713. Optimization and Scale-Up of a Manufacturing Process for Clinical-Grade Adenovirus-Based Vectors
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a manufacturing protocol for clinical-grade Adenovirus-based vectors utilizing suspension 293 cells grown with chemically defined media in disposable spinner flasks. We have manufactured four batches of clinical-grade Adenovirus vectors utilizing this protocol, and some vectors have been administered in TB or cancer vaccine clinical trials in Canada. The maximum volume for a batch was from a 30-liter infected cell culture consisting of three lots with 10 liters. Each 10-liter lot was purified by cesium chloride density gradient ultracentrifugation and desalted by a Biogel column. The purified vectors were then pooled, filtered and filled into cryovials. In an effort to increase manufacturing capacity, we have investigated the use of a Pall XRS-20 Bioreactor with a maximum cell culture capacity of 20 liters. We assessed cell growth kinetics/infection kinetics and found that at the minimum, we can achieve triple the maximum cell density compared with the use of spinner flasks. We have observed virus yields similar to what can be achieved with spinner flasks, and are currently optimizing the infection protocol to assess if virus yields can still be improved. In order to address the scale-up concerns associated with the cesium chloride density gradient ultracentrifugation method, we are also developing a chromatography-based virus purification protocol. We are using a high-throughput test protocol to identify the critical process parameters (e.g. specific buffer species, pH, ionic strength) in resin binding experiments that achieve the required removal of impurities but also maintain immunogenic activity. A design-of-experiment strategy is being used to minimize the overall number of experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».