Optimierung der therapeutischen Proteinproduktion in einem Wasserpflanzen-Expressionssystem mittels DOE
Lynn Dickey, PhD, Vizepräsidentin für Forschung und Technologieentwicklung; Vincent Wingate, stellvertretender Direktor für Upstream-Prozessentwicklung und Pflanzenbiologie – Biolex Therapeutics
Biolex Therapeutics nutzt eine neuartige Bioproduktionsplattform (LEX SystemSM) basierend auf der aquatischen höheren Pflanze Lemna minor, die gentechnisch verändert wurde, um rekombinante biopharmazeutische Proteine zu produzieren. Wir nutzen ein kleinskaliges Prozessmodell zur Optimierung kritischer Faktoren, um Ausbeute und Qualität rekombinanter biopharmazeutischer Proteine zu maximieren. Mithilfe der Versuchsplanung (DOE) in JMP erläutern wir, welche Informationen vor der Erstellung einer DOE erforderlich sind, wie eine benutzerdefinierte DOE erstellt wird und wie die Daten analysiert und visualisiert werden. Wir veranschaulichen die leistungsstarken Design-, Analyse- und Grafikfunktionen der JMP DOE-Plattform, die es uns ermöglicht haben, kritische Parameter zu optimieren und kritische Parameterinteraktionen sowie optimale Bereiche (sowohl für Umwelt- als auch für Medienkomponenten) zu identifizieren, die Ausbeute und Qualität verschiedener therapeutischer Proteine beeinflussen. Wir präsentieren ein geplantes Experiment, das Kohlendioxidgehalt, Stickstoffkonzentration und Umweltfaktoren optimiert, um die Ausbeute eines therapeutischen Proteins zu maximieren. Bekanntlich sind höhere Stickstoff- und Kohlendioxidwerte zwei der wichtigsten Nährstoffe für die Steigerung der Pflanzenbiomasse. Im LEX SystemSM ist noch nicht vollständig definiert, welche Kombination aus Stickstoff, Kohlendioxid und Umweltfaktoren (z. B. Lichtintensität und Temperatur) für die maximale Expression eines rekombinanten Proteins erforderlich ist. Anhand unseres kleinskaligen Prozessmodells zeigen wir, wie wir maßgeschneiderte DOE-Experimente mit diesen kritischen Parametern eingesetzt haben, um die Expression eines rekombinanten Impfstoffantigenproteins zu optimieren.
