INDUZELL
Koordinierter EFRE-Innovationsverbund: Industriekompatible Bioprozesse zur Stammzellenkultivierung und biometrische Analysen nach Prinzipien der Natur
Hochskalierung innovativer Bioprozesse zur Stammzellkultivierung durch Prozessmodellierung, Machine Learning, KI und multimodale Mikroskopie
Projektpartner:
- Medizinische Hochschule Hannover (MHH), Leibniz-Forschungslaboratorium für Biotechnologie und künstliche Organe, PD Dr. Robert Zweigerdt (Koordinator des Gesamtverbundes)
- Leibniz Universität Hannover (LUH), Institut für Quantenoptik, PD Dr. Stefan Kalies
- Hochschule Hannover (HsH), Data|H – Institute for Applied Data Science Hannover, Prof. Dr. Volker Ahlers
- Hochschule Emden/Leer (HsEL), Fachbereich Technik/Naturwissenschaftliche Technik, Prof. Dr.-Ing. Jens Hüppmeier
Kooperationspartner:
- Cultimate Foods GmbH
- Histomography GmbH
- Sartorius Stedim Biotech GmbH
Die industrielle Kultivierung tierischer Zellen ist ein Grundbaustein moderner Biotechnologie zur Produktion rekombinanter Wirkstoffe und Antikörper für die Biomedizin, Pharmakologie und spezifische Analyseverfahren. Etablierte großtechnische Bioprozesse im hundert oder tausend Liter Maßstab nutzen dabei jedoch transformierte tierische Zelllinien. Entgegen den Prinzipien der Natur sind solche „Produktionszelllinien“ daran adaptiert als „einzelzellige Biofabriken“ zu wachsen, die als Zellabfall vom erwünschten Produkt getrennt werden müssen. Im Gegensatz dazu bilden in der Stammzellenkultivierung die Zellen selbst das wertvolle Produkt, das eine Vielzahl neuer Anwendungen in Forschung und Industrie eröffnet. Hierzu zählen innovative Anwendungen von Stammzellen und deren Derivaten in der Grundlagenforschung, der regenerativen Medizin, der Toxikologie, der Wirkstoffentwicklung ebenso wie in der zellulären Landwirtschaft und Lebensmittelproduktion. Diese Anwendungen lassen sich in den geplanten, Industrie-relevanten Maßstäben jedoch nur realisieren, wenn die Stammzellen und deren funktionelle Derivate durch effiziente, kostengünstige, Industrie-kompatible Bioprozesse hergestellt werden und durch innovative Verfahren charakterisiert und weiterverarbeitet werden können. Entsprechende Bioprozesse und Analyseverfahren sind jedoch bisher weder ausreichend entwickelt noch standardisiert und hoch-skaliert. Hier ist der Ansatzpunkt des Innovationsverbunds INDUZELL und insbesondere des hier dargestellten Teilprojekts INDUZELL Stammzellen.
Teilprojekt MHH: „INDUZELL Stammzellen“
Bewilligungssumme MHH: 572.146,84 Euro.
Die Förderung erfolgt durch Mittel des Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) und des Landes Niedersachsen im Programmgebiet „Stärker entwickelte Region (SER)” in der Förderperiode 2021–2027 gemäß der „Richtlinie über die Gewährung von Zuwendungen zur Förderung von Innovation durch Hochschulen und Forschungseinrichtungen – 2.2.3 Innovationsverbünde”.
MHH-Teilprojekts: Hochskalierung innovativer Bioprozesse zur Stammzellkultivierung durch Prozessmodellierung, Machine Learning, KI und multimodale Mikroskopie.
Im Teilprojekt „INDUZELL Stammzellen“ sollen bioreaktorbasierte, industrie-relevante Prozesse zur Kultivierung von humanen pluripotenten Stammzellen (PSZ) in Suspensionskultur (3D) optimiert und auf bis zu 10 l Prozessvolumen hochskaliert werden. Dabei soll die Inokulation in 3D-Kultur direkt aus eingefrorenen Zellkonserven etabliert werden, um einen innovativen Prozess im geschlossenen System für die industrielle und klinisch relevante Zellproduktion zu ermöglichen. Ein zentraler Aspekt ist die Charakterisierung von Stammzell-Aggregaten durch multimodale Mikroskopie im Teilprojekt INDUZELL Image. Diese wird durch neueste räumlich-zeitlich aufgelöste spatial transcriptomics Genexpressionsanalysen und Prozessdaten komplementiert. Die Integration der Zell- und Prozessdaten sowie die anschließende Dateninterpretation erfolgen durch Machine Learning und KI-basierte Algorithmen in den Teilprojekten „INDUZELL AI” und „INDUZELL Model”, um ein integratives Modell zur iterativen Prozessoptimierung zu entwickeln. Anhand kontinuierlicher Prozessproben soll ein minimaler Datensatz identifiziert werden, auf dessen Grundlage sich Stammzell-Aggregate aus laufenden Prozessen durch mikroskopische Hochdurchsatzanalyse bewerten lassen. Ein wesentliches Ziel des Teilprojekts ist die Entwicklung von „schlauen“ Prozessen, die durch Feedback-Kontrolle und KI-Optimierung auf Prozessabweichungen reagieren und den Zellertrag sowie die Reproduzierbarkeit der Prozesse bei reduziertem Kosten- und Materialaufwand nachhaltig verbessern.