El cultivo celular juega un papel crucial en la producción de productos biológicos. Al introducir cambios en el proceso como parte de un diseño de experimento (DOE), modelar con precisión el comportamiento del proceso de cultivo celular es un desafío, ya que el proceso implica múltiples fases interdependientes de crecimiento y producción, de las cuales solo algunas pueden verse afectadas por los cambios en el proceso. Los modelos paramétricos no lineales tradicionales luchan por capturar eficazmente esta complejidad, mientras que los modelos no paramétricos por sí solos pueden estar inconexos y ser difíciles de correlacionar con los parámetros del DOE.
Para abordar este problema, el DOE funcional simplifica la complejidad en componentes principales y correlaciona los cambios con los parámetros del DOE. Este enfoque permite la creación de un perfilador de predicción, que puede optimizar los parámetros del cultivo celular a partir de datos a pequeña escala y utilizarlos para predecir el comportamiento durante la producción a mayor escala. Todo el proceso se puede realizar dentro de la plataforma Functional Data Explorer en JMP Pro y puede proporcionar un enfoque más eficiente para optimizar los procesos de cultivo celular.
