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Enregistrement W4401078421 · doi:10.1186/s13287-024-03819-9

Robust bioprocess design and evaluation of commercial media for the serial expansion of human induced pluripotent stem cell aggregate cultures in vertical-wheel bioreactors

2024· article· en· W4401078421 sur OpenAlexafffund
Breanna S. Borys, Tiffany Dang, Hannah Worden, Leila Larijani, Jessica May Corpuz, Brett Abraham, Emilie J. Gysel, Julia Malinovska, Roman Krawetz, Tamás Révay, Bob Argiropoulos, Derrick E. Rancourt, Michael S. Kallos, Sunghoon Jung

Notice bibliographique

RevueStem Cell Research & Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalAlberta Health ServicesAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAustralasian Gynaecological Endoscopy and Surgery SocietyCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBioprocessBioreactorRobustness (evolution)Biochemical engineeringProcess engineeringQuality by DesignInduced pluripotent stem cellComputer scienceBiomedical engineeringBiologyBiological systemBiotechnologyEngineeringEmbryonic stem cellParticle size

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While pluripotent stem cell (PSC) therapies move toward clinical and commercial applications at a rapid rate, manufacturing reproducibility and robustness are notable bottlenecks in regulatory approval. Therapeutic applications of PSCs require large cell quantities to be generated under highly robust, well-defined, and economically viable conditions. Small-scale and short-term process optimization, however, is often performed in a linear fashion that does not account for time needed to verify the bioprocess protocols and analysis methods used. Design of a reproducible and robust bioprocess should be dynamic and include a continuous effort to understand how the process will respond over time and to different stresses before transitioning into large-scale production where stresses will be amplified. METHODS: bioreactors, to evaluate key process attributes through long-term (serial passage) suspension culture. This was done to access overall process robustness when performed with various commercially available media and cell lines. Process output variables including growth kinetics, aggregate morphology, harvest efficiency, genomic stability, and functional pluripotency were assessed through short and long-term culture. RESULTS: The robust nature of the expansion protocol was demonstrated over a six-day culture period where spherical aggregate formation and expansion were observed with high-fold expansions for all five commercial media tested. Profound differences in cell growth and quality were revealed only through long-term serial expansion and in-vessel dissociation operations. Some commercial media formulations tested demonstrated maintenance of cell growth rates, aggregate morphology, and high harvest recovery efficiencies through three bioreactor serial passages using multiple PSC lines. Exceptional bioprocess robustness was even demonstrated with sustained growth and quality maintenance over 10 serial bioreactor passages. However, some commercial media tested proved less equipped for serial passage cultures in bioreactors as cultures led to cell lysis during dissociation, reduction in growth rates, and a loss of aggregate morphology. CONCLUSIONS: This study demonstrates the importance of systematic selection and testing of bioprocess input variables, with multiple bioprocess output variables through serial passages to create a truly reproducible and robust protocol for clinical and commercial PSC production using scalable bioreactor systems.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,223 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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