세포 배양(또는 "실험실 배양") 육류는 동물 세포를 생물 반응기에서 배양함으로써 기존 축산업에 비해 지속 가능하고 도축이 필요 없는 대안을 제시합니다. 이 신흥 분야는 기존 생물 의약품 제조 방식을 기반으로 하지만, 상품화 수준의 가격 책정을 위해서는 투입 비용(특히 세포 배양 배지)이 더 낮아야 합니다. UPSIDE Foods는 세포 배양 배지 제형을 신속하게 테스트하고 최적화하기 위해 고처리량 실험 워크플로를 개발했습니다. 그러나 대량의 데이터 세트(실행당 2,000회 이상의 측정)는 수동 데이터 처리로 인해 반복 주기가 지연되고 공정 결정이 지연되는 새로운 병목 현상을 야기했습니다.
이를 극복하기 위해 주요 기기 데이터(예: ViCell XR/Blu, Nova Flex 2)에 실시간으로 액세스할 수 있도록 ODBC(Open Database Connection)를 설정했습니다. 그런 다음 JMP 스크립팅 언어(JSL)를 사용하여 데이터를 JMP로 가져오고 데이터 분석 워크플로를 자동화하는 도구를 개발했습니다. 이 프레젠테이션에서는 스크립트의 기능, 즉 내장된 데이터 시각화(그래프 빌더), 자동 추세 분석(이변량 적합), 그리고 공정 개입(예: 공급, 설정값 조정)을 안내하는 운영자 중심 도구(표 작성)를 보여줍니다. 또한, 이 접근 방식은 조건부 관계를 갖는 데이터 포인트 간의 수치 적분을 필요로 하는 더욱 고급 계산을 가능하게 했습니다. 사례 연구로서, 세포 특이적 포도당 소비량(qGluc, pg/(cell*day))을 사용하여 이 악명 높은 계산의 자동화를 촉진한 방법론의 세 가지 중요한 측면을 강조합니다.
- 표준화된 샘플 명명 규칙 개발.
- JOIN, SORT와 같은 작업을 사용하여 데이터를 자동으로 구성하고 정리합니다.
- 주요 함수(예: IF, LAG, IS MISSING)를 사용하여 수식 열 만들기.
JMP에서 라이브 데이터 스트림을 자동화 분석과 통합함으로써 UPSIDE Foods의 생물공정 개발이 크게 가속화되고 의사 결정 대기 시간이 단축되었습니다.
