Production of Lentiviral Vectors Using a HEK-293 Producer Cell Line and Advanced Perfusion Processing
Notice bibliographique
Résumé
The field of lentiviral vector (LV) production continues to face challenges in large-scale manufacturing, specifically regarding producing enough vectors to meet the demand for treating patients as well as producing high and consistent quality of vectors for efficient dosing. Two areas of interest are the use of stable producer cell lines, which facilitates the scalability of LV production processes as well as making the process more reproducible and robust for clinical applications, and the search of a cell retention device scalable to industrial-size bioreactors. This manuscript investigates a stable producer cell line for producing LVs with GFP as the transgene at shake flask scale and demonstrates LV production at 3L bioreactor scale using the Tangential Flow Depth Filtration (TFDF) as a cell retention device in perfusion mode. Cumulative functional yields of 3.3 x 10 11 and 3.9 x 10 11 transducing units were achieved; the former over 6 days of LV production with 16.3 L of perfused media and the latter over 4 days with 16 L. In comparing to a previously published value that was achieved using the same stable producer cell line and the acoustic filter as the perfusion device at the same bioreactor scale, the TFDF perfusion run produced 1.5-fold higher cumulative functional yield. Given its scale-up potential, the TFDF is an excellent candidate to be further evaluated to determine optimized conditions that can ultimately support continuous manufacturing of LVs at large scale.
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.
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 ».