Methods and Analysis of Biological Contaminants in the Biomanufacturing Industry
Notice bibliographique
Résumé
The advent of bioprocessing has revolutionized the biomanufacturing industry, leading to the rise of biotherapeutics derived from biologic products such as chimeric antigen receptor (CAR) T-cells used for targeted cancer treatment and the Vero cell line for the production of viral vectors and vaccines. Despite these promising developments, most biologic products are characterized by fragile macromolecular structures that are heterogenous with a purity profile that varies with each batch making them susceptible to microorganism contamination. Regulatory oversight of biologic products is imperative to ensure adherence to good manufacturing practices and compliance with quality management systems. Current quality assurance protocols during production include monoclonality during cell line development, real-time monitoring of process parameters, flow cytometry for microbial monitoring, polymerase chain reaction, and immunoassay techniques to amplify DNA sequences related to bacterial or biological contaminants. FDA guidance recommends the implementation of process analytical technology within biomanufacturing production to measure critical quality parameters, which includes screening for potential biological contamination. Future advancements in bioprocess monitoring and control should capitalize on providing cheap, real-time, and sensitive detection. Biosensors, mass spectrometry, and polymerase chain reaction present robust, rapid, and real-time capabilities for multiplexed detection of contaminant analytes and have shown promise in meeting these needs. This review discusses the main biological contaminants of bioprocesses, European Union and FDA regulatory guidelines for monitoring and control within biologics production, existing methods and their limitations, and future advancements for biological contamination detection.
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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 ».