Monitoramento off-line do bioprocesso de produção de VLP do vírus rábico por espectroscopia Raman

Resumo

Ao se tratar de biofármacos, a adequada qualidade do produto, mínimas taxas de rejeição, assim como alto rendimento e produtividade do processo, dependerão em grande medida do rigor no controle de parâmetros críticos ao longo das etapas de fabricação. Esse controle é possibilitado pelo monitoramento do processo. Para esta finalidade, em muitas ocasiões, técnicas analíticas são aplicadas com o intuito de monitorar parâmetros bioquímicos e é desejado que sejam economicamente viáveis, fornecendo medições precisas e rápidas. Nesse contexto, a utilização de informações espectroscópicas associadas com técnicas de correlação lineares e não lineares têm se mostrado como uma alternativa vantajosa para monitoramento on-line e off-line de bioprocessos. Essas técnicas são não destrutivas, não invasivas e fornecem tanto análise química rápida de moléculas de interesse como monitoramento simultâneo de vários compostos. A modelagem dos dados obtidos através dessas técnicas pode evidenciar o nível de correlação entre múltiplos parâmetros do processo e ainda possibilitar que previsões acerca deles sejam feitas. Dado o contexto, o presente projeto objetiva a comparação da capacidade preditiva de quatro técnicas de correlação: mínimos quadrados parciais, regressão em componentes principais, rede neural artificial e máquinas de vetores de suporte. Os modelos derivados destas permitirão a conexão de variáveis de processo quantificadas por métodos clássicos e dados espectrais provenientes do monitoramento off-line da produção de partículas semelhantes ao vírus rábico por espectroscopia Raman em amostras sem nenhum processamento (com células) e amostras de sobrenadantes filtrados (sem células). Os modelos desenvolvidos a partir das quatro técnicas possibilitarão estimar nutrientes, metabólitos, densidade celular e concentração de células viáveis das amostras, facilitando o monitoramento das próximas etapas de desenvolvimento do bioprocessos. (AU)