Untersuchung der CHO-Zell-Dynamik für bessere biopharmazeutische Produktion

Zellen sind die Bausteine des Lebens und verhalten sich je nach verschiedenen Faktoren unterschiedlich. Dazu gehören ihr Alter, wie spezialisiert sie sind, ihre Umgebung und sogar Zufall. Um ein Gefühl dafür zu bekommen, was in einer Zelle vor sich geht, messen Wissenschaftler oft die RNA-Spiegel, was uns etwas über die Gene verrät, die aktiv in Proteine umgewandelt werden. Das ist wichtig, weil sich das Verhalten von Zellen basierend auf diesen Genexpressionen ändern kann.

In Industrien, wo Zellen modifiziert werden, um Medikamente herzustellen, ist es entscheidend, diese Veränderungen zu verstehen. Zum Beispiel können Zellen, die therapeutische Proteine erzeugen, unberechenbar sein. Wenn man eine grosse Gruppe von Zellen untersucht, kann es schwer sein, die Unterschiede zwischen den einzelnen Zellen zu erkennen. Wichtige Veränderungen in kleinen Zellgruppen können unbemerkt bleiben, was zu irreführenden Ergebnissen über das Gesamtverhalten der Zellpopulation führen kann.

Durch aktuelle technologische Fortschritte können Wissenschaftler jetzt Zellen einzeln betrachten. Techniken wie das Einzelzell-Sequencing nutzen spezielle Marker, um individuelle RNA-Moleküle ihren jeweiligen Zellen zuzuordnen. Das bedeutet, die Forscher können die Unterschiede in der Genexpression genauer analysieren und so ein besseres Verständnis des Zellverhaltens in verschiedenen Geweben gewinnen.

Trotz des Fortschritts werden diese Werkzeuge nicht oft bei Zellpopulationen eingesetzt, die genetisch identisch sein sollen. Wenn Zellen von einer einzigen Vorläuferzelle abstammen, wird angenommen, dass sie einheitlich funktionieren. Daten zeigen jedoch, dass das nicht immer der Fall ist. Diese Diskrepanz ist besonders relevant, wenn bestimmte Arten von im Labor gezüchteten Zellen betrachtet werden, wie chinesische Hamster-Ovarialzellen (CHO), die in der Pharmaindustrie weit verbreitet sind, um verschiedene Medikamente herzustellen.

CHO-Zellen sind sehr geschätzt, weil sie gut darin sind, komplexe Proteine herzustellen, die für den Menschen sicher sind. Sie können über 70 % der therapeutischen Proteine, einschliesslich Antikörper und Hormone, produzieren. Diese Zellen benötigen jedoch die richtigen Bedingungen, um effektiv zu wachsen und Proteine zu produzieren. Ausserdem können sie sich im Laufe der Zeit genetisch verändern, was das Vorhersehen ihres Verhaltens in einer Produktionsumgebung herausfordernd macht.

In bekannten Produktionsumgebungen kann es schwierig sein, leistungsstarke Zellklone aufrechtzuerhalten. Selbst wenn Wissenschaftler versuchen, optimale Bedingungen zu schaffen, zum Beispiel durch Zugabe bestimmter Nährstoffe, können die Ergebnisse immer noch variieren. Forscher arbeiten weiterhin daran zu verstehen, wie Veränderungen in der Umgebung diese Zellen beeinflussen können und wie man sie dazu bringt, ihre beste Leistung zu erbringen.

Frühere Studien haben hauptsächlich untersucht, wie sich die Genexpression basierend auf unterschiedlichen Umgebungen ändert, aber es gab nicht genug Fokus darauf, wie sich diese Ausdrücke über die Zeit in derselben Zellpopulation ändern. In einer Studie betrachteten Forscher eine bestimmte Anzahl von Zellen, ohne zu überwachen, wie sie gealtert sind. Eine andere Studie untersuchte weniger Zellen und betrachtete sie nur über einen kurzen Zeitraum.

Um zu sehen, wie die Produktivität von Zellen im Laufe der Zeit sinken könnte, nutzte ein Team von Forschern fortschrittliche Einzelzell-Sequencing-Techniken, um zwei CHO-Klone über einen Zeitraum von 90 Tagen zu untersuchen. Sie wollten herausfinden, ob die Betrachtung einzelner Zellen helfen könnte, die Gründe für einen Rückgang der Proteinproduktion zu erklären.

#Experimentaufbau

Die Forscher begannen mit zwei Arten von CHO-Zellen, die modifiziert wurden, um einen bestimmten Typ von Antikörper zu produzieren. Diese Zellen wurden in einem speziellen Medium gezüchtet und alle drei Tage von einem Behälter in einen anderen übertragen, um sie gesund zu halten. In einigen Tests fügten sie ein Nährstoff namens L-Glutamin hinzu, während sie es in anderen wegliessen.

Nach 90 Tagen entnahmen sie Proben der Zellen und froren sie für spätere Studien ein. Sie revivierten diese Proben, um zu sehen, wie gut sie in einem anderen Wachstumssetup namens Fed-Batch-Verfahren funktionieren würden. Das bedeutet, sie konnten die Wachstumsbedingungen noch mehr kontrollieren und beobachten, wie die Zellen über einen Zeitraum von 14 Tagen Proteine produzierten.

Während dieser Versuche massen die Wissenschaftler verschiedene Aspekte der Zellleistung, einschliesslich der Anzahl der lebensfähigen Zellen und der Menge an produzierten Antikörpern. Sie fanden heraus, dass, wenn die Zellen mehr Antikörper produzierten, tendenziell weniger lebensfähige Zellen vorhanden waren und umgekehrt.

Einer ihrer wichtigsten Befunde war, dass ein bestimmter Zellklon, Klon B, nach dem Altern überraschenderweise eine Zunahme lebender Zellen zeigte, unabhängig von den Nährstoffbedingungen. Zunächst produzierten beide Klone hohe Mengen an Antikörpern, aber im Laufe der Zeit schnitt der unter Nährstoffdruck gehaltene Klon A in Bezug auf die Produktivität besser ab als Klon B.

#Einzelzell-Analyse

Durch das Einzelzell-RNA-Sequencing konnten die Forscher analysieren, wie sich die Genexpression von Zelle zu Zelle unterschied. Sie entdeckten, dass es innerhalb ihrer Zellpopulationen insbesondere mit dem Alter der Zellen unterschiedliche Gruppen gab. Einige Zellen produzierten viele Antikörper, während andere deutlich weniger produzierten.

In ihrer Analyse fanden sie heraus, dass Zellen mit niedriger Produktion tatsächlich lebensfähiger waren als solche mit hoher Produktion, was ziemlich unerwartet war. Das deutete darauf hin, dass Zellen, die niedrige Mengen an Antikörpern produzierten, besser darin waren, zu überleben und sich an ihre Umgebung anzupassen.

Interessanterweise hatte Klon B unter Nährstoffdruck überraschenderweise mehr niedrig-produzierende Zellen als unter Druck. Das wirft Fragen auf, warum diese Zellen trotz der Erwartungen zu gedeihen schienen.

#Biomarker und Zellsortierung

Um die Eigenschaften dieser verschiedenen Zellgruppen besser zu verstehen, suchten die Forscher nach Genen, die als Indikatoren für das Zellverhalten dienen könnten. Zwei spezifische Gene, Scd2 und Ccnd1, stachen hervor, weil sie mit einer höheren Antikörperproduktion in Verbindung standen. Scd2 wird angenommen, dass es eine Rolle in der Energieproduktion und den Zellstressreaktionen spielt, während Ccnd1 in das Zellzyklusmanagement involviert ist.

Mit diesen Genen testeten die Wissenschaftler, ob sie Zellen basierend auf ihren Scd2-Spiegeln sortieren konnten. Sie fanden heraus, dass das Setzen eines bestimmten Schwellenwerts für die Scd2-Expression helfen könnte, hochproduzierende Zellen von solchen zu trennen, die wenig oder gar keine Antikörper produzieren, insbesondere in älteren Zellpopulationen.

Als sie diese Sortiermethode anwendeten, konnten sie effektiv niedrig-produzierende Zellen herausfiltern, was zu einer produktiveren Zellprobe führte. Dieser Ansatz könnte helfen, die Effizienz von Zellkulturen in industriellen Umgebungen zu verbessern.

#Fazit

Zusammenfassend lieferte diese Forschung wertvolle Einblicke, wie sich CHO-Zellen im Laufe der Zeit verhalten und wie sich ihre Produktion ändern kann. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken zur Analyse einzelner Zellen entdeckten die Wissenschaftler ein komplexes Bild des Zellverhaltens, das frühere Annahmen über klonale Zellpopulationen in Frage stellt. Sie zeigten, dass, während einige Zellen aufgrund hoher Proteinproduktion unter Stress stehen, andere mit weniger Produktivität gedeihen und sich anpassen können.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Identifizierung und Sortierung von Zellen basierend auf spezifischen Genexpressionen zu besseren Methoden führen könnte, um hohe Proteinproduktionsniveaus in Zukunft aufrechtzuerhalten. Diese Studie betont die Notwendigkeit fortlaufender Forschung zu den Dynamiken von Zellpopulationen, um die Effizienz der biopharmazeutischen Produktionsprozesse zu verbessern.