Digital Twin-gestütztes Prozessdesign für NK-Zelltherapien

Natürliche Killerzellen (NK), die Teil des menschlichen Immunsystems sind, werden hergestellt und als Arzneimittel für neuartige Therapien (ATMPs) zur Heilung von Krankheiten eingesetzt. Diese Zellen fungieren als Killerzellen, indem sie spezifisch den Tod der bösartigen Zellen induzieren, was Zytotoxizität genannt wird. Um NK-Zellen als Therapie zu verwenden, werden sie aus dem Blut getrennt, modifiziert außerhalb des Körpers kultiviert, um ihre Zahl zu vergrößern, und dann dem Patienten verabreicht, um die Krankheit zu bekämpfen. Um diese Zellen zu kultivieren, sollte ihre natürliche Umgebung, der menschliche Körper, nachgeahmt werden, um die therapeutische Sicherheit und Wirksamkeit zu gewährleisten. Die zellulären Eigenschaften variieren jedoch von Patient zu Patient, daher sollten die Parameter des Kultivierungsprozesses an das Optimum der NK-Zellen des Spenders angepasst werden. Um ein optimal einstellbares Kultursystem zu schaffen, müssen die relevanten Parameter, die einen Einfluss auf die Leistung der NK-Kultur haben, bestimmt und ihre gegenseitige Abhängigkeit untersucht werden. Ziel dieses Projektes ist es die relevanten Parameter für NK-Kulturen zu finden, die einen Einfluss auf die Produktion und Funktionalität, der Zellen haben. Zweitens ist die Verknüpfung von Prozessparametern mit dem Ergebnis des Kultivierungsprozesses noch wichtiger aufgrund der vielen Verknüpfungen und Wechselwirkungen zwischen diesen Parametern und der allgemeinen Komplexität dieser Zellkulturen. Daher zielen wir darauf ab, mathematische Modelle und andere statistische Methoden zu verwenden, die die Komplexität des Prozesses beschreiben können. Dieses Modell sollte der digitale Zwilling des Kultivierungsprozesses sein und wir wollen es als methodische und Wissensmanagementplattform für die ATMP-Herstellung bereitstellen. Um die Projektziele zu erreichen, werden Zellen bei unseren Projektpartnern TU Hamburg und UKE kultiviert und analysiert. Es werden Modellierungswerkzeuge auf der Grundlage vorläufiger Ergebnisse verwendet werden, um den experimentellen Aufwand zu reduzieren. Die zytotoxische Potenz und andere qualitätsbezogene Aspekte der Zellen werden durch eine Reihe biologischer Tests verifiziert. Wir planen, auch während des Kulturprozesses, fortschrittliche Analysetechniken einzusetzen, ebenso werden wir die Analytik mithilfe unseres Modells mit der Zellfunktionalität in Beziehung setzen. Ziel dieses Projekt wird die statistische Auswertung der Ergebnisse und die Generierung des digitalen Zwillings zur Verknüpfung des Kultivierungsprozesses mit der Zellfunktionalität sein. Der Digitale Zwilling wird iterativ entwickelt, bis er bereit ist, auf eine andere NK-Zelllinie angewendet zu werden, um seine Vorhersagefähigkeit zu demonstrieren. Unser Ziel ist es, dass unser Beitrag auf dem Gebiet der ATMPs zu einem neuen methodischen Ansatz wird, der effizienter als die herkömmlichen Methoden zu Prozessverständnis führen kann.

Das DigiNK-Projekt brachte die TU Hamburg, das Universitätsklinikum Brandenburg und die TU Wien zusammen, um die Therapie mit natürlichen Killerzellen (NK-Zellen) durch einen kombinierten experimentellen und datengestützten Ansatz voranzutreiben. Unter Verwendung primärer menschlicher NK-Zellen von einem gesunden Spender und einer Brustkrebspatientin untersuchte das Konsortium Strategien zur Verbesserung sowohl der Zellvermehrung, als auch der Zytotoxizität. Die TU Hamburg führte experimentelle Kampagnen durch, Brandenburg lieferte analytische Messungen und die TU Wien trug mit fortschrittlicher Datenanalyse, prädiktiver Modellierung und zusätzlichen Laborarbeiten bei. Das Projekt schuf einen umfassenden Rahmen auf der Grundlage multivariater Versuchsplanung, statistischer Modellierung und der Entwicklung digitaler Zwillinge. In einem ersten Versuchsplan wurden die Auswirkungen von Nährstoffen und die Kultivierungsdauer auf die Qualitätsmerkmale der NK-Zellen bewertet, während fortgeschrittene Analysen, wie PCA und Kalman-Filterung, die Wachstumsdynamik und die Auswirkungen der Handhabung verdeutlichten. Es wurden prädiktive partielle kleinste Quadrate-Regressionsmodelle entwickelt, um Prozessparameter mit Ergebnissen zu verknüpfen, wodurch die Erstellung eines digitalen Zwillings ermöglicht wurde, der in der Lage ist, optimale Bedingungen für verschiedene Spenderquellen vorherzusagen. Ein anschließendes gezieltes Experiment validierte und verfeinerte diese Modelle, was zu präzisen Nährstoffzufuhrstrategien führte, die eine skalierbare und automatisierte NK-Zellproduktion unterstützen. Die TU Wien erweiterte das Projekt durch die Optimierung von Rührkessel-Bioreaktorprozessen, die Entwicklung eines serumreduzierten Mediums und die Umsetzung einer repetitiven Batch-Strategie, wobei die Ergebnisse zur Veröffentlichung eingereicht wurden. Das Team betonte auch die Notwendigkeit harmonisierter Qualitätsstandards in der NK-Zelltherapie. Zu den wichtigsten Entdeckungen gehörten die Reversibilität der NK-92-Zytotoxizität, die die Grundlage für ein patentiertes zweiphasiges Kultivierungsverfahren bildet, und die Identifizierung des durch Laktat induzierten FasL-Verlusts als Treiber für eine verringerte Zytotoxizität in tumorähnlichen Umgebungen, der ebenfalls durch eine Patentanmeldung geschützt ist. Insgesamt lieferte DigiNK sowohl mechanistische Erkenntnisse als auch technologische Innovationen. Durch die Integration von experimenteller Biologie und prädiktiver Modellierung legte es den Grundstein für robuste digitale Zwillinge, verbesserte Herstellungsstrategien und neuartige Therapiekonzepte in der NK-Zelltherapie, wobei Veröffentlichungen und Patente bereits jetzt seine Wirkung vorantreiben.