Cell-Based Therapy Manufacturing in Stirred Suspension Bioreactor: Thoughts for cGMP Compliance
Notice bibliographique
Résumé
Cell-based therapy (CBT) is attracting much attention to treat incurable diseases. In recent years, several clinical trials have been conducted using human pluripotent stem cells (hPSCs), and other potential therapeutic cells. Various private- and government-funded organizations are investing in finding permanent cures for diseases that are difficult or expensive to treat over a lifespan, such as age-related macular degeneration, Parkinson's disease, or diabetes, etc. Clinical-grade cell manufacturing requiring current good manufacturing practices (cGMP) has therefore become an important issue to make safe and effective CBT products. Current cell production practices are adopted from conventional antibody or protein production in the pharmaceutical industry, wherein cells are used as a vector to produce the desired products. With CBT, however, the "cells are the final products" and sensitive to physico- chemical parameters and storage conditions anywhere between isolation and patient administration. In addition, the manufacturing of cellular products involves multi-stage processing, including cell isolation, genetic modification, PSC derivation, expansion, differentiation, purification, characterization, cryopreservation, etc. Posing a high risk of product contamination, these can be time- and cost- prohibitive due to maintenance of cGMP. The growing demand of CBT needs integrated manufacturing systems that can provide a more simple and cost-effective platform. Here, we discuss the current methods and limitations of CBT, based upon experience with biologics production. We review current cell manufacturing integration, automation and provide an overview of some important considerations and best cGMP practices. Finally, we propose how multi-stage cell processing can be integrated into a single bioreactor, in order to develop streamlined cGMP-compliant cell processing systems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».