Development of chemically defined medium for biopharmaceuticals production using mammalian cell lines guided by metabolic modelling tools and metabolomics measurements

Abstract

Systems biology and metabolic engineering tools hold a tremendous promise in improving biomanufacturing attributes. The emergence of omics tools and computational modeling potentiated the development of new approaches to optimize several expression platforms, in particular mammalian cell lines of which Chinese hamster ovary (CHO) cells, the most used platform for recombinant proteins production. This optimization envisions not only growth parameters of CHO, but also the final product titers. In this context, a CHO genome scale metabolic model (iCHO1766) and flux balance analysis (FBA) were used to study metabolic mechanisms in response to variations in environmental constraints (e.g., amino acids levels) aiming at optimizing cell culture medium formulations. Hence, iCHO1766, combined with an in-house developed algorithm (OptiModels) was first used to determine the minimal medium formulation able to sustain growth of both naïve and recombinant CHO cells lines. Subsequently, based on the prediction results, α-ketoglutarate (AKG) was determined as a potential media supplement and its effect on culture was investigated experimentally. Further, spent media analyses were performed to understand the influence of AKG on CHO metabolism and media formulation was optimized based on balancing the levels of non-essential amino acids together with supplementing AKG and ammonium. As a result of adding AKG to the media, growth parameters were improved, and ammonia accumulation during the process was reduced. In addition, recombinant protein titers were increased by 1.9-fold. Following, specific productivities were improved when rebalancing nutrient levels in the media, together with supplementing AKG, leading to more efficient metabolic features of CHO. In conclusion, in silico-based approaches for medium optimization are powerful tools for predicting the metabolic interconnexions within a cell and hold great potential in improving media design and bioprocess optimization.

As ferramentas de biologia de sistemas e engenharia metabólica constituem uma grande promessa na melhoria do desempenho da bio-manufactura. As ferramentas “ómicas” e bioinformáticas potencializaram o desenvolvimento de novas abordagens para otimizar os parâmetros de crescimento e o rendimento do produto final em diversas plataformas de expressão, em particular linhas de células de mamíferos, sendo as células de ovário de Hamster Chinês (“CHO”) uma das linhas celulares mais utilizadas para a produção de proteínas recombinantes. Neste contexto, o modelo metabólico à escala do genoma (GSMM) de células CHO iCHO1766 foi utilizado com o objetivo de estudar o comportamento metabólico das células em resposta a variações nas restrições ambientais, por exemplo, níveis de aminoácidos, visando a otimização da formulação do meio de cultura para células CHO. Para estudar essa influência, o modelo, combinado com um algoritmo desenvolvido internamente, foi usado para determinar a formulação de meio mínima para sustentar o crescimento de CHO não recombinantes, bem como de células recombinantes. Portanto, com base nos resultados da previsão, a suplementação de diferentes níveis de α-cetoglutarato (AKG) à composição do meio padrão foi estudada experimentalmente, e foi realizada uma análise do meio resultante para avaliar os efeitos de AKG sobre o metabolismo de CHO. Por fim, a formulação do meio de cultura foi otimizada com base no equilíbrio dos níveis de aminoácidos não essenciais em conjunto com a suplementação de AKG e amónio. A suplementação com diferentes níveis de AKG permitiu melhorar os parâmetros de crescimento e reduzir a acumulação de amónia. Foi ainda observado um aumento nas concentrações e produtividades específicas das células produtoras, sendo que esta foi melhorada em 1,9 vezes. Por conseguinte, ao utilizar a formulação de meio otimizado, observou-se um aumento da produtividade específica das células, bem como características metabólicas mais eficientes. As abordagens in silico para otimização de meio são, assim, ferramentas poderosas para prever a interconexão metabólica na célula e possuem um grande potencial para melhorar o desenho e otimização do meio de culturas.