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Shimadzu Corporation ha lanzado el software CellTune para respaldar la optimización de las condiciones de cultivo celular que utiliza inteligencia artificial (IA) para ayudar a seleccionar las condiciones óptimas de cultivo celular. Este producto sugiere condiciones óptimas, como la composición óptima del medio de cultivo o el entorno de cultivo, en función de los datos del sobrenadante de cultivo analizados mediante un sistema de cromatografía líquida-espectrómetro de masas (LC-MS) y un paquete de métodos LC/MS/MS para la elaboración de perfiles de cultivo celular (versión 3).

La producción a gran escala de fármacos de anticuerpos o fármacos basados en células mediante tecnología de cultivo celular puede implicar un riesgo significativo, debido a los procesos de cultivo que requieren mucho tiempo y a los costosos medios de cultivo. Por lo tanto, es importante especificar las condiciones de cultivo (parámetros) que pueden producir células de alta calidad a bajo costo. Los principales parámetros involucrados en el cultivo celular suelen incluir las concentraciones de aminoácidos, vitaminas y otros componentes en el medio de cultivo y la temperatura y el nivel de pH (indicador de concentración de iones de hidrógeno) del entorno de cultivo. Por otro lado, los medios de cultivo pueden contener alrededor de cien tipos de componentes, con diferentes composiciones y concentraciones de medios de cultivo para cada célula. Tradicionalmente, dichos parámetros los determinaban expertos con amplia experiencia, pero eso dio lugar a problemas de eficiencia persistentes. Por lo tanto, desde febrero de 2022 Shimadzu ha estado trabajando con una empresa emergente de inteligencia artificial, Epistra Inc. (con sede en Minato-ku, Tokio), para desarrollar soluciones para optimizar las condiciones de cultivo. Esa colaboración dio como resultado el desarrollo de CellTune, que incluye un módulo de extracción de características para identificar parámetros que tienen una influencia importante en los resultados del cultivo basándose en datos del análisis de 144 componentes en el sobrenadante del cultivo utilizando un sistema LC-MS Shimadzu y un módulo de optimización automática de IA para sugerir condiciones de cultivo óptimas.

A partir de hoy, Epistra utilizará CellTune para ofrecer un servicio de consultoría de optimización de las condiciones de cultivo para empresas farmacéuticas, fabricantes de medicamentos por contrato, fabricantes de alimentos con tecnología de fermentación microbiana y otros. Shimadzu Diagnostics Corporation (SDC), una empresa del Grupo Shimadzu, fabrica reactivos, medios de cultivo y otros productos relacionados con el cultivo celular. En 2024, Shimadzu Corporation y SDC lanzarán un nuevo negocio que genere ingresos recurrentes a partir del suministro de medios de cultivo sugeridos por el software CellTune. En el futuro, Shimadzu Corporation también desarrollará varias tecnologías y productos para ayudar al cultivo celular basados en el uso de CellTune, además de parámetros basados en resultados de medición de instrumentos distintos de los de obtención de imágenes celulares o LC-MS.

Este producto se vende solo en Japón y se están preparando ventas en el extranjero.

Funciones

1. Los resultados del análisis se pueden obtener sin conocimientos de análisis estadístico

Los componentes de los medios de cultivo que tienen un gran efecto en la puntuación del cultivo se pueden identificar mediante el análisis estadístico de los datos del análisis LC-MS de los sobrenadantes de cultivo. Cada programa de procesamiento necesario para el análisis se suministra vinculado a través del software (receta de análisis), de modo que los resultados del análisis, como la identificación de componentes importantes, se pueden obtener simplemente especificando la receta de análisis y la configuración de los parámetros de análisis.

2. Sugiere condiciones optimizadas que son difíciles de visualizar

Si se tienen en cuenta varios parámetros para determinar el medio de cultivo, normalmente se determina la concentración óptima de un tipo de componente antes de determinar la concentración óptima del siguiente componente. Sin embargo, incluso si se analiza cada componente utilizando los parámetros óptimos, en algunos casos no se obtienen las mejores condiciones experimentales posibles. Por el contrario, el módulo de optimización automática de IA incluido en este producto puede evaluar varios componentes a la vez para proporcionar parámetros optimizados para el medio en general.

3. Busca condiciones experimentales de manera eficiente

Si se ingresan en CellTune los resultados (datos de la puntuación de cultivo) de la repetición de un experimento utilizando las condiciones experimentales sugeridas por CellTune, el software puede generar un modelo para predecir las puntuaciones de cultivo y luego sugerir el siguiente diseño de experimento en función de ese modelo. La eficiencia operativa se puede mejorar realizando múltiples experimentos para aumentar la precisión de las predicciones de acuerdo con la cantidad de datos ingresados.