Spectroscopie d'absorbance UV assistée par l'apprentissage automatique pour la détection de la contamination microbienne dans les produits de thérapie cellulaire

Nous démontrons la faisabilité de l'utilisation de la spectroscopie d'absorption UV assistée par l'apprentissage automatique pour la détection en temps réel des contaminations microbiennes lors de la fabrication des produits de thérapie cellulaire (PTC). Cette méthode utilise une machine à vecteurs de support à une classe pour analyser les spectres d'absorption des cultures cellulaires et prédire si un échantillon est stérile ou contaminé. Cette technique sans étiquetage fournit un résultat rapide (< 30 minutes) avec une préparation minimale de l'échantillon et un volume minimal (< 1 mL). L'inoculation de 7 micro-organismes dans des aliquotes du surnageant de cellules stromales mésothéliales provenant de 6 donneurs commerciaux a montré que les événements de contamination pouvaient être détectés à partir d'un faible nombre d'unités formant colonies (UFC) de 10, avec des taux moyens de vrais positifs et vrais négatifs respectivement de 92,7 % et 77,7 %. Le taux de vrais négatifs s'est amélioré à 92 % après l'exclusion des échantillons d'un seul donneur présentant une concentration anormalement élevée d'acide nicotinique. Dans les cellules inoculées avec 10 UFC d'E. coli, la contamination a été détectée au point temporel de 21 heures, démontrant une sensibilité comparable à celle du test USP <71> (~ 24 heures). Nous supposons que les différences spectrales entre l'acide nicotinique et le nicotinamide dans la région UV sont le mécanisme sous-jacent permettant la détection des contaminations. Cette approche peut être mise en œuvre comme test préliminaire aux différentes étapes de fabrication des PTC, pour une surveillance continue en temps réel des cultures, permettant ainsi la détection précoce des contaminations microbiennes et assurant la sécurité des PTC.