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拉曼光譜儀在細(xì)胞灌流培養(yǎng)中實(shí)現(xiàn)細(xì)胞密度的在線自動(dòng)化控制

更新時(shí)間:2023-01-04      點(diǎn)擊次數(shù):1410

1背景

來(lái)自于匈牙利的團(tuán)隊(duì)使用了一種創(chuàng)新的基于拉曼光譜的監(jiān)控系統(tǒng),用于設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)補(bǔ)料策略,使中國(guó)倉(cāng)鼠卵巢細(xì)胞(CHO)培養(yǎng)中關(guān)鍵細(xì)胞營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)維持在理想水平。針對(duì)葡萄糖、乳酸和16個(gè)單個(gè)氨基酸建立的偏最小二乘校準(zhǔn)模型具有很好的預(yù)測(cè)能力,均方根誤差值低,平方相關(guān)系數(shù)高。所開發(fā)的用于實(shí)時(shí)測(cè)量營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)和副產(chǎn)品濃度的模型,使研究人員能夠更好地了解細(xì)胞的代謝行為和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的消耗。

為了細(xì)胞建立更有益的營(yíng)養(yǎng)環(huán)境,結(jié)合拉曼模型(葡萄糖和精氨酸)的預(yù)測(cè),采用了兩種動(dòng)態(tài)補(bǔ)料策略來(lái)控制兩部分多組分(two-part multi-component )培養(yǎng)基的添加。因此,營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)能(葡萄糖和氨基酸)保持在相對(duì)穩(wěn)定的水平,而不是高波動(dòng),這為細(xì)胞提供了一個(gè)更平衡的環(huán)境。此外,與葡萄糖動(dòng)態(tài)補(bǔ)料培養(yǎng)相比,基于氨基酸的補(bǔ)料控制可以防止?fàn)I養(yǎng)物質(zhì)過(guò)量,并顯著減少培養(yǎng)基的供給,具有經(jīng)濟(jì)效益。

2材料

2.1細(xì)胞系

使用表達(dá)阿達(dá)木單抗(Abbvie)的CHO-DG44細(xì)胞系進(jìn)行細(xì)胞培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)。


2.2反應(yīng)器與條件

生物反應(yīng)器培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)在2L工作體積的Applikon玻璃生物反應(yīng)器中進(jìn)行,目標(biāo)初始密度為5×105個(gè)細(xì)胞mL-1。使用Ez控制系統(tǒng)(Applikon Biotechnology)在所需設(shè)定點(diǎn)控制以下工藝參數(shù):攪拌速度(120 rpm)、溫度(37℃)、DO(40%)和pH(7.1)。利用BioXpert軟件,通過(guò)局域網(wǎng)連接,每10 min采集一次培養(yǎng)參數(shù)。


2.3拉曼光譜收集

在細(xì)胞培養(yǎng)過(guò)程中,使用Kaiser raman RXN2 Hybrid system收集拉曼光譜,使用不銹鋼浸沒式MR探頭通過(guò)光纖收集拉曼信號(hào),拉曼探頭在高壓滅菌培養(yǎng)前與生物反應(yīng)器一起進(jìn)行滅菌。光譜采集范圍為200-1890cm?1,分辨率為1cm?1。采集的系統(tǒng)設(shè)置為75次曝光次數(shù),曝光時(shí)間為10秒。生物反應(yīng)器覆蓋鋁箔以保護(hù)其免受光。


2.4模型處理

利用化學(xué)計(jì)量學(xué)工具分析拉曼監(jiān)測(cè)過(guò)程中生成的大型多維數(shù)據(jù)集,并提取相關(guān)的過(guò)程信息。采用PLS回歸方法,通過(guò)將拉曼光譜(作為獨(dú)立的X變量)與其對(duì)應(yīng)的離線測(cè)量參考濃度(作為因Y變量)聯(lián)系起來(lái),建立了葡萄糖、乳酸和氨基酸組分的校準(zhǔn)模型。


2.5補(bǔ)料

在生物反應(yīng)器中添加補(bǔ)料溶液以補(bǔ)充細(xì)胞的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì):兩部分多組分補(bǔ)料培養(yǎng)基(ActiCHO Feed A and Feed B,GE Healthcare)和400 g L-1葡萄糖(Sigma-Aldrich)原液。


2.6兩種補(bǔ)料策略

采用兩種基于葡萄糖和精氨酸的動(dòng)態(tài)補(bǔ)料策略,使細(xì)胞的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)保持在所需的濃度。在以葡萄糖為基礎(chǔ)的動(dòng)態(tài)補(bǔ)料實(shí)驗(yàn)中,基于拉曼監(jiān)測(cè)的葡萄糖濃度(GLC)來(lái)控制營(yíng)養(yǎng)補(bǔ)充。如果GLC低于11 mM的設(shè)定值,則使用兩部分多組分補(bǔ)料培養(yǎng)基(Feed A和Feed B)進(jìn)行補(bǔ)料,以將葡萄糖限制在11 mM的低水平。除此之外,不需要額外的葡萄糖。因此,雙組分飼料培養(yǎng)基中所含的所有營(yíng)養(yǎng)成分都按指示劑葡萄糖的比例添加。

在基于氨基酸的動(dòng)態(tài)補(bǔ)料實(shí)驗(yàn)中,補(bǔ)料策略是基于拉曼監(jiān)測(cè)的GLC和精氨酸濃度(ARG)調(diào)整三種料液的補(bǔ)加(Feed A和Feed B和單獨(dú)的葡萄糖原液)。目的是將ARG水平維持在2.5 mM的設(shè)定值,同時(shí)將葡萄糖限制在11 mM的低水平。


2.7PLS模型

圖1:PLS模型用于校準(zhǔn)(灰色圓圈)和驗(yàn)證點(diǎn)(紅色菱形)輸出的預(yù)測(cè)與測(cè)量的葡萄糖(A)和乳酸(B)濃度值的圖

為了研究拉曼模型的預(yù)測(cè)性能,研究人員采用了一個(gè)獨(dú)立的生物反應(yīng)器培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)作為驗(yàn)證運(yùn)行。圖1A和B顯示了離線測(cè)量的葡萄糖和乳酸濃度與拉曼預(yù)測(cè)濃度,其中灰色圓圈為校準(zhǔn),紅色菱形為驗(yàn)證樣品。兩種拉曼模型都能準(zhǔn)確估計(jì)葡萄糖和乳酸的低RMSEP值分別為1.64和4.51 mM,高r2值分別為0.986和0.998,效果較為理想。

圖2:在PLS回歸過(guò)程中,拉曼預(yù)測(cè)和離線測(cè)量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性:丙氨酸(A)、精氨酸(B)、苯丙氨酸(C)和纈氨酸(D)。校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集用灰色圓圈表示,測(cè)試數(shù)據(jù)集用紅色菱形表示

表2:20種氨基酸成分構(gòu)建的偏最小二乘模型的性能(用于校準(zhǔn)、交叉驗(yàn)證和預(yù)測(cè))

研究人員建立了ALA、ARG、ASP、ILE、LEU、PHE、GLU、THR、VAL和LYS的最佳模型,其中平均RMSEC和RMSECV誤差值分別為用于校準(zhǔn)的濃度范圍平均值的8 ± 1%和10 ± 1%。這些PLS模型的一些預(yù)測(cè)能力的例子如圖2A-D所示??梢钥吹?,數(shù)據(jù)點(diǎn)(灰色圓圈)圍繞著理想的1:1線,這意味著模型提供的拉曼預(yù)測(cè)接近參考濃度測(cè)量值。

3結(jié)果

葡萄糖的動(dòng)態(tài)補(bǔ)料:基于拉曼監(jiān)測(cè)GLC水平自動(dòng)控制多組分補(bǔ)料培養(yǎng)基(補(bǔ)料A和補(bǔ)料B)

拉曼的過(guò)程控制在培養(yǎng)第4天(第93小時(shí))前不久開始。此后,通過(guò)連續(xù)添加補(bǔ)料A(補(bǔ)料B培養(yǎng)基為補(bǔ)料A體積的1/10),將GLC保持在所需的低水平(11 mM),持續(xù)4天。在整個(gè)生物反應(yīng)器運(yùn)行過(guò)程中,為細(xì)胞總共補(bǔ)加了大約240 mL的補(bǔ)料A和24 mL的補(bǔ)料B。然而,由于使用多組分補(bǔ)料培養(yǎng)基將GLC調(diào)整到所需的水平,所有其他組分都根據(jù)兩種培養(yǎng)基的化學(xué)計(jì)量組成按葡萄糖比例供應(yīng)。這種方法的主要缺點(diǎn)是可能會(huì)過(guò)度補(bǔ)料其他營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)。

基于氨基酸的動(dòng)態(tài)補(bǔ)料培養(yǎng)實(shí)驗(yàn):ARG(A)和GLC (B)的拉曼在線監(jiān)測(cè)和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)補(bǔ)料的自動(dòng)控制。多組分補(bǔ)料培養(yǎng)基(補(bǔ)料A和補(bǔ)料B)的添加,同時(shí)提供濃縮葡萄糖原液以避免葡萄糖耗盡。

其目標(biāo)是將葡萄糖和額外的關(guān)鍵營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)保持在一個(gè)可接受的濃度范圍內(nèi),從而確保細(xì)胞處于一個(gè)平衡的培養(yǎng)環(huán)境。ARG和GLC的設(shè)定點(diǎn)分別為2.5mM和11 mM。此外,研究人員還設(shè)定了一個(gè)葡萄糖的上限(15 mM),以避免過(guò)量,因?yàn)檠a(bǔ)料A培養(yǎng)基中含有500 mM的葡萄糖。

在實(shí)驗(yàn)后期,觀察到ARG模型預(yù)測(cè)的誤差略有增加(圖4A)。因此,ARG保持在低于期望的2.5 mM的較低水平,這表明未來(lái)需要進(jìn)一步的模型優(yōu)化。相比之下,GLC在目標(biāo)點(diǎn)11 mM左右(在9到13mM之間)發(fā)生變化(圖4B)。比較提供的多組分飼料培養(yǎng)基的累積體積,在氨基酸動(dòng)態(tài)補(bǔ)料實(shí)驗(yàn)中,分別補(bǔ)加了100 mL Feed A和10 mL Feed B,不到葡萄糖動(dòng)態(tài)補(bǔ)料實(shí)驗(yàn)的一半。此外,當(dāng)所提供的補(bǔ)料A培養(yǎng)基不能將GLC水平提高到11 mM時(shí),向反應(yīng)器中添加單獨(dú)的葡萄糖原液(2220 mM)。在整個(gè)培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)中,添加37 mL葡萄糖原液和100 mL補(bǔ)料A培養(yǎng)基后,總共需要132 mmol葡萄糖來(lái)維持所需的GLC水平。因此,側(cè)面證明了當(dāng)使用基于葡萄糖的補(bǔ)料策略調(diào)整添加培養(yǎng)基時(shí),部分營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)存在過(guò)量添加的情況。

4結(jié)論

兩種動(dòng)態(tài)補(bǔ)料培養(yǎng)的細(xì)胞密度(A)、活力(B)和產(chǎn)物滴度(C)

基于拉曼技術(shù)開發(fā)的兩種控制策略,很好地完成了對(duì)目標(biāo)參數(shù)的監(jiān)控和閉環(huán)補(bǔ)料控制。其中,采用基于葡萄糖的動(dòng)態(tài)飼養(yǎng)策略,可以將葡萄糖濃度限制在一個(gè)恒定的低水平,但補(bǔ)料培養(yǎng)基中的其他營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)含量在培養(yǎng)結(jié)束時(shí)會(huì)過(guò)量并積累。相比之下,新開發(fā)的精氨酸補(bǔ)料策略可以有效地將氨基酸和葡萄糖的濃度控制在一個(gè)狹窄的范圍內(nèi),從而為細(xì)胞建立一個(gè)更穩(wěn)定的生長(zhǎng)環(huán)境。比較兩種補(bǔ)料策略對(duì)培養(yǎng)性能的影響,兩種策略在細(xì)胞密度、活力和產(chǎn)生的抗體濃度方面的結(jié)果相似。但是,與基于葡萄糖的動(dòng)態(tài)補(bǔ)料策略相比,基于精氨酸的動(dòng)態(tài)補(bǔ)料策略可以顯著減少(一半以上)添加的累積量,減少了培養(yǎng)過(guò)程中培養(yǎng)基的使用量,提高了生產(chǎn)效率。

Domján, J., Pantea, E., Gyürkés, M., Madarász, L., Kozák, D., Farkas, A., Horváth, B., Benk?, Z., Nagy, Z.K., Marosi, G. & Hirsch, E. 2022, "Real‐time amino acid and glucose monitoring system for the automatic control of nutrient feeding in CHO cell culture using Raman spectroscopy", Biotechnology journal, vol. 17, no. 5, pp. e2100395-n/a.