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新方法检测细胞培养物中的微生物污染
细胞培养和机器学习上的紫外线“指纹”可以在30分钟内提供确定的是/否污染评估。
来源:MIT新闻 - 人工智能（CAMP）
新加坡 - 麻省研究与技术联盟（SMART）MIT在新加坡的研究企业与MIT，A*Star Skin Research Labs和新加坡大学合作开发了一种新颖的方法，可以快速并自动检测和监测生产过程中的细胞治疗产品（CTPS）中的微生物污染。通过测量细胞培养液的紫外线吸光度并使用机器学习来识别与微生物污染相关的光吸收模式，这种初步的测试方法旨在减少无菌测试所需的整体时间，并随后患者需要等待CTP剂量的时间。对于及时治疗可以为绝症患者挽救生命，这一点尤其至关重要。
细胞疗法代表了医学上有希望的新领域，尤其是在治疗癌症，炎症性疾病和慢性退行性疾病等疾病方面，通过操纵或取代细胞恢复功能或抗击疾病。但是，CTP制造中的主要挑战是快速有效地确保在对患者施用之前在给患者施用之前没有污染。
这种方法比传统的无菌测试和RMM具有显着优势，因为它消除了细胞染色以鉴定标记的生物的需求，避免了细胞提取的侵入性过程，并提供了半小时以下的结果。它提供了直观，快速的“是/否”污染评估，以简单的工作流程促进细胞培养抽样的自动化。此外，开发的方法不需要专门的设备，从而降低了成本。