Flussi di lavoro di biologia complessi

Aaron Risinger Direttore dello sviluppo aziendale di Molecular Devices

Trasformare l’accesso a modelli rilevanti per l’essere umano: automazione e innovazione nei flussi di lavoro biologici complessi

Informazioni privilegiate con Aaron Risinger

Il cognome di Aaron è di origine tedesca, derivato dalla parola medio-alto tedesco "ríz", che significa salire o salire.

Come in questo post della nostra serie Insider Insights, in cui gli esperti condividono sia reazioni rapide che profonde riflessioni su ciò che ci vorrà per preparare gli scienziati della vita a ciò che accadrà dopo, Aaron parla delle tecnologie automatizzate di oggi che aiutano i clienti a superare le sfide quando lavorano con la biologia complessa.

Poi, ci porta sempre più in alto per immaginare un futuro di medicina personalizzata reso possibile dalle innovazioni che stiamo avanzando ora.

Le menti indaganti vogliono sapere:

In che modo avete visto lo sviluppo dell’automazione della crescita di modelli rilevanti per l’uomo influire o migliorare la vita quotidiana dei nostri clienti?

Reazione rapida: Automatizzare alcuni di questi flussi di lavoro libera le menti scientifiche da sotto il cofano, consentendo loro di pensare davvero profondamente al design dei loro prossimi esperimenti. Ciò ha un enorme impatto per la nostra comunità scientifica generale, migliorando la propria produttività e innovazione.

Riflessione profonda: Stiamo assistendo a un cambiamento di paradigma nell’uso dei modelli di malattia. Storicamente, la dipendenza dalle tradizionali linee cellulari immortalate non ha prodotto i risultati desiderati, spingendo una transizione verso modelli più rilevanti per l’uomo. Scoperte rivoluzionarie, come il lavoro vincitore del premio Nobel del Dr. Shinya Yamanaka sulle cellule staminali adulte iPSC e la scoperta del Dr. Hans Clevers di organoidi derivati da pazienti umani auto-replicanti, hanno aperto nuove strade. Tuttavia, produrre questa complessa biologia su larga scala è stato impegnativo. L’industrializzazione della biologia complessa, basata sulla nostra esperienza con le linee cellulari tradizionali, è entusiasmante. Gli strumenti automatizzati ora traducono le tecniche quotidiane di coltura cellulare di laboratorio in un approccio industrializzato, fornendo una biologia complessa con una maggiore riproducibilità mentre è alla scala necessaria per lo screening precoce dei farmaci. Ciò consente la selezione del successo e l'identificazione del candidato principale in base a modelli rilevanti per l'uomo, aumentando le possibilità di successo negli studi clinici.

Automatizzando questi flussi di lavoro, abbiamo dato ai nostri scienziati della coltura cellulare i loro fine settimana, liberandoli dal cofano e consentendo loro di concentrarsi sulla progettazione dei loro prossimi esperimenti.

Inoltre, l'automazione ha avuto un impatto significativo sulla vita dei nostri scienziati. La natura esigente delle tecniche di coltura cellulare per modelli complessi rilevanti per l'uomo spesso dettava i programmi degli scienziati, mettendoli a dura prova. Automatizzando questi flussi di lavoro, abbiamo dato ai nostri scienziati della coltura cellulare i loro fine settimana, liberandoli dal cofano e consentendo loro di concentrarsi sulla progettazione dei loro prossimi esperimenti. Questo cambiamento non solo migliora il loro equilibrio tra lavoro e vita privata, ma migliora anche la produttività e l'innovazione della comunità scientifica nel suo complesso.

Perché lo trovi eccitante?

Reazione rapida: Personalmente lo trovo eccitante perché sappiamo che c’è bisogno di cambiamento. L’idea che questi strumenti automatizzati possano ora tradurre alcune delle tecniche di coltura cellulare che vengono eseguite nei laboratori di tutti i giorni in un approccio industrializzato ha il potenziale per fornire una biologia complessa con una riproducibilità e una scala molto più elevate, rendendo questi modelli rilevanti per l’uomo accessibili all’inizio del processo di scoperta di farmaci.

Riflessione profonda: Questo bisogno di cambiamento ci sta fissando in faccia. Crediamo nei dati e abbiamo visto il tasso inaccettabile di nuovi farmaci che non riescono a superare gli studi clinici insieme ai costi associati. Il fatto che ci siano ancora malattie rare a cui non è possibile accedere a causa della mancanza di sistemi di modelli appropriati è un problema significativo. L’entusiasmo sta crescendo con il potenziale che esiste in questi nuovi modelli rilevanti per l’uomo, sia nel mondo iPSC che nel mondo degli organoidi derivati dal paziente, integrati dall’automazione e dall’industrializzazione del processo di coltura cellulare attraverso strumenti come il sistema automatizzato di coltura cellulare CellXpress.ai®. Sono entusiasta della scienza e non vedo l'ora di vedere le scoperte che verranno da questo.

Sono anche entusiasta del processo di fare studi comparativi basati sui modelli su cui abbiamo fatto affidamento per anni; studiarli profondamente e scoprire cosa è lo stesso e, cosa ancora più importante, cosa è diverso. Queste differenze contano? Hanno un impatto? Sono innamorato di scienziati come il dottor Lee Rubin ad Harvard e altri che stanno guidando l'accusa in questo campo. Hanno avuto la lungimiranza di identificare l'importanza di questo spostamento verso modelli rilevanti per l'uomo e hanno combattuto duramente a fianco del Dr. Hans Clevers e del Dr. Yamanaka per rendere questi progressi una realtà.

Immagine dall’infografica interattiva, Biologia 3D: il cambio di paradigma nella scoperta di farmaci di nuova generazione.

Reazione rapida: Abbiamo adottato un inquilino della nostra società madre, Danaher, che afferma: “I clienti parlano, ascoltiamo”. Questo principio ha guidato la nostra innovazione e ci ha aiutato a passare dal concentrarsi esclusivamente sull’analisi degli endpoint all’affrontare i flussi di lavoro completi richiesti dai nostri clienti per la scoperta di farmaci.

Riflessione profonda: In Molecular Devices, abbiamo apportato un cambiamento significativo negli ultimi 7anni8, guidato dal feedback dei principali opinion leader e dei super utenti della nostra strumentazione. Questi esperti hanno chiesto assistenza nella generazione di biologia 2D e 2D3D più complessa che consenta la loro scoperta a valle. Questo ci ha portato dall'essere un'eccellente società di analisi degli endpoint a concentrarci sull'abilitazione di flussi di lavoro completi necessari per creare materiali biologici, modelli di malattia e varie molecole per la scoperta di farmaci. I nostri clienti hanno avuto un ruolo nei nostri sforzi di innovazione. Queste relazioni migliorano la nostra capacità di progettare strumenti che industrializzano processi biologici complessi, rendendoli riproducibili e scalabili.

I nostri clienti hanno bisogno di grandi volumi di materiale biologico. Ciò è particolarmente importante con l'introduzione della multi-omica, in particolare della multi-omica spaziale, che richiede una biologia significativamente maggiore.

Ad esempio, i nostri clienti hanno bisogno di grandi volumi di materiale biologico. Ciò è particolarmente importante con l'introduzione della multi-omica, in particolare della multi-omica spaziale, che richiede una biologia significativamente maggiore. La sfida è creare modelli scalabili e riproducibili. In questo paradigma, i clienti inviano porzioni del materiale a vari centri di analisi, come centri genomici funzionali e centri di spettrometria di massa proteomica, pur avendo abbastanza materiale per lo screening ad alto contenuto fenotipico. Se il materiale biologico è riproducibile su larga scala, i dati possono essere corroborati e analizzati per approfondimenti completi.

Per affrontare le sfide della produzione di modelli complessi rilevanti per l’uomo su larga scala, abbiamo sviluppato strumenti come il sistema di coltura cellulare automatizzata CellXpress.ai® e il suo predecessore, l’Organoid Innovation Center, che hanno aperto nuove strade industrializzando il processo.

Immagine degli organoidi intestinali dalla valutazione degli effetti di tossicità dei composti sugli organoidi intestinali sani utilizzando una nota applicativa di imaging ad alto contenuto, in cui evidenziamo l'importanza di identificare la tossicità dei composti in precedenza nella pipeline di scoperta di farmaci utilizzando l'automazione basata sull'apprendimento automatico.

Quali sfide comuni affrontano i clienti nel campo della ricerca e in che modo l’automazione della crescita di modelli rilevanti per l’uomo può aprire nuove opportunità?

Reazione rapida: Fornendo tecnologie di piattaforma che aiutano a superare gli ostacoli chiave e a industrializzare i processi, possiamo convertire gli approcci manuali in approcci più di routine attraverso l'automazione, democratizzando l'accesso a modelli altamente riproducibili rilevanti per l'uomo.

Riflessione profonda: Ci stiamo imbarcando in un’area scientifica emergente di scoperta, implementando modelli rilevanti per l’uomo su larga scala, riproducibilmente. A causa della natura frammentata di questo nuovo campo e della rapida prototipazione necessaria per nuove scoperte, devono ancora essere stabiliti approcci standardizzati per la generazione di modelli di malattia complessi. Stiamo cercando di integrare le linee cellulari immortalizzate classiche con nuovi approcci di biologia e medicina personalizzata, in cui specifici tessuti demografici e correlati alla malattia provengono direttamente dai pazienti. Questo approccio è molto promettente, ma crea nuovi problemi che devono essere risolti. Gli scienziati potrebbero aver bisogno di riunirsi in consorzi e formare comitati multidisciplinari per consolidare i risultati e gli approcci di più laboratori, creando consenso.

Man mano che l'industria raggiungerà questo campo emergente, ci saranno opportunità di consolidare metodi frammentati in un approccio più unificato, portando a una maggiore riproducibilità, un maggiore accesso e una democratizzazione dei modelli rilevanti per l'uomo.

Un modo per raggiungere questo obiettivo è quello di fornire tecnologie di piattaforma che aiutino a industrializzare questi processi, convertendo gli approcci manuali in approcci più di routine attraverso l'automazione. Man mano che l'industria raggiungerà questo campo emergente, ci saranno opportunità di consolidare metodi frammentati in un approccio più unificato, portando a una maggiore riproducibilità, un maggiore accesso e una democratizzazione dei modelli rilevanti per l'uomo. Ciò costituirà un consenso in tutta la comunità scientifica sul modo migliore per produrre questi modelli, creando un impatto significativo sulla scoperta di farmaci, sullo screening dei farmaci e sulla comprensione dei meccanismi d'azione.

Immagine di organoidi neurali coltivati dall’analisi funzionale delle oscillazioni spontanee del calcio della nota applicativa degli organoidi neurali 3D derivati da iPSC, che enfatizza i vantaggi dello screening ad alto rendimento, del monitoraggio automatizzato e dei test dei composti per mostrare il potenziale del modello per il test dei farmaci e la comprensione della funzione cerebrale.

In un mondo in cui l’automazione della crescita dei modelli rilevanti per l’uomo raggiunge il suo pieno potenziale, cosa immaginate che accadrà dopo?

Reazione rapida: Immagina un mondo in cui la tua epigenetica specifica, lo stato attuale della malattia e lo stato di malattia in evoluzione - mentre ti sottoponi al trattamento - diventi accessibile per la scoperta e i test in tempo reale. Questo ha un immenso potenziale per risolvere importanti crisi di salute umana che colpiscono ognuno di noi.

Riflessione profonda: Adoro queste domande di tipo bacchetta magica, perché quello che vedo, appena fuori portata, è il concetto di medicina personalizzata che diventa davvero realtà. Immagina un mondo in cui la tua epigenetica specifica, lo stato attuale della malattia e lo stato di malattia in evoluzione - mentre ti sottoponi al trattamento - diventi accessibile per la scoperta e i test in tempo reale. L’uso di organoidi derivati dal paziente o di modelli di cellule staminali adulte iPSC del Suo tessuto, in quanto la malattia cambia in risposta alla terapia, o in alcuni casi non risponde, ci consente di porre la domanda fondamentale: Cosa faremo dopo? Le basi che stiamo gettando ora studiando questi modelli rilevanti per l’uomo porteranno a progressi che accelereranno il processo, consentendoci di affrontare la medicina personalizzata in modo significativo.

Adoro queste domande di tipo bacchetta magica, perché quello che vedo, appena fuori portata, è il concetto di medicina personalizzata che diventa davvero realtà.

Attraverso gli studi che i nostri clienti stanno conducendo su modelli rilevanti per l’uomo, sia negli organoidi derivati dal paziente che nel lavoro iPSC, stiamo aprendo la strada a progressi significativi. Questi sforzi alla fine ci permetteranno di produrre e scalare modelli di tessuto personalizzati abbastanza rapidamente da fornire risposte tempestive. Questo ha un immenso potenziale per risolvere alcune delle crisi di salute umana che colpiscono ognuno di noi. Accelerando lo sviluppo e l’applicazione di questi modelli, possiamo davvero rivoluzionare la medicina personalizzata e migliorare i risultati per i pazienti in tutto il mondo.

Per ulteriori informazioni da Aaron, consultate il webcast Danaher, Bridging the Gap: Advancing Human Relevant Models for Real-World Impact.

Aaron Risinger

Aaron Risinger Direttore dello sviluppo aziendale di Molecular Devices

In qualità di Direttore dello sviluppo aziendale per l'automazione del flusso di lavoro cellulare presso Molecular Devices, Aaron è responsabile della promozione di collaborazioni e partnership strategiche per guidare il successo commerciale della nostra unità aziendale Cellular Workflow and Automation. Ciò include lo sviluppo, l’ampliamento e la produzione di organoidi derivati dal paziente (Patient-Derivated organoids, PDO) e tecnologie all’avanguardia come il sistema automatizzato di coltura cellulare CellXpress.ai®.

Con oltre due decenni di esperienza nelle scienze della vita, Aaron collabora attivamente con istituzioni accademiche, organizzazioni di ricerca e aziende farmaceutiche per guidare l’innovazione nella biologia 3D. Ha conseguito una laurea in biochimica presso la Texas A & M University e un MBA presso la University of Texas, San Antonio.

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