La coltura cellulare svolge un ruolo cruciale nella produzione di prodotti biologici. Quando si introducono cambiamenti di processo come parte di un disegno di esperimento (DOE), modellare accuratamente il comportamento del processo di coltura cellulare è impegnativo poiché il processo coinvolge più fasi di crescita e produzione interdipendenti, solo alcune delle quali possono essere influenzate dai cambiamenti di processo. I modelli parametrici non lineari tradizionali faticano a catturare efficacemente questa complessità, mentre i modelli non parametrici da soli possono essere disgiunti e difficili da correlare con i parametri DOE.
Per risolvere questo problema, il DOE funzionale semplifica la complessità nei componenti principali e correla le modifiche con i parametri DOE. Questo approccio consente la creazione di un profiler di previsione, in grado di ottimizzare i parametri della coltura cellulare da dati su piccola scala e utilizzarli per prevedere il comportamento durante la produzione su larga scala. L'intero processo può essere eseguito all'interno della piattaforma Functional Data Explorer in JMP Pro e può fornire un approccio più efficiente per ottimizzare i processi di coltura cellulare.
