Zellkulturen spielen bei der Produktion von Biologika eine entscheidende Rolle. Bei der Einführung von Prozessänderungen im Rahmen eines Versuchsdesigns (DOE) ist die genaue Modellierung des Verhaltens des Zellkulturprozesses eine Herausforderung, da der Prozess mehrere voneinander abhängige Wachstums- und Produktionsphasen umfasst, von denen nur einige von Prozessänderungen betroffen sein können. Herkömmliche parametrische nichtlineare Modelle haben Schwierigkeiten, diese Komplexität effektiv zu erfassen, während nichtparametrische Modelle allein unzusammenhängend und schwer mit DOE-Parametern zu korrelieren sein können.
Um dieses Problem zu lösen, vereinfacht die funktionale Versuchsplanung die Komplexität in Hauptkomponenten und korreliert die Änderungen mit den Versuchsplanungsparametern. Dieser Ansatz ermöglicht die Erstellung eines Vorhersageprofilers, der Zellkulturparameter anhand von Daten im kleinen Maßstab optimieren und diese zur Vorhersage des Verhaltens während der Produktion im größeren Maßstab verwenden kann. Der gesamte Prozess kann innerhalb der Functional Data Explorer-Plattform in JMP Pro durchgeführt werden und bietet einen effizienteren Ansatz zur Optimierung von Zellkulturprozessen.
