Клеточная терапия представляет собой перспективную новую границу в медицине, особенно при лечении таких заболеваний, как рак, воспалительные заболевания и хронические дегенеративные расстройства, манипулируя или заменяя клетки для восстановления функции или борьбы с болезнями. Тем не менее, серьезной проблемой в производстве CTP является быстро и эффективно гарантировать, что клетки свободны от загрязнения, прежде чем вводить пациентам.
Существующие методы тестирования стерильности, основанные на микробиологических методах, являются трудоемкими и требуют до 14 дней для выявления загрязнения, что может отрицательно повлиять на критически больных пациентов, которые нуждаются в немедленном лечении. В то время как передовые методы, такие как быстрые микробиологические методы (RMM), могут сократить период испытаний до семи дней, они по -прежнему требуют сложных процессов, таких как извлечение клеток и среды обогащения роста, и они сильно зависят от квалифицированных работников для таких процедур, как экстракция выборки, измерение и анализ. Это создает неотложную потребность в новых методах, которые предлагают более быстрые результаты, не ставя под угрозу качество CTP, соответствовать временной шкале использования пациента и используют простой рабочий процесс, который не требует дополнительной подготовки.
Этот метод предлагает значительные преимущества как по сравнению с традиционными тестами стерильности, так и RMM, так как он устраняет необходимость окрашивания клеток для идентификации меченных организмов, избегает инвазивного процесса экстракции клеток и обеспечивает результаты менее чем в полчаса. Он обеспечивает интуитивную, быструю оценку загрязнения «да/нет», способствующая автоматизации отбора проб клеточной культуры с помощью простого рабочего процесса. Кроме того, разработанный метод не требует специализированного оборудования, что приводит к снижению затрат.
«Этот быстрый, без меток метод предназначен как предварительный шаг в процессе производства CTP в качестве формы непрерывного тестирования на безопасность, которая позволяет пользователям обнаруживать загрязнение на раннем этапе и реализовать своевременные корректирующие действия, включая использование RMM только при обнаружении загрязнения. Умный лагерь и первый автор газеты.
«Традиционно, производство клеточной терапии является трудоемким и подвержена изменчивости операторов. Введя автоматизацию и машинное обучение, мы надеемся оптимизировать производство клеточной терапии и снизить риск загрязнения. В частности, наш метод поддерживает автоматизированную выборку клеточной культуры с обозначенными интервалами для проверки на загрязнение, которое снижает механические задачи, такие как измерение, измерение и анализ. быть обнаруженным на ранних этапах », – говорит Раджив Рам, профессор Кларенса Дж. Лебеля в области электротехники и компьютерных наук в MIT, главный следователь в Smart Camp и соответствующий автор статьи.
Движение вперед, будущие исследования будут сосредоточены на расширении применения метода для охвата более широкого диапазона микробных загрязняющих веществ, в частности, представляющих текущие среды хороших методов производства и ранее идентифицированные загрязнители CTP. Кроме того, надежность модели может быть протестирована для большего количества типов ячеек, кроме MSC. Помимо производства клеточной терапии, этот метод также может применяться к промышленности пищевых продуктов и напитков в рамках микробного контроля качества, чтобы обеспечить соответствие пищевых продуктам стандарты безопасности.
