Monitoramento off-line do bioprocesso de produção de VLP do vírus rábico por espectroscopia Raman

• Processo: 22/04711-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2023
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Química
• Pesquisador responsável: Eutimio Gustavo Fernández Núñez
• Beneficiário: Vinícius Aragão Tejo Dias
• Instituição Sede: Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes neurais (computação) Biofármacos Bioprocessos Contagem de células Espectroscopia Raman Métodos de análise
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análises multivariadas | Aprendizagem de Máquinas | Bioprocessos farmacêuticos | espectroscopia Raman | monitoramento on-line de bioprocessos | VLP rábicas | Bioprocessos farmacêuticos

Resumo

Ao se tratar de biofármacos, a adequada qualidade do produto, mínimas taxas de rejeição, assim como alto rendimento e produtividade do processo, dependerão em grande medida do rigor no controle de parâmetros críticos ao longo das etapas de fabricação. Esse controle é possibilitado pelo monitoramento do processo. Para esta finalidade, em muitas ocasiões, técnicas analíticas são aplicadas com o intuito de monitorar parâmetros bioquímicos e é desejado que sejam economicamente viáveis, fornecendo medições precisas e rápidas. Nesse contexto, a utilização de informações espectroscópicas associadas com técnicas de correlação lineares e não lineares têm se mostrado como uma alternativa vantajosa para monitoramento on-line e off-line de bioprocessos. Essas técnicas são não destrutivas, não invasivas e fornecem tanto análise química rápida de moléculas de interesse como monitoramento simultâneo de vários compostos. A modelagem dos dados obtidos através dessas técnicas pode evidenciar o nível de correlação entre múltiplos parâmetros do processo e ainda possibilitar que previsões acerca deles sejam feitas. Dado o contexto, o presente projeto objetiva a comparação da capacidade preditiva de quatro técnicas de correlação: mínimos quadrados parciais, regressão em componentes principais, rede neural artificial e máquinas de vetores de suporte. Os modelos derivados destas permitirão a conexão de variáveis de processo quantificadas por métodos clássicos e dados espectrais provenientes do monitoramento off-line da produção de partículas semelhantes ao vírus rábico por espectroscopia Raman em amostras sem nenhum processamento (com células) e amostras de sobrenadantes filtrados (sem células). Os modelos desenvolvidos a partir das quatro técnicas possibilitarão estimar nutrientes, metabólitos, densidade celular e concentração de células viáveis das amostras, facilitando o monitoramento das próximas etapas de desenvolvimento do bioprocessos. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

GUARDALINI, LUIS GIOVANI OLIVEIRA; DIAS, VINICIUS ARAGAO TEJO; LEME, JACI; BERNARDINO, THAISSA CONSONI; ASTRAY, RENATO MANCINI; DA SILVEIRA, SUELLEN REGINA; HO, PAULO LEE; TONSO, ALDO; JORGE, SORAIA ATTIE CALIL; NUNEZ, EUTIMIO GUSTAVO FERNANDEZ. Comparison of chemometric models using Raman spectroscopy for offline biochemical monitoring throughout the VLP-making upstream process. Biochemical Engineering Journal, v. 198, p. 12-pg., 2023-06-21. (18/10538-1, 22/02713-3, 22/04711-8, 16/22780-6)