BioPharm.Si: Trendi v biofarmacevtski proizvodnji

Danes je na voljo že več kot 400 rekombinantnih terapevtskih proteinov, od katerih je približno 70% proizvedenih v celicah kitajskega hrčka (CHO). Povečano število rekombinantnih proteinov za terapevtske namene je med drugim tudi rezultat stalnih izboljšav celičnih linij. Uporaba novih naprednih tehnologij, kot je sekvenciranje naslednje generacije v biofarmacevtski industriji, omogoča razvoj naslednjih generacij celičnih linijih CHO za produkcijo varnih, učinkovitih in dostopnih bioloških zdravil.

Sodobni visokozmogljivi pristopi sekevenciranja omogočajo sočasno netarčno karakterizacijo vseh nukleinskih kislin v preiskovanih vzorcih. Z uporabo takih, metagenomskih pristopov lahko zaznamo vse znane in neznane mikrobe in nečistoče (npr. ostanke plazmidov in genoma gostiteljskih celic uporabljenih v proizvodnji učinkovin) v različnih tipih vzorcev. V predavanju bodo predstavljeni praktični primeri metagenomske karakterizacije celičnih linij uporabljenih v farmaciji, produktov za gensko terapijo, virusnih populacij v razvoju cepiv in uporaba visokozmogljivega sekvenciranja za odkrivanje novih ali nepričakovanih patogenih mikroorganizmov.

Biosorodne učinkovine so velikokrat zelo kompleksne biološke molekule, zato so primerjalne študije na nivoju strukture, funkcije in klinične varnosti zelo zahtevne. Nuklearna Magnetna Resonanca (NMR) je široko uporabna spektroskopska metoda, ki omogoča vpogled v strukturne lastnosti bioloških makromolekul z atomsko ločljivostjo. Lastnost, da z NMR lahko pridobimo strukturne informacije na nivoju atomov, ki sestavljajo posamezni ostanek v primarnem zaporedju makromolekule, daje tej spektroskopski metodi posebno mesto, ki so ga prepoznali tako raziskovalci kot regulatorne oblasti. Primerjalne študije med posameznimi biološkimi zdravili oz. njihovimi aktivnimi komponentami slonijo na snemanju večdimenzionalnih NMR eksperimentov, pri katerih sta intenziteta in kemijski premik signala odvisna od strukture učinkovine (proteina). NMR spektri tako predstavljajo proteinski prstni odtis, ki je definiran tako z njegovo prostorsko strukturo kakor tudi interakcijami z ekscipienti v zdravilu. Prstne odtise v NMR spektrih različnih vzorcev s stotinami signalov primerjamo z uporabo kemometrijskih metod in metod strojnega učenja. Primerjava kompleksnih podatkovnih setov pridobljenih iz eno- in večdimenzionalnih NMR spektrov vzorcev bioloških zdravil je možna s pomočjo različnih algoritmov strojnega učenja, ki iz njih izluščijo relevantne informacije in tako omogočijo hitro in natančno primerjavo prstnih odtisov vzorcev in izračun indeksov podobnosti na strukturnem nivoju.

Adsorpcija je izjemnega pomena na mnogih področjih biotehnologije. Zaradi tega smo razvili metodo temelječo na merjenju padca tlaka skozi porozen sloj, ki omogoča določitev sloja katerega tvorijo adsorbirane molekule. Računi in eksperimenti so pokazali, da je mogoče določati debeline nanometerskih dimenzij z meritvijo tlaka v območju barov. Na osnovi matematičnega formalizma bo predstavljena robustnost in zanesljivost metode ter načini prilagoditve za specifičen tip meritve. Predstavljena bo tudi zgradba senzorja temelječega na predstavljeni metodi kot tudi možna področja njegove uporabe.

Na kratko bomo opisali nekatere najnovejše metode strojnega učenja za napovedno modeliranje, kot so metode za hkratno napovedovanje vrednosti večih spremenljivk in metode za pol-nadzorovano učenje. Tovrstne metode smo uporabili za gradnjo napovednih modelov za aktivnost in/ali toksičnost spojin. S temi modeli smo virtualno presejali veliko število spojin in predlagali nekaj novih kandidatov za zdravila proti tuberkulozi in salmoneli. Aktivnost večine slednjih je bila potrjena z dodatnimi laboratorijskimi preizkusi.

Veliko število meritev s področja biofarmacevtike vodi v mnogokrat za neračunalničarje težko dostopne in obvladljive podatke. Uporaba orodij za podatkovno analitiko, ki uporabljajo grafične programske vmesnike, lahko analizo močno olajša. Orodje Orange z vizualnim programiranjem poleg interaktivnega podatkovnega rudarjenja omogoča tudi veliko fleksibilnost pri načrtovanju analitičnih shem. V predstavitvi bova prikazala uporabo Orange-a pri analitiki spektralnih in bioprocesih podatkov.