Use of biocapacitance probes for optimized process control at large-scale manufacturing

Monoclonal antibody production is moving towards high-titer processes. Development of such processes often requires pushing cell densities much higher which can amplify process sensitivity to nutrient feed addition amounts with regards to titer and to product quality. As such, these processes require tightly controlled feed additions during the process to balance nutrient consumption. Legacy manufacturing fed-batch processes have typically applied fixed-volume bolus feeds, which in combination with small variations in seed density and/or growth rates can result in significant variation in feed amount per cell. Therefore, for high-titer fed-batch processes, Biogen has moved to variable-volume biomass-dependent feeding via online biocapacitance for biomass measurement. The use of online biocapacitance enables monitoring of the batch performance real-time and has the potential to reduce the dependency on offline sampling and operator interactions as well as eliminate offline biomass analysis variation. This strategy has enabled Biogen to develop robust fed-batch processes with titers in the 7-10 g/L range. In Biogen’s Large-scale manufacturing facilities online biomass monitoring by biocapacitance is applied in all bioreactors including seed train reactors, which enables the use of online biomass measurement for calculation of bioreactor-to-bioreactor transfer amounts. Data from a high-cell density, high-titer monoclonal antibody process applying online biocapacitance both at 3 L laboratory scale and at 15,000 L manufacturing scale are presented. The data demonstrates how online capacitance probe measurements were used for tight control of bioreactor-to-bioreactor transfers and for biomass dependent complex feed additions. Furthermore, the use of online biocapacitance for process decisions has shown reduced process variability when compared to the use of offline biomass analysis. The advantages and challenges of applying online biocapacitance are discussed

Model-based scale-up of CHO cell culture process

Please click Additional Files below to see the full abstract

Growth-rate regulated genes have profound impact on interpretation of transcriptome profiling in Saccharomyces cerevisiae

BACKGROUND: Growth rate is central to the development of cells in all organisms. However, little is known about the impact of changing growth rates. We used continuous cultures to control growth rate and studied the transcriptional program of the model eukaryote Saccharomyces cerevisiae, with generation times varying between 2 and 35 hours. RESULTS: A total of 5930 transcripts were identified at the different growth rates studied. Consensus clustering of these revealed that half of all yeast genes are affected by the specific growth rate, and that the changes are similar to those found when cells are exposed to different types of stress (>80% overlap). Genes with decreased transcript levels in response to faster growth are largely of unknown function (>50%) whereas genes with increased transcript levels are involved in macromolecular biosynthesis such as those that encode ribosomal proteins. This group also covers most targets of the transcriptional activator RAP1, which is also known to be involved in replication. A positive correlation between the location of replication origins and the location of growth-regulated genes suggests a role for replication in growth rate regulation. CONCLUSION: Our data show that the cellular growth rate has great influence on transcriptional regulation. This, in turn, implies that one should be cautious when comparing mutants with different growth rates. Our findings also indicate that much of the regulation is coordinated via the chromosomal location of the affected genes, which may be valuable information for the control of heterologous gene expression in metabolic engineering

Applications of Deep Neural Networks in Pulse Design with Parallel Transmission for Ultra-High Field MRI

To hovedmål er undersøkt i denne oppgaven, som begge består av å prediktere komplekse vekter for parallelltransmisjon (PTx) for en 8-kanals transmit (Tx) 32-kanal mottak (Rx) Nova hodespole på en Simenes Magneton 7T med dype nevrale nettverk (DNNs). Hovedresultatene presentert her er basert på anonymiserte data (B1+- and B0-kart) fra 17 forskjellige skanneøkter, som er adskilt på en frivillig-til-frivillig basis før de blir anvendt i pulsdesign. En foreslått matching-metode basert på matching av rekonstruerte magnitude-3D-bilder fra de respektive skanningene med Pearsons Korrelasjonskoeffisient (PCC) er presentert. Metoden gir en ren adskilling av pasientene, men viser seg å være sensitiv til artefakter fra preprosessering og valg av maske- og PCC-terskler. Grunnleggende teori knyttet til MRI, PTx og Dyp Læring er også grundig gjennomgått i denne oppgaven. For det første hovedmålet blir to forskjellige fler-lags perceptron (MLP) nevrale nettverk (NNs) trente, validerte og testet for prediksjonen av 8 universelle (dvs. uavhengig av forsøksperson) PTx-vekter for RF-shimming for generelt bruk hos frivillige, med målet om å maksimere konsentrasjonen av RF-amplitude over en liten (cirka) 2x2x2cm3 kube flyttet rundt til bruker-definerte områder i hjernen for bruk i f.eks. én-voksel-spektroskopi (SVS), mens den estimerte maksimale og hode-midlede lokale SAR10g-en blir minimert. Resultatene antyder at et nettverk trent på data hvor nettverks selv lærer de ønskede innstillingene for universelle pulser (UP) under treningen, presterer i gjennomsnitt bedre enn et nettverk som er lærer innstillingene for UP gjennom treningsdataene hvor UP allerede er forhåndskalkulerte. Nettverkenes ytelse er sammenlignet med forhåndskalkulerte universelle shims og shims skreddersydde til frivillige, som begge nettverkene repsektivt klarer å gjenskape til en tilstrekkelig grad. PTx standard-modus (CP-modus) og en kun-fase shim (vektet CP-modus) er også kalkulert for sammenligning. Den vektede CP-modusen er skreddersydd til å gi positiv faseinterferens fra hver transmit-kanal's sensitivitet i kubens midterste voksel. De nettverkspredikterte pulsene, forhåndskalkulerte UP og skreddersydde pulser blir alle utklassert av den vektete CP-modusen. For fremtidig arbeid er en metode foreslått, hvor man trener et nettverk på lik måte som presentert her, men med kun-fase shims fra den vektede CP-modus (fremfor "fulle" shims med både amplitude og fase). For det andre hovedmålet blir et konvolusjonelt nevralt nettverk trent, validert og tested med få antall eksempler (13, 2 og 2 eksempler i trenings-, validerings- og testsettene, respektivt) for prediksjonen av tids-variende PTx-vekter til en 8-kT-punkts k-roms-bane for hel-hjerne flip-angle (FA) homogenisering for generelt bruk hos frivillige, med målet om å maksimere FA-homogenetiet (målt med variasjonskoeffisienten (CoV) til FA-ene) over hjernen, mens den estimerte maksimale og hode-midlede lokale SAR10g-en blir minimert. Prediksjonene fra CNN er basert utelukkene på RF-amplitude-kartet som følger av PTx standard-modus (CP-modus). For sammenligning av ytelse blir UP og pulser skreddersydde til frivillige kalkulert. Pulsinnstillingene prediktert av CNN deler samme SAR-nivåer (maksimum og hode-midlede SAR10g) som sitt skreddersydde motstykke, men med omtrent samme FA-inhomogenitet som UP. Fremgangsmåten med CNN presentert her burde blir videre undersøkt med muligheten for å inkludere mer MRI data (f.eks. relativ RF fase-data og off-resonanser) i sin input for å forbedre sine prediksjoner. Ettersom alle resultatene som er presentert her avhenger av at adskillingsprosessen gir sanne/ekte adskillinger av frivillige, er de kun indikative. De to hovedmålene i denne oppgaven burde anvendes på data som garantert er samlet fra forskjellige frivillige. Selve adskillingsprosessen burde også bli verifsert ved å testes på datasett fra frivillige hvor den sanne adskillingen allerede er kjent. Alle resultatene presentert her burde også valideres på større datasett. Nøkkelord: MRI, UHF, PTx, RF, B1+, Shimming, Flip-Angle, Homogenization, Brain, Pulse Design, Deep Learning, Neural Network, CNN, ML