Insilico-Zelllinien-Engineering und -Prozessoptimierung

Biotechnologische Produktionsprozesse können durch Optimierung des produzierenden Organismus oder durch Optimierung der Prozesskonditionen verbessert werden. Insilicos High-End-Technologieplattform ermöglicht beides sowohl für mikrobielle Stämme als auch für Säuger-Zelllinien. Eine gründliche quantitative Charakterisierung des vorliegenden Prozesses dient als Basis für Insilicos Optimierungsstrategien.

Zur Verbesserung des produzierenden Organismus bietet Insilico eine hochentwickelte Strategie für das Zelllinien-Engineering an, die sowohl für prokaryotische als auch eukaryotische Produktionsstämme eine Steigerung der Produktausbeute und der Produktivität ermöglicht. Neben der Optimierung bestehender Produktionsstämme durch die Identifizierung multipler Gentargets zur Verstärkung oder Abschwächung der Expression bietet Insilico auch die Neuentwicklung von Zellen mit alternativen Biosynthesewegen an.

Zur Optimierung der Prozesskonditionen mit dem Ziel, Produktausbeute und -titer sowie das Zellwachstum zu steigern und/oder die Bildung von Nebenprodukten zu reduzieren, designt Insilico verbesserte Medien und Fütterungsstrategien.

Des weiteren unterstützt Insilico seine Kunden bei der Identifikation desjenigen Klons, der sich am besten für die Fermentation in großen Maßstäben eignet.

Identifikation multipler Gentargets Erhöhen Sie Produktausbeute und Produktivität

Signifikante Verbesserungen von Bioprozessen in Bezug auf Produktausbeute oder Produkttiter können nur dann durch Metabolic Engineering erreicht werden, wenn die Änderungen in der Stärke der Expression einer Vielzahl von Genen genau ausbalanciert werden. Durch automatische Simulation von Hunderttausenden verschiedener Expressionsszenarien ist Insilico in der Lage, die erfolgversprechendsten Gentarget-Kombinationen zu identifizieren und zu priorisieren. Hierbei werden Kundendaten aus bisherigen Fermentationen ins Modell einbezogen. Für jedes Zielgen wird eine Empfehlung ausgesprochen, ob das Gen überexprimiert, deletiert oder in der Expression abgeschwächt werden sollte und auch zu welchem Grad.

Mithilfe dieser Strategie konnten, verglichen mit traditionellen Optimierungsmethoden, nachweislich deutlich stärkere Erhöhungen der Produktausbeute oder des Produkttiters in kürzerer Zeit und mit reduziertem experimentellem Aufwand erreicht werden. Im Gegensatz zu ungerichteten Mutagenesetechniken hat unsere computergestützte rationale Strategie den weiteren Vorteil, dass unsere Kunden wissen, was sich in ihren Produktionszellen verändert hat, sodass sie dieses Wissen als neues geistiges Eigentum schützen lassen können. Weiterhin ermöglicht unser Ansatz auch die Optimierung von Stämmen, bei denen die Anwendung von Mutagenese-Techniken keine weitere Verbesserung des Stammes zur Folge hat.

Design neuer Stoffwechselwege Entwickeln Sie innovative Bioprozesse

Für ein breites Spektrum von Wirtsorganismen, einschließlich Escherichia coli, Bacillus subtilis, Saccharomyces cerevisiae und CHO-Zellen, entwirft Insilico Biotechnology sowohl neue Prozesse für bereits existierende biotechnologische Produkte wie auch Synthesewege für neue Produkte.

Mithilfe der firmeneigenen Reaktionsdatenbank, die mehr als 8.000 enzymatische und nicht-enzymatische Reaktionen aus mehr als 60 verschiedenen Organismen beinhaltet, wird der Wirtsmetabolismus in silico erweitert. Die resultierenden "Supernetzwerke" werden auf High-Performance-Computer-Clustern auf neue biochemische Reaktionswege durchscreent, die zur Erzeugung des gewünschten Produktes führen. In vielen Fällen sind diese neuen Stoffwechselwege patentierbar.

Mediendesign und Fütterungsstrategien Beschleunigen Sie die Prozessentwicklung und erhöhen Sie den Produkttiter

Insilico Biotechnology verbessert die Prozessperformance, indem die Nährstoffversorgung exakt an den tatsächlichen Bedarf Ihrer Zellen angepasst wird. Diskrepanzen zwischen dem zellulären Nährstoffbedarf und dem verfügbaren Nährstoffangebot, die z. B. durch Nährstofflimitierung oder Überfütterung auftreten können, haben häufig einen schwachen Prozessverlauf zufolge, der sich durch langsames Wachstum, verminderte Produktivität oder starke Nebenproduktbildung bemerkbar macht. Insilico entwickelt optimierte Medienzusammensetzungen und verbesserte Fütterungsstrategien, die auf den tatsächlichen Nährstoffbedarf in der jeweiligen Prozessphase zugeschnitten sind. Hierzu werden einige Millionen Fütterungsstrategien auf unserer High-Performance-Computing-Plattform simuliert und evaluiert. Die Anwendung optimierter Medien und Fütterungsstrategien führt zu einer gesteigerten Prozessperformance, die sich durch höhere Produkttiter, verbessertes Wachstum und weniger Nebenprodukte auszeichnet.

Klonselektion und Upscaling Verkürzen Sie Ihre Timelines und sparen Sie experimentelle Ressourcen

Viele der heutigen biotechnologischen Produktionsprozesse sind so gestaltet, dass ähnliche Produkte mit derselben Einrichtung bzw. mithilfe eines standardisierten Produktionsprozesses hergestellt werden. Dies trifft insbesondere auf die Produktion von rekombinanten Proteinen zu. Die frühzeitige Wahl eines adäquaten Produktions-Klons, der eine zuverlässige Performance in einem gegebenen Prozessformat zeigt, ist für die Beschleunigung der Prozessentwicklung und somit die Verkürzung der Zeit bis zur Markteinführung essentiell.

Insilico Biotechnology ermöglicht diese frühzeitige Wahl des Produktions-Klons, indem ein breites Spektrum von Indikatoren definiert wird, die die Performance eines Klons auf Basis von Fermentationsdaten aus Scale-down-Kultivierungssystemen charakterisieren. Diese Indikatoren umfassen zeitaufgelöste Indikatoren nicht nur für Zellwachstum und Produktsynthese, sondern auch für die Stoffwechseleffizienz, intrazelluläre Flüsse und Nebenproduktbildung.

Diese umfassende Charakterisierung stellt eine solide Basis für die frühzeitige Identifikation vielversprechender, robuster Kandidatenklone für die Produktion im großen Maßstab dar. Das Risiko, gute Producer in frühen Phasen der Prozessentwicklung zu übersehen und schwache Klone zu lange in der Prozessentwicklungspipeline zu behalten, wird weiter reduziert, sodass letztendlich Zeit, Ressourcen und somit Kosten gespart werden.

Service Workflow Zelllinien-Engineering und -Prozessoptimierung Sehen Sie, welche Daten benötigt werden und welche Ergebnisse damit erzielt werden

Zur Umsetzung Ihrer Anliegen durch prädiktive Netzwerkmodelle nutzt Insilico einen kosteneffizienten dreiteiligen Workflow, der Ihre Wünsche optimal berücksichtigt.

I. Kundenspezifische Modellanpassung

Ein Gesamtzell-Netzwerkmodell für den gewählten Organismus wird auf den spezifischen genetischen Hintergrund, der für unseren Kunden von Interesse ist, zugeschnitten.

Input: Spezifische Eigenschaften der bisher vom Kunden verwendeten Zellen, Medien und Wachstumskonditionen
Ergebnis: Maßgeschneidertes Netzwerkmodell

II. Experimentelles Design und Modellverifizierung

Das Netzwerkmodell wird durch die Implementierung experimenteller Daten verifiziert, sodass der Status Quo, wie zum Beispiel der zeitliche Verlauf intrazellulärer Metabolitkonzentrationen, korrekt widergespiegelt wird. Insilico designt solche Verifikationsexperimente und schlägt diejenigen Messungen inklusive Messzeitpunkten und Anzahl der Wiederholungen vor, die im Hinblick auf das Anwendungsgebiet des Modells (z. B. Identifikation von Gentargets oder Medienoptimierung) am informativsten sind.

Input: Experimentelle Fermentationsdaten (Metabolite, Genexpression) zu in der Regel fünf bis zehn Zeitpunkten
Ergebnis: Verifiziertes Netzwerkmodell

III. Testen von Hypothesen und Modellvalidierung

Zur Lösung der Fragestellung unseres Kunden werden Veränderungen in den externen Prozesskonditionen oder im genetischen Hintergrund der Wirtszellen systematisch mithilfe von High-Performance-Computing simuliert. Der Kunde erhält einen detaillierten Report, der (i) vorgeschlagene Veränderungen sowie eine Strategie zur Umsetzung dieser Veränderungen, (ii) eine Vorhersage, in welcher Art diese Veränderungen sich auf die Zellphysiologie und den Prozesserfolg auswirken und (iii) eine Empfehlung für Experimente zur Messung dieser Effekte. Daten aus diesen Validierungsexperimenten werden in das Modell eingespeist. Dies ermöglicht unseren Kunden, kontinuierlich verfeinerte Modellvorhersagen zu erhalten, indem die Schritte II und III in einem zyklischen Prozess wiederholt durchlaufen werden.

Input: Experimentelle Fermentationsdaten (Metabolite, Genexpression) zu in der Regel fünf bis zehn Zeitpunkten
Ergebnis: Optimierter Produkttiter, optimiertes Zellwachstum oder optimierte Produktivität

Falls Sie die experimentelle Analytik extern durchführen lassen möchten, kann Insilico die entsprechende Datenerhebung in Kooperation mit seinen Geschäftspartnern durchführen. Bitte treten Sie hierzu mit uns in Kontakt.