Teströhrchen

Automatisierte Zellkultur

Entdecken Sie, wie das automatisierte CellXpress.ai Zellkultursystem fortschrittliche biologische Modelle und Arbeitsabläufe mit hohem Durchsatz unterstützt.

Beschleunigen Sie die Forschung mit KI-gesteuerter automatisierter Zellkultur

Die automatisierte Zellkultur entwickelt sich dank der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz (KI) weiter, um der steigenden Nachfrage nach skalierbarer, reproduzierbarer und zellbasierter Forschung mit hohem Durchsatz gerecht zu werden. Das automatisierte CellXpress.ai Zellkultursystem nutzt fortschrittliche Robotik und KI-gestützte Entscheidungsfindung, um jede Phase des Zellkultur-Arbeitsablaufs zu standardisieren – vom Aussähen und Medienaustausch bis hin zur Zellüberwachung und -ernte.

Durch die Kombination von intelligenter Automatisierung mit Echtzeit-Imaging und Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglicht das CellXpress.ai System eine konsistente und genaue Kultivierung sowohl von 2D-Monolayer-Zellen als auch von fortschrittlichen 3D-Modellen wie Sphäroiden und Organoiden. Diese KI-gestützte Zellkulturplattform ermöglicht es Forschern, die Effizienz zu steigern, manuelle Fehler zu reduzieren und qualitativ hochwertige, reproduzierbare Daten zu generieren – alles wichtige Faktoren für Anwendungen wie Wirkstoffforschung, toxikologisches Screening und regenerative Medizin.

Warum intelligente Automatisierung in der modernen Zellkultur von Bedeutung ist

Jüngste Fortschritte in der Zellbiologie haben die Entwicklung immer komplexerer Modelle menschlicher Erkrankungen beschleunigt. Zu diesen Fortschritten gehören neue zelluläre Modelle wie aus Patienten gewonnene induzierte pluripotente Stammzellen (iPSC), innovative Kulturmethoden wie dreidimensionale (3D) Organoide und präzise Geneditierungstechniken wie CRISPR/Cas9. Obwohl viele der Arbeitsabläufe mit diesen hochmodernen Zellmodellen von erfahrenen technischen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern durchgeführt werden können, wird dieser manuelle Ansatz zunehmend unpraktisch, wenn solche Arbeitsabläufe auf Hoch-Durchsatz-Umgebungen in der Wirkstoffforschung übertragen werden sollen. Komplexe Zellmodelle sind oft mit anspruchsvollen Kulturanforderungen verbunden, die viel Zeit im Labor in Anspruch nehmen, das Risiko von Fehlern und Abweichungen erhöhen und letztlich die Zuverlässigkeit von Downstream-Assays beeinträchtigen. Diese Herausforderungen begrenzen auch den Durchsatz. Beispielsweise benötigen Gehirn-Organoidkulturen typischerweise mehr als 100 Tage präziser Fütterung und Überwachung. Diese Komplexität macht eine Automatisierung unabdingbar – nicht nur, um Arbeitsabläufe effizient zu skalieren, sondern auch, um die Reproduzierbarkeit verschiedener Experimente zu gewährleisten.

Die CellXpress.ai-System-Software ermöglicht eine Überprüfung der Daten zur Zellentwicklung für mehrere Zeitpunkte und Platten

Die CellXpress.ai System-Software ermöglicht eine Überprüfung von benutzerdefinierten Daten zur Zellentwicklung für mehrere Zeitpunkte und Platten.

Weiterentwicklung der Zellkultur von 2D- zu 3D-Modellen

Die Zellkultur, insbesondere die Fähigkeit, Zellen in vitro zu isolieren und zu erhalten, hat eine entscheidende Rolle für den Fortschritt des Forschungsbereichs Zellbiologie gespielt. Die Anwendung von Zellkulturen in großem Maßstab, insbesondere für zellbasierte Assays mit hohem Durchsatz, ist heute ein Eckpfeiler der Wirkstoffforschung und -entwicklung. Zellkultursysteme werden typischerweise in 2D- und 3D-Modelle unterteilt, wobei 2D-Kulturen aufgrund ihres einfacheren Kultivierungsprozesses, ihrer geringeren Kosten und ihrer etablierten Protokolle in der Wissenschaft und der biotechnologischen Industrie häufiger verwendet werden. Allerdings können 2D-Kulturen die komplexe Zellumgebung in vivo nicht nachbilden, was zu Diskrepanzen zwischen In-vitro- und In-vivo-Daten führt. Folglich gewinnen 3D-Zellkultursysteme wie von Patienten stammende Organoide (PDOs) an Bedeutung, da sie genauere Modelle der In-vivo-Biologie bieten. Obwohl 3D-Kulturen vielversprechend sind, haben Herausforderungen wie die Reproduzierbarkeit von Assays, die Skalierbarkeit und die Kosten deren breite Akzeptanz bisher verhindert. Die Automatisierung bietet jedoch einen Weg, diese Probleme anzugehen und eine Verbesserung der Effizienz, Konsistenz und Skalierbarkeit von 3D-Zellkulturmodellen zu erzielen.

Die Automatisierung geht zunehmend über die von Routineprozessen hinaus in Richtung intelligenter, KI-gesteuerter Arbeitsabläufe, die die Entwicklung von Organoiden und die langfristige Überlebensfähigkeit von Modellen unterstützen. Funktionen wie die Rüttelinkubation für eine gleichmäßige Nährstoffverteilung und die KI-gesteuerte Planung und Entscheidungsfindung ermöglichen es Forschern, komplexe Arbeitsabläufe in der 3D-Biologie effizient zu skalieren. Dabei wird die Reproduzierbarkeit erhalten sowie eine zusätzliche betriebliche Komplexität oder manuelle Arbeitsbelastung vermieden.

Was ist automatisierte Zellkultur?

Bei der automatisierten Zellkultur werden Maschinen eingesetzt, um den traditionellen Zellkultur-Arbeitsablauf einschließlich kritischer Vorgänge und Entscheidungsfindungen insgesamt oder teilweise durchzuführen, anstatt sich ausschließlich auf manuelle Arbeit zu verlassen. Diese Systeme reichen von der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben bis hin zu vollständig integrierten Plattformen. Letztere verwalten komplexe Protokolle, überwachen den Zellzustand und passen in Echtzeit Parameter auf der Grundlage von Rückmeldungen von Sensoren und Imaging-Systemen an.

Die Zellkulturautomatisierung bezieht sich auf die Integration automatisierter Systeme und Werkzeuge zur Rationalisierung und Verbesserung der verschiedenen Phasen des Zellkulturprozesses. Vom Aussähen von Zellen und Medienaustausch bis hin zur Überwachung des Wachstums und Datenerfassung reduziert die Automatisierung den Bedarf an manuellen Eingriffen, erhöht die Reproduzierbarkeit und verbessert die Konsistenz. Durch den Einsatz der Automatisierung können Labore ihre 2D- oder 3D-Zellkulturen skalieren, mehr Platten bearbeiten und größere Datensätze verwalten, was letztendlich zu einer Steigerung der Produktivität und des Durchsatzes führt. Hohe Standards in Bezug auf Qualität und Datenintegrität bleiben dabei gewahrt. Routineaufgaben wie die Instandhaltung von Zellkulturen können automatisiert werden, wodurch das Laborpersonal entlastet wird. Forscher können sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren, die ihr Fachwissen erfordern.

CellXpress.ai-System

Schlüsselkomponenten der Zellkultur-Automatisierung:

  • Automatisierte Liquid-Handling-Systeme – steuern präzise die Zugabe oder Entnahme von Medien, Reagenzien oder Zellen.
  • Roboterarme – transportieren Kulturplatten, Gefäße oder Pipettenspitzen zwischen Geräten.
  • Inkubatoren mit Roboterzugang – halten optimale Umgebungsbedingungen konstant (Temperatur, CO₂, Luftfeuchtigkeit).
  • Imaging- und Überwachungssysteme – verfolgen das Zellwachstum, die Konfluenz und die Morphologie in Echtzeit.
  • Software und Planungswerkzeuge – koordinieren Arbeitsabläufe, Datenerfassung und Qualitätskontrolle.

Das automatisierte CellXpress.ai Zellkultursystem ist führend in der automatisierten Zellkulturtechnologie – eine KI-gestützte Plattform, die Robotik, integrierte Hardware und maschinell lernfähige Software kombiniert, um Zellkulturprozesse zu standardisieren, zu skalieren und deren Zuverlässigkeit zu verbessern. Das System ist darauf ausgelegt, jeden Schritt des Zellkultur-Zyklus zu automatisieren – von der Aussaat und Fütterung bis hin zur Passagierung, Expansion und Ernte – und es besitzt die Fähigkeit, 24/7-Zeitpläne für mehrere Stammzelllinien, Sphäroide oder Organoide auszuführen.

Die Vorteile automatisierter Zellkultur

Der Hauptvorteil der Automatisierung in der Zellkultur liegt auf der Hand: Sie ersetzt repetitive, manuelle Arbeit durch intelligente, zuverlässige Systeme, die rund um die Uhr arbeiten. Aufgaben, die früher Stunden an Arbeitszeit von technischen Assistentinnen und Assistenten erforderten – wie Medienaustausch, Plattentransfer und Zellüberwachung –, können nun präzise und konsistent von einer automatisierten Plattform ausgeführt werden. Dank integrierter KI und maschinellem Lernen automatisieren heutige Systeme nicht nur, sondern sie optimieren auch aktiv.

KI-gestützte Automatisierung von 2D- und 3D-Zellkultur-Arbeitsabläufen mithilfe der automatisierten CellXpress.ai Plattform

Zellwachstumskurven im Zeitverlauf und über mehrere Passagen

Zellwachstumskurven im Zeitverlauf und über mehrere Passagen. Maschinelles Lernen unterstützt die Entscheidungsfindung und standardisiert den Expansionsprozess des Zellwachstums.

Die industrielle Wirkstoffforschung stützt sich in hohem Maße auf Automatisierungstechnologien, um die Effizienz zu verbessern, Fehler zu reduzieren und die Reproduzierbarkeit von Assays sicherzustellen. Ungeachtet dieser Vorteile ist die interne Implementierung einer durchgängigen Automatisierung eine Herausforderung. Es besteht der Bedarf an spezialisiertem Fachwissen, der Integration von Hard- und Software sowie der Optimierung biologischer Assays für automatisierte Arbeitsabläufe. Diese Herausforderungen werden noch verstärkt, wenn man mit komplexen Modellen wie Gehirn-Organoiden arbeitet, die zur Erhaltung der Überlebensfähigkeit eine langfristige, präzise Fütterung und Überwachung erfordern.

Wir haben das CellXpress.ai System entwickelt, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Es wurde für die automatisierte Zellkultur entwickelt und integriert einen Liquid-Handler, einen Inkubator, einen Imager und eine KI-fähige Bildanalyselösung, die alle über eine einzige Softwareplattform gesteuert werden. Dieses System zeichnet sich durch ein modulares Arbeitsablauf-Design aus, das gängige Laborabläufe in Phasen unterteilt, die Flexibilität bei der Protokollgestaltung ermöglichen. Die KI-gestützte automatisierte Entscheidungsfunktion kann Benutzer informieren oder nachfolgende Schritte im Zellkulturprozess auslösen.

Anwendungen der automatisierten Zellkultur mit dem CellXpress.ai System

Das CellXpress.ai System wurde entwickelt, um Zellkultur- und Assayprotokolle zu verbessern, indem es Herausforderungen hinsichtlich Standardisierung, Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit angeht. Das System automatisiert kritische Prozesse für verschiedene Anwendungen:

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