La viande cultivée en laboratoire (ou « produite en laboratoire ») offre une alternative durable et sans abattage à l'élevage traditionnel, grâce à la culture de cellules animales en bioréacteurs. Ce domaine émergent s'inspire de la fabrication biopharmaceutique traditionnelle, mais nécessite des coûts d'intrants plus faibles (notamment pour les milieux de culture cellulaire) pour atteindre des prix compétitifs. Chez UPSIDE Foods, nous avons développé des flux de travail expérimentaux à haut débit pour tester et optimiser rapidement les formulations de milieux de culture cellulaire. Cependant, les grands volumes de données (plus de 2 000 mesures par cycle) ont créé un nouveau goulot d'étranglement : le traitement manuel des données ralentissait les cycles d'itération et retardait les décisions de processus.
Pour résoudre ce problème, nous avons mis en place une connexion ODBC (Open Database Connection), permettant un accès en temps réel aux données clés des instruments (par exemple, ViCell XR/Blu, Nova Flex 2). Nous avons ensuite développé des outils utilisant le langage de script JMP (JSL) pour importer les données dans JMP et automatiser nos flux d'analyse. Cette présentation illustre les fonctionnalités du script, telles que les visualisations de données intégrées (Graph Builder), l'analyse automatisée des tendances (Bivariate Fit) et les outils d'aide à l'opérateur (Tabulate) pour guider les interventions (par exemple, les flux, les ajustements de consigne). Notre approche a également permis des calculs plus avancés nécessitant une intégration numérique entre des points de données avec des relations conditionnelles. À titre d'étude de cas, j'utilise la consommation de glucose spécifique à chaque cellule qGluc (pg/(cellule*jour)) pour mettre en évidence trois aspects essentiels de notre méthodologie qui ont facilité l'automatisation de ce calcul notoirement laborieux :
- Développer des conventions de dénomination d’échantillons standardisées.
- Organisation et nettoyage automatiques des données à l'aide d'opérations telles que JOIN et SORT.
- Création de colonnes de formules à l'aide de fonctions clés (par exemple, SI, DÉCALAGE, MANQUANT).
L'intégration de flux de données en direct avec des analyses automatisées dans JMP a considérablement accéléré le développement de bioprocédés et réduit la latence de décision chez UPSIDE Foods.
