Optimisation de la production de protéines thérapeutiques dans un système d'expression de plantes aquatiques utilisant le DOE
Lynn Dickey, PhD, vice-présidente de la recherche et du développement technologique ; Vincent Wingate, directeur associé du développement des procédés en amont et de la biologie végétale – Biolex Therapeutics
Biolex Therapeutics utilise une nouvelle plateforme de biofabrication (LEX SystemSM) basée sur la plante aquatique supérieure Lemna minor, génétiquement modifiée pour produire des protéines biopharmaceutiques recombinantes. Nous utilisons un modèle de processus à petite échelle pour optimiser les facteurs critiques afin de maximiser le rendement et la qualité des protéines biopharmaceutiques recombinantes. À l'aide des fonctionnalités de conception d'expériences (DOE) de JMP, nous discuterons des informations requises avant de configurer un DOE, de la manière de configurer un DOE personnalisé et de la manière d'analyser et de visualiser les données. Nous illustrerons les puissantes capacités de conception, d'analyse et de graphisme de la plateforme JMP DOE qui nous ont permis d'optimiser les paramètres critiques et d'identifier les interactions des paramètres critiques et les plages optimales (à la fois pour les composants environnementaux et médiatiques) qui affectent le rendement et la qualité de plusieurs protéines thérapeutiques différentes. Une expérience conçue sera présentée pour optimiser les niveaux de dioxyde de carbone, la concentration d'azote et les facteurs environnementaux afin de maximiser le rendement d'une protéine thérapeutique. Il est bien connu que deux des principaux composants nutritionnels nécessaires à l’augmentation de la biomasse végétale sont des niveaux plus élevés d’azote et de dioxyde de carbone. Il n'est pas encore entièrement défini dans le LEX SystemSM quelle combinaison d'azote, de dioxyde de carbone et de facteurs environnementaux (par exemple, l'intensité lumineuse et la température) est requise pour l'expression maximale d'une protéine recombinante. À l’aide de notre modèle de processus à petite échelle, nous montrerons comment nous avons utilisé des expériences personnalisées du DOE avec ces paramètres critiques pour optimiser l’expression d’une protéine recombinante d’antigène vaccinal.
