Seahorse 细胞能量代谢分析仪用于生物药 CMC 和生产过程中的细胞代谢功能分析和质控

2022-05-17 18:55:03, 安捷伦科技 安捷伦细胞分析事业部(BioTek)


细胞株是生物制药的核心,细胞的质控和功能评价是生物药 CMC 和生产过程中的关键环节。无论细胞株构建、细胞培养工艺开发、中试,还是商业化生产过程,都离不开细胞相关的分析。传统的细胞分析主要是两个方面,一方面是对于细胞表达量 Titer 和细胞状态的分析,包括细胞密度、活率、直径和倍增时间等,另一方面是细胞培养基消耗和某些细胞代谢物的分析,例如葡萄糖、乳酸、氨等,对于细胞本身的深层次的分析(细胞功能分析、细胞代谢等分子水平分析)目前还比较少。

Seahorse 是细胞功能分析的利器,可以很好地弥补这一空白。Seahorse 通过监测细胞线粒体呼吸和糖酵解对细胞功能进行评价。Seahorse 可以应用于生物药全生命周期,对细胞株进行评价,为培养工艺开发提供有效的细胞功能数据。


Seahorse 在生物药全生命周期的应用

细胞株构建-对细胞克隆做更快、更全面的评价

细胞株构建是 CMC 的第一步,也是关键一步。“好”的细胞株,可以加快工艺开发的过程。对于细胞克隆的筛选和评价,传统的依据主要是细胞的状态和蛋白表达量。Seahorse 通过对细胞功能的分析,可以对克隆做更全面的评价和筛选,制定细胞库评判标准,还可以早期预测细胞株的表现,缩短克隆稳定性评价的周期。

用于细胞克隆评价[1]

通常需要进行 14 天摇瓶批培养对细 CHO 胞株表现进行评价。此案例根据细胞生长密度将不同 CHO 细胞亚克隆分为三个低、中、高表现组,从图 1 中可以看到,三组细胞在培养后7天的生长密度存在明显差异。与批培养通常需要 14 天相比,Seahorse 只需要 7 天就可以对细胞亚克隆进行评价,所用时间大大缩短。图 2 是 Seahorse 的分析结果,可以看到三组细胞在第 7 天的结果存在明显差异,高表现组克隆的线粒体呼吸水平明显优于其他两组。所以通过 Seahorse 的功能评价可以对 CHO 细胞株做更全面的分析,也可以早期预测 CHO 细胞的表现,缩短 CHO 细胞克隆筛选的时间。

图 1 低中高三组 CHO 细胞克隆及其在培养过程细胞密度数据来源于参考文献【1】

图 2 低中高三组 CHO 细胞克隆 Seahorse 检测线粒体呼吸结果来源于参考文献【1】

监测细胞功能,为细胞培养工艺开发提供更多维度依据

细胞培养工艺开发主要包括基础培养基和补料的筛选、补料策略以及培养工艺参数的优化等。下面两个案例是 Seahorse 在基础培养基筛选和工艺参数优化中的应用。

培养基筛选[2]

此案例用 Seahorse 评价了细胞在两种培养基中的表现。从图 3 的结果可以看到,在 MM 培养基中细胞有更优的线粒体呼吸功能。上面细胞克隆评价已表明,线粒体呼吸能力与细胞生长密度直接相关,生长密度影响目的蛋白的产量。所以采用 Seahorse 可以更快更全面地对培养基进行筛选和评价。

图 3 细胞在两种培养基中Seahorse线粒体呼吸结果来源于参考文献【2】

培养参数优化[3]

溶氧是细胞培养的关键参数之一,此案例溶氧压力测试系统研究了在不同溶氧条件下 CHO 细胞的表现。图 4 是 CHO 在不同溶氧条件下培养 14 天,细胞密度和活率的变化曲线。在 100% 溶氧条件下,第 11天开始 CHO 细胞密度和活率开始明显降低;在 175% 溶氧条件下,第 7 天开始 CHO 细胞密度和活率开始明显降低。图 5 是 Seahorse 的检测结果,可以看到,在不同溶氧条件下的 Seahorse 细胞功能表现与细胞密度和活率数据一致,Seahorse 需要评估的时间缩短,Seahorse 与传统监测数据结合可以更深入全面的对培养条件进行评价。

图 4 CHO 细胞在不同溶氧压力测试下培养的细胞密度和活率来源于参考文献【3】

图 5 CHO 细胞在不同溶氧压力测试下 Seahorse 线粒体呼吸结果来源于参考文献【3】

中试和生产阶段-细胞复苏后和培养过程中的监测

Seahorse 检测周期短,可以用于中试和生产阶段复苏细胞的快速评估,保证 WCB 没有问题,减少生产的风险。另一方面,培养过程中可以通过 Seahorse 对细胞功能进行监测,保证培养正常进行,还可以用于批次间一致性的评价。


安捷伦科技-测简奕科技生物制药先进技术联合实验室将在近期推出 Seahorse 用于 CHO 细胞培养过程中细胞分析和质控的更多案例分享,敬请期待。

参考文献

1. Biotechnology and Bioengineering. 2018, 115: 645–660

2. Cell Rep. 2020. 32 (3): 107925

3. Biochemical Engineering Journal. 2018, 133: 12–20


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