Analisi multivariata delle serie temporali dei dati dei metaboliti dalla fermentazione delle cellule ovariche del criceto cinese
Florian Lipsmeier, PhD, Scienziato, Divisione di Ricerca Farmaceutica e Informatica per lo Sviluppo Iniziale, Roche Diagnostics GmbH
Le cellule ovariche di criceto cinese (CHO) sono uno dei "cavalli da tiro" nella moderna biotecnologia per la produzione su larga scala di proteine terapeutiche, come gli anticorpi. Le popolazioni di cellule CHO crescono in un mezzo ben definito e in condizioni ben definite in un fermentatore. Durante la fermentazione delle cellule CHO, sia un piccolo set di dati online vengono costantemente registrati sia un set discreto di campioni vengono prelevati equamente distribuiti durante l'intero processo. Questi campioni vengono analizzati principalmente per il loro contenuto di metaboliti e rappresentano le cosiddette misurazioni offline. Nonostante le condizioni quasi costanti durante la fermentazione, può esserci una variabilità piuttosto elevata nella crescita cellulare, nella stabilità del processo e nella produzione di proteine. Ciò può essere dovuto alle diverse proteine prodotte, alle diverse condizioni di pre-coltura prima della fermentazione, alle mutazioni o ad altri fattori potenzialmente non identificati. Stiamo sviluppando una piattaforma di analisi in JMP per affrontare diverse domande su questi argomenti mediante l'analisi dei nostri dati di serie temporali multivariate. I principali strumenti che utilizziamo in questo contesto impiegano prevalentemente i metodi di analisi multivariata offerti da JMP, come l'analisi delle componenti principali e il clustering, e anche metodi di modellazione, come lo screening degli effetti, il partizionamento o le reti neurali. Questi metodi sono completati, ad esempio, dall'implementazione di diverse misure di similarità delle serie temporali dalla letteratura corrente con JMP Scripting Language e dall'uso di pacchetti R esistenti tramite la connessione JMP e R.
