研究人员开创了一种检测细胞培养物中微生物污染的新方法

新加坡麻省理工学院研究与技术联盟(SMART)的制造个性化医学关键分析(CAMP)跨学科研究小组的研究人员开发了一种检测间充质基质细胞中外来微生物污染的新方法(MSC)培养，确保对用于患者的细胞治疗产品进行快速准确的测试。与效率较低的终点测试相比，利用机器学习近乎实时地预测培养物是清洁还是污染，这种突破性方法可用于细胞制造过程。

近年来，细胞疗法已成为各种疾病、损伤和疾病的重要治疗选择。通过将健康的人体细胞转移到患者体内以治愈或替换受损细胞，细胞疗法在有效治疗癌症、自身免疫性疾病、脊髓损伤和神经系统疾病等方面显示出越来越大的希望。随着细胞疗法的进步和挽救更多生命的潜力，研究人员继续改进细胞培养制造方法和工艺，以确保这些产品供患者使用的安全性、效率和无菌性。

CAMP开发的异常检测模型是一种快速、无标记的过程分析技术，用于检测细胞培养物中的微生物污染。该团队的研究在最近发表在《细胞疗法》杂志上的口头摘要“工艺开发和制造：间充质基质细胞培养中微生物污染的异常检测”中进行了解释。

机器学习模型是通过首先从一系列不同培养条件的MSC培养物中收集无菌细胞培养基样品而开发的。一些收集的样本在不同的菌落形成单位中加入了不同的细菌菌株，这是对测试样本中微生物估计浓度的测量。用紫外-可见光谱法获得无菌样品、未加标样品和加标细菌样品的吸收光谱，并将无菌样品的光谱用于训练机器学习模型。用无菌和加标细菌的混合物测试模型，证明了该模型在准确预测无菌性方面的性能。

“这一发现的实际应用是广泛的。当与在线技术相结合时，该模型可用于持续监测在良好生产规范(GMP)设施中的生物反应器中生长的培养物，”与Derrick合作的SMARTCAMP的主要作者兼研究工程师ShruthiPandiChelvam说SMARTCAMP首席研究员Yong和StacySprings介绍了这种方法的开发。“因此，GMP设施可以在闭环操作下以更少的人力更快地对废培养基中的细菌进行无菌测试。最后，接受细胞疗法作为治疗一部分的患者可以放心，产品已经过彻底的安全性和无菌性评估。”

在细胞疗法制造过程中，这种异常检测模型可用于在几分钟内检测细胞培养物中是否存在外来微生物污染。这种过程中的方法可以帮助节省时间和资源，因为受污染的培养物可以立即被丢弃和重建。这种方法提供了一种快速替代传统无菌测试和其他微生物细菌检测方法的方法，通常需要几天时间，而且几乎总是在成品上进行。

“我们在微生物异常检测中越来越多地采用机器学习，使我们能够开发出一种独特的测试，可以快速执行过程中的污染监测，这标志着在进一步简化细胞疗法制造过程方面向前迈出了一大步。除了在患者输注之前确保细胞产品的安全性和无菌性外，这种方法还为制造商提供了成本和资源效率，因为它允许在培养物受到污染时决定性地重新启动和停止批次，“YieHouLee补充道，智能营地。

展望未来，CAMP旨在开发一个过程监控管道，其中这种异常检测模型可以与一些正在开发的内部在线技术集成，这将允许使用生物反应器进行定期培养分析。这将为在连续培养监测中进行进一步的长期实验研究提供可能性。

主要作者ShruthiPandiChelvam还获得了早期专业人士摘要奖，该奖项颁发给三位杰出学者，摘要通过盲法同行评审过程进行评分。该研究还被接受在2022年国际细胞和基因治疗学会(ISCT)会议上进行口头报告，该会议是细胞和基因治疗领域享有盛誉的盛会。

“这种基于团队的跨学科技术开发方法解决了细胞疗法制造中的关键瓶颈——包括允许间歇性或在线监测看似合理的外来剂污染的快速安全评估——是SMARTCAMP研究目标的标志，”补充道麻省理工学院的KrystynVanVliet是研究副总裁、副教务长、材料科学与工程教授，并与新加坡国立大学教授HanryYu共同领导SMARTCAMP。

该研究由SMART进行，并得到新加坡国家研究基金会(NRF)的卓越研究和科技企业(CREATE)计划的支持。该研究与来自自体细胞治疗综合制造计划的团队合作，该计划是新加坡细胞治疗先进制造计划的姊妹计划之一，CAMP是其中的一部分，以帮助开发自动采样系统。该技术将集成到异常检测模型中。

CAMP是一个SMART跨学科研究小组，成立于2019年6月。它专注于更好地生产活细胞作为药物或细胞疗法的方法，为更多患者提供有希望和批准的疗法。CAMP的研究人员解决了一系列潜在细胞疗法生产面临的两个关键瓶颈：关键质量属性(CQA)和过程分析技术(PAT)。利用新加坡和麻省理工学院的深入合作，CAMP发明并展示了从干细胞到免疫细胞的CQA/PAT能力。它的工作涉及从癌症到组织退化的各种疾病，针对贴壁和悬浮细胞，无论有无基因工程。