生物科技的創新不僅限於單純的疾病治療。細胞培養中的微生物污染是一個重大挑戰，威脅著細胞療法產品的完整性。一種新的方法，基於紫外線光的吸收，承諾能改善早期檢測這種污染，從而提供一個有效且快速的解決方案。加速治療時間是這項技術進步的主要挑戰之一。
面對傳統的無菌方法往往繁瑣且費時，採用更為複雜的策略，即自動化和學習技術，變得至關重要。因此，掌握微生物污染將能徹底改變細胞療法的格局。
檢測微生物污染的新方法
來自跨學科研究小組Critical Analytics for Manufacturing Personalized-Medicine (CAMP)的研究人員，與麻省理工學院、A*STAR皮膚研究實驗室以及新加坡國立大學合作，開發了一種創新方法。這項技術可以在製造過程中快速自動檢測細胞療法產品（CTP）的微生物污染。
紫外線光的吸收測量
該方法基於對細胞培養液的紫外線光吸收進行測量。通過應用機器學習算法，系統可以區分與微生物污染相關的光吸收模式。這一初步方法旨在縮短無菌測試的時間，從而加快需要CTP劑量的病人的治療速度。
製造CTP的挑戰
細胞療法是醫學上的一項重大進展，為各種疾病提供了解決方案，特別是癌症和炎症性疾病。然而，主要挑戰在於確保細胞不受污染，這一過程傳統上耗時且繁瑣。現有的方法，如微生物測試，需要至多14天才能檢測到任何污染，這可能會危及急需治療的病人的健康。
新方法的優勢
這種創新方法相對於傳統的無菌測試提供了實質性的優勢。它消除了細胞染色流程，並避免侵入性細胞提取。結果在不到三十分鐘內獲得，並以“是/否”的格式直觀評估污染情況。自動化技術的整合也簡化了細胞取樣的工作流程。
對生產鏈的影響
這種方法能夠及早檢測污染並迅速行動，特別是在識別出污染跡象後，僅使用先進的微生物學方法。這樣的策略有助於降低成本並優化資源分配。它還能加快CTP的整體生產計劃。
所開發方法的特點
根據SMART CAMP的高級研究工程師Shruthi Pandi Chelvam表示，這種快速檢測方法是CTP製造過程中的一個關鍵初步步驟。麻省理工學院的教授Rajeev Ram強調，自動化和機器學習旨在降低操作變異性和減少製程中的污染風險。
研究的未來
未來的研究將集中於將此方法擴展應用於各種微生物污染物，特別是符合良好製造規範的那類。模型的穩健性也將在其他細胞類型上進行測試，超越間充質幹細胞（MSCs）。
在其他行業的應用
這種方法不僅限於細胞療法的製造。它還可以在食品和飲料行業找到應用，特別是為了確保產品符合微生物質量標準。
關於檢測細胞培養中的微生物污染的創新方法的常見問題
這種創新微生物污染檢測方法是什麼？
這是一種基於細胞培養液的紫外線光吸收及機器學習的快速檢測方法，可以迅速識別微生物污染的跡象。
這方法如何改善細胞療法產品的製作過程？
它大大縮短了無菌測試所需的時間，提供不到30分鐘的結果，從而優化了生產時間表。
這種方法與傳統的無菌測試有何不同？
與傳統方法需要最多14天才能檢測污染相比，這種方法更快，避免了繁瑣的細胞提取過程。
這種方法是否需要特殊設備？
不，它不需要專門的設備，這有助於降低成本，同時便利於在不同的製造環境中進行實施。
這種方法的結果是否可靠？
是的，這種方法提供直觀的污染評估，以“是/否”形式，允許及早和主動地檢測污染物。
這種方法能否自動化過程？
可以，它旨在支持定期自動對細胞文化樣本進行取樣，從而減少手動任務及錯誤風險。
這種方法能檢測什麼類型的污染物？
最初，該方法針對各種微生物，但未來的研究將擴展其應用範圍，以涵蓋更多微生物污染物。
這種方法在細胞療法以外的領域是否有影響？
是的，這種方法也可以應用於食品行業，以進行微生物質量控制，確保無法控制的食品產品符合安全標準。
這項技術如何影響需要細胞療法治療的病人的等待時間？
通過使無菌測試更快速，這種方法減少了病人等待接受細胞療法劑量的時間，這對於緊急病例至關重要。
這種檢測方法的下一步是什麼？
未來的研究將測試該模型在不同細胞類型上的穩健性，並調整其在符合良好實踐的不同製造環境中的使用。
