Neueste SCI Publikationen

Neueste Projekte

Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2022-05-01 - 2026-04-30

deCIPHER sieht die Entwicklung einer nativen mehrdimensionalen Flüssigchromatographie-Plattform vor und untersucht ihre Möglichkeiten für eine umfassende chemische Profilierung und biophysikalische Charakterisierung von monoklonalen Antikörpervarianten in einem kontinuierlichen nachgelagerten Verarbeitungsablauf. Dies beinhaltet die Entwicklung einer einzigartigen biomimetischen Säulentechnologie und deren Implementierung in die native MD-LC-Plattform. Schließlich wird das Potenzial der deCIPHER-Technologie bewertet, um zum ersten Mal anomale Translationseffekte von IgG-mAbs zu untersuchen und neu auftretendes sekretorisches Immunglobulin A in einem DSP-Workflow umfassend zu charakterisieren.
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2020-10-01 - 2024-09-30

PURE wendet wissenschaftliche biologische, chemische und technische Prinzipien an, um eine bahnbrechende Technologie zu entwickeln. Rekombinante Spidroine, die an präzisen Stellen reaktive ncAAs enthalten und bei Bedarf mit auf Zielbiopharmazeutika zugeschnittenen Affinitätsliganden weiter funktionalisiert werden, liefern den Rohstoff für den Aufbau von Vlies-Nanofasern als neue Generation biobasierter Adsorbentien für die zukünftige Biopharmaindustrie. Mit PURE steht Europa an der Spitze eines nachhaltigen, kostengünstigen, effizienten und patientenorientierten Biopharmas.
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2018-09-15 - 2020-03-14

Biopharmazeutische Prozessentwicklung und Produktion ist bis data sehr empiriegetrieben. Eine große Zahl an Experimenten und die zugehörigen Daten von Analysenmethoden sowie aus Monitoringprozessen werden erhoben, um die strikten behördlichen Auflagen zur Gewährleistung der Produktqualität und damit der Patientensicherheit zu erfüllen. Statistik wiederum erlaubt die Extraktion von Informationen aus zuvor unorganisiert erscheinenden Datensätzen. Statistische Methoden ermöglichen die Beurteilung von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Parametern und ob diese zuvor erstellte Theorien oder Hypothesen tatsächlich unterstützen. Statistische Beurteilung von Daten um die Präzision, Genauigkeit, Reproduzierbarkeit und Robustheit von Messungen einzustufen gehört mittlerweile zum Alltag. Vorhanden Methoden reichen von einfachen Kalkulationen von Mittelwert und Standardabweichung hin zu komplexen Anwendung wie der Variablenselektion aus mulit-dimensionalen Datensets oder der Hybridmodellierung, welche die Kombination verschiedenster Datenquellen ermöglicht. Innerhalb der biopharmazeutischen Industrie haben sich in den letzten Jahren Hochdurchsatzmethoden sowohl für die Prozessentwicklung als auch für die zugehörige Analytik etabliert. Diese generieren in kurzer Zeit und mit geringem Materialaufwand unter Verwendung von parallelen Versuchen in Mikroreaktoren eine Unzahl an Daten, die es zu bewerten gilt. 2004 initiierte dieFDA die Einführung der Quality-by-Design Strategie in der biopharmazeutischen Industrie, um eine prozessbedingte Qualitätssicherung zu ermöglichen. Die Grundlage für eine solche Prozessführung veränderte den Stellenwert von Dateninterpretation in diesem Industriezweig vehement, Modellierungsstrategien für Prozessschritten werden benötigt, Vorhersagen und Beurteilung von Daten sollten in Echtzeit möglich sein. Einerseits die explosionsartige Zunahme und Datenmengen, andererseits die weitaus höhere Komplexität an geforderten statistischen Methoden um den Anforderung der Quality-by-Design Strategie gerecht werden zu können, macht eine intensive Auseinandersetzung mit Statistik und deren Anwendungsmöglichkeiten im biopharmazeutischen Bereich notwendig. Um dem gerecht zu werden, werden im vorliegenden Projekt in einer Zusammenarbeit des Departments für Biotechnologie, des Institutes für Statistik und dem Process Science Department der Firma Boehringer Ingelheim RCV Strategien für die statistische Bewertung von Daten im Bereich der Proteinaufreinigung (Downstream Processing) entwickelt.

Betreute Hochschulschriften