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Enregistrement W2802710454 · doi:10.1016/j.omtm.2018.04.007

An Integrated Approach toward the Biomanufacturing of Engineered Cell Therapy Products in a Stirred-Suspension Bioreactor

2018· article· en· W2802710454 sur OpenAlex
Charlie Yu Ming Hsu, Tylor Walsh, Breanna S. Borys, Michael S. Kallos, Derrick E. Rancourt

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Methods & Clinical Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésBiomanufacturingBioreactorMicrocarrierCell therapyCell cultureProcess developmentBioprocessBiochemical engineeringStem cellBiotechnologyBiologyProcess engineeringCell biologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in stem cell biology have accelerated the pre-clinical development of cell-based therapies for degenerative and chronic diseases. The success of this growing area hinges upon the concomitant development of scalable manufacturing platforms that can produce clinically relevant quantities of cells for thousands of patients. Current biomanufacturing practices for cell therapy products are built on a model previously optimized for biologics, wherein stable cell lines are established first, followed by large-scale production in the bioreactor. This “two-step” approach can be costly, labor-intensive, and time-consuming, particularly for cell therapy products that must be individually sourced from patients or compatible donors. In this report, we describe a “one-step” integrated approach toward the biomanufacturing of engineered cell therapy products by direct transfection of primary human fibroblast in a continuous stirred-suspension bioreactor. We optimized the transfection efficiency by testing rate-limiting factors, including cell seeding density, agitation rate, oxygen saturation, microcarrier type, and serum concentration. By combining the genetic modification step with the large-scale expansion step, this not only removes the need for manual handing of cells in planar culture dishes, but also enables the biomanufacturing process to be streamlined and automated in one fully enclosed bioreactor. Recent advances in stem cell biology have accelerated the pre-clinical development of cell-based therapies for degenerative and chronic diseases. The success of this growing area hinges upon the concomitant development of scalable manufacturing platforms that can produce clinically relevant quantities of cells for thousands of patients. Current biomanufacturing practices for cell therapy products are built on a model previously optimized for biologics, wherein stable cell lines are established first, followed by large-scale production in the bioreactor. This “two-step” approach can be costly, labor-intensive, and time-consuming, particularly for cell therapy products that must be individually sourced from patients or compatible donors. In this report, we describe a “one-step” integrated approach toward the biomanufacturing of engineered cell therapy products by direct transfection of primary human fibroblast in a continuous stirred-suspension bioreactor. We optimized the transfection efficiency by testing rate-limiting factors, including cell seeding density, agitation rate, oxygen saturation, microcarrier type, and serum concentration. By combining the genetic modification step with the large-scale expansion step, this not only removes the need for manual handing of cells in planar culture dishes, but also enables the biomanufacturing process to be streamlined and automated in one fully enclosed bioreactor.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle