La rápida expansión de la industria biofarmacéutica y los requisitos cada vez más estrictos de las agencias reguladoras exigen un diseño de estudio más eficiente y racional en las etapas iniciales del desarrollo de procesos de cultivo celular. Los recientes avances en sistemas de biorreactores de alto rendimiento y diseño de experimentos (DOE) permiten al sector de desarrollo de procesos de cultivo celular satisfacer dicha demanda mediante la integración de ambos avances tecnológicos. En este estudio, comparamos diversas formas de diseños factoriales fraccionados (FFD) y diseños de cribado definitivos (DSD) que abarcan parámetros clave del proceso en biorreactores Ambr® 15 para comprender mejor el proceso inicial de cultivo celular y, por lo tanto, optimizarlo. Los resultados mostraron que el DSD fue más eficaz y eficiente en la detección de efectos cuadráticos en comparación con los FFD. La comparación de las diversas estrategias de desarrollo de modelos disponibles reveló que la regresión directa en dos etapas, combinada con el criterio de información de Akaike corregido (AICc) y la regresión LASSO (operador de contracción y selección mínima absoluta), junto con modelos ensamblados autovalidados (SVEM), ofrecieron una capacidad predictiva superior. Además, se evaluó la validez de las regularidades clave del DoE. En conclusión, el DSD es un diseño experimental adecuado para el desarrollo inicial de cultivos celulares si existen efectos cuadráticos. Los modelos estadísticos derivados del conjunto de datos DSD podrían aplicarse para la optimización predictiva del bioproceso de producción de anticuerpos, a la vez que se pueden relajar regularidades como la herencia de los efectos.
