ಬಯೋಲಾಜಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು AAV-ಆಧಾರಿತ ಜೀನ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳು ರೋಗ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪಾಲನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿವೆ.ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವುಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥವಾದ ಸಸ್ತನಿ ಕೋಶದ ರೇಖೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ, ಈ ಕೋಶ-ಆಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಫ್ಲೋ ಸೈಟೋಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಆದಾಗ್ಯೂ, ಫ್ಲೋ ಸೈಟೋಮೀಟರ್ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸಂವೇದಕಗಳ ಹೆಚ್ಚಳದೊಂದಿಗೆ, ಸೆಲ್ ಲೈನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಇಮೇಜ್-ಆಧಾರಿತ ಸೈಟೋಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ.ಈ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಕಾಯ ಮತ್ತು rAAV ವೆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುವ CHO ಮತ್ತು HEK293 ಕೋಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವರ್ಗಾವಣೆ ದಕ್ಷತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಪೂಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಕೌಂಟ್‌ಸ್ಟಾರ್ ರಿಜೆಲ್ ಎಂಬ ಇಮೇಜ್-ಆಧಾರಿತ ಸೈಟೋಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸೆಲ್ ಲೈನ್ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ನಾವು ವಿವರಿಸಿದ್ದೇವೆ.ಎರಡು ಪ್ರಕರಣದ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದ್ದೇವೆ:
- ಕೌಂಟ್‌ಸ್ಟಾರ್ ರಿಜೆಲ್ ಫ್ಲೋ ಸೈಟೊಮೆಟ್ರಿಗೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರು.
- ಕೌಂಟ್‌ಸ್ಟಾರ್ ರಿಜೆಲ್-ಆಧಾರಿತ ಪೂಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಏಕ-ಕೋಶ ಅಬೀಜ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಗೆ (SCC) ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಗುಂಪನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- Countstar Rigel 2.5 g/L mAb ಟೈಟರ್ ಸಾಧಿಸಿದ ಸೆಲ್ ಲೈನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ.
rAAV DoE-ಆಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಗುರಿಯ ಮತ್ತೊಂದು ಪದರವಾಗಿ Countstar ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿವರಗಳಿಗಾಗಿ, ದಯವಿಟ್ಟು PDF ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.
