Análisis multivariado de series temporales de datos de metabolitos de la fermentación de células de ovario de hámster chino
Florian Lipsmeier, PhD, científico, División de Informática de Investigación Farmacéutica y Desarrollo Temprano, Roche Diagnostics GmbH
Las células de ovario de hámster chino (CHO) son uno de los "caballos de batalla" de la biotecnología moderna para la producción a gran escala de proteínas terapéuticas, como los anticuerpos. Las poblaciones de células CHO crecen en un medio bien definido y en condiciones bien definidas en un fermentador. Durante la fermentación de células CHO, se registra constantemente un pequeño conjunto de datos en línea y se toma un conjunto discreto de muestras distribuidas equitativamente durante todo el proceso. Estas muestras se analizan principalmente en cuanto a su contenido de metabolitos y representan las llamadas mediciones fuera de línea. A pesar de las condiciones casi constantes durante la fermentación, puede haber una variabilidad bastante alta en el crecimiento celular, la estabilidad del proceso y la producción de proteínas. Esto puede deberse a las diferentes proteínas producidas, diferentes condiciones previas al cultivo antes de la fermentación, mutaciones u otros factores potencialmente no identificados. Estamos desarrollando una plataforma de análisis en JMP para abordar diferentes preguntas sobre estos temas mediante el análisis de nuestros datos de series temporales multivariadas. Las principales herramientas que utilizamos en este contexto emplean predominantemente los métodos de análisis multivariante que ofrece JMP, como el análisis de componentes principales y la agrupación, así como métodos de modelado, como la detección de efectos, la partición o las redes neuronales. Estos métodos se complementan, por ejemplo, con la implementación de diferentes medidas de similitud de series temporales de la literatura actual con JMP Scripting Language y el uso de paquetes R existentes a través de la conexión JMP y R.
