| 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 on-line da produção de partículas semelhantes ao vírus rábico por espectroscopia Raman em ensaios realizados em biorreator com uma sonda Raman imersa no meio de cultivo capturando espectros a cada 30 segundos. Os modelos desenvolvidos a partir das quatro técnicas possibilitarão estimar nutrientes, metabólitos, densidade celular e concentração de células viáveis em tempo real, facilitando o monitoramento e controle das próximas etapas de desenvolvimento do bioprocessos até a escala comercial. | |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa: | |
| Mais itensMenos itens | |
| TITULO | |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): | |
| Mais itensMenos itens | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |