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Monitoramento on-line do processo de produção em biorreator de VLP de SARS-CoV-2 por espectroscopia Raman

Processo: 23/14085-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2023
Vigência (Término): 30 de novembro de 2024
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Química
Pesquisador responsável:Eutimio Gustavo Fernández Núñez
Beneficiário:Milena Miyu Teruya
Instituição Sede: Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Bioprocessos   Espectroscopia Raman   Redes neurais (computação)
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:bioprocessos | espectroscopia Raman | Mínimos quadrados parciais | Monitoramento on-line | rede neural artificial | VLP de SARS-CoV-2 | Bioprocessos farmacêuticos

Resumo

No desenvolvimento de biofármacos é essencial otimizar o custo e qualidade do produto final. Para isso é de suma importância o monitoramento e controle de parâmetros críticos do procedimento desde a escala de bancada, de forma a facilitar o escalonamento até a planta industrial enquanto se mantém a qualidade do bioproduto. Técnicas para monitoramento do processo, como espectroscopias, são empregadas a fim de garantir tais condições. Especificamente, no monitoramento on-line são gerados resultados de forma contínua e de preferência sem comprometer a integridade bioquímica do sistema no interior do biorreator ou ao longo das etapas de purificação. A espectroscopia Raman é um método não destrutivo, não invasivo e de alta especificidade que facilita o monitoramento, cujos dados podem ser correlacionados utilizando métodos quimiométricos para gerar modelos preditivos dos parâmetros bioquímicos de interesse. Desse modo, o presente projeto visa a análise de dados de espectroscopia Raman capturados a cada 13 segundos no monitoramento on-line da produção em biorreator de partículas semelhantes a vírus (VLP) de SARS-CoV-2, correlacionando-os por meio das técnicas de análises multivariadas de mínimos quadrados parciais (PLS) e rede neural artificial (ANN). Diferentes técnicas de filtragem dos espectros também serão aplicadas previamente para o melhoramento dos modelos. Por meio de comparação estatística e simulação será possível identificar os melhores modelos gerados, capazes de estimar nutrientes, metabólitos, densidade celular, concentração de células viáveis e titulação viral, permitindo monitoramento, otimização e controle nas próximas etapas de desenvolvimento do bioprocesso até a escala comercial a um custo e tempo analíticos relativamente menores.

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