Analisi multivariata delle serie temporali dei dati sui metaboliti della fermentazione delle cellule ovariche di criceto cinese
Florian Lipsmeier, PhD, scienziato, divisione informatica per la ricerca farmaceutica e lo sviluppo iniziale, Roche Diagnostics GmbH
Le cellule ovariche di criceto cinese (CHO) sono uno dei "cavalli di battaglia" della 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, viene costantemente registrato sia un piccolo insieme di dati online sia un insieme discreto di campioni 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 potrebbe essere dovuto alle diverse proteine prodotte, alle diverse condizioni di pre-coltura prima della fermentazione, a mutazioni o ad altri fattori potenzialmente non identificati. Stiamo sviluppando una piattaforma di analisi in JMP per rispondere a 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 dei componenti principali e il clustering, e anche metodi di modellazione, come lo screening degli effetti, il partizionamento o le reti neurali. Questi metodi sono integrati, ad esempio, dall'implementazione di diverse misure di similarità delle serie temporali tratte dalla letteratura attuale con JMP Scripting Language e dall'uso di pacchetti R esistenti tramite la connessione JMP e R.
