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Gewählte Dissertation:

Diana Szeliova (2020): Improving quantitative genome-scale metabolic modelling of CHO.
Dissertation - Institut für Tierische Zelltechnologie und Systembiologie, BOKU-Universität für Bodenkultur, pp 173. UB BOKU obvsg

Datenquelle: ZID Abstracts
Abstract:
Chinese Hamster Ovary (CHO) Zelllinien eignen sich zur Herstellung therapeutischer Proteine. Mit „Versuch und Irrtum“ -Ansätzen wie Hochdurchsatz-Screenings dauert die Entwicklung von Zelllinien und Prozessen mehrere Monate. Mit metabolischer Modellierung könnten diese Prozesse beschleunigt werden. Ziel dieser Arbeit war es, die Vorhersagen des metabolischen Netzwerks von CHO, durch genaue experimentelle Daten zu verbessern und die wichtigsten Parameter zu identifizieren. Methoden zur Bestimmung der Biomassezusammensetzung wurden etabliert und zehn Zelllinien unter verschiedenen Bedingungen gemessen. Wir fanden eine starke Variabilität der zellulären Trockenmasse und in deren Zusammensetzung. Die Lipidzusammensetzung wurde stark durch das Mediums beeinflusst. Hingegen blieb die Zusammensetzung der Aminosäuren (AA) stabil und lies sich aus RNAseq-Daten berechnen. Zusätzlich haben wir die metabolische Austauschraten von 23 extrazellulären Metaboliten bestimmt und sie als Input für die Fließgleichgewichtsanalyse (FBA) verwendet. Die gemessene Daten verbesserten die FBA-Vorhersagen der Wachstumsrate, jedoch nur für die Kulturen mit hochgenauen metabolischen Austauschraten. Um diese zu erhalten, mussten Proben in einer ausreichenden Dichte gezogen werden. Wir untersuchten die Ausbreitung von Messfehlern in den Metabolitenkonzentrationen über die Berechnung von Austauschraten bis hin zu FBA-Vorhersagen. Wir beobachteten, dass je niedriger die Austauschraten sind, desto höher sind ihre relativen Fehler und wir identifizierten die wichtigsten Metaboliten für FBA-Vorhersagen - essentielle AAs mit geringer Aufnahme. Hochgenaue Konzentrationsmessungen dieser AAs und eine ausreichende Abtastfrequenz sind erforderlich, um genaue Vorhersagen zu erzielen und einen Unterschied zwischen zwei Zelllinien zuverlässig vorherzusagen. Abschließend diskutieren wir die Herausforderungen, Fortschritte und nächsten Schritte zur Schaffung einer voroptimierten CHO-Chassis-Zelllinie.

Betreuer: Borth Nicole
1. Berater: Zanghellini Jürgen
2. Berater:

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