Dissertação
Machine learning based optimisation of bioprocesses for the production of therapeutic proteins EVALUATED
No seio da indústria biofarmacêutica, o desenvolvimento de bioprocessos ainda se afigura uma das maiores fontes de despesa. A optimização de meios de cultura, em particular, é uma actividade altamente trabalhosa e demorada, apresentando-se como o domínio perfeito para a aplicação de técnicas de aprendizagem automática. A aplicabilidade de optimização Bayesiana (BO) foi testada para este propósito. A utilização de um modelo proprietário in-silico de um processo semi-contínuo permitiu a comparação das variações deste algoritmo. A melhor, em modo sequencial, integrava amostragem por hipercubo latino, como inicialização, e melhoria esperada como função de aquisição. BO por batelada for implementada via penalização local. Comparando com a anterior, a perda foi considerada desprezável, dadas as vantagens: possibilidade de correr várias experiências em paralelo, economizando tempo e recursos. BO por batelada foi aplicada na optimização de um protocolo de alimentação de um processo semi-contínuo baseado numa linha celular Chinese Hamster Ovary, produzindo uma proteína derivada de um anticorpo monoclonal. Foram realizadas 31 experiências em spin-tubes: 16 experiências na fase de inicialização e 4 bateladas de 4 experiências cada uma. Apesar de um problema com o método analítico at-line, o título foi aumentado 35%. A adequação do modelo de redução de escala utilizado (spin-tubes de 50mL) foi validado em reactores à escala laboratorial, com resultados comparáveis. No futuro, a melhor estratégia de alimentação pode ser utilizada para desenvolver um meio para culturas em perfusão e o algoritmo pode sofrer melhorias, tal como a incorporação de conhecimento determinístico e o uso de bateladas em sobreposição.
dezembro 10, 2018, 9:0
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