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2012, Número 4

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Biotecnol Apl 2012; 29 (4)


Modelo matemático del metabolismo de las células CHO en la síntesis de eritropoyetina humana para aplicar la técnica de análisis de flujos metabólicos

Fernández O, Dustet JC, Chico E

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 34
Paginas: 246-252
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RESUMEN

La modelación matemática del metabolismo tiene importantes aplicaciones relacionadas con la ingeniería de bioprocesos; entre ellas, la interpretación de estados fisiológicos de la célula. El análisis de flujos metabólicos es una herramienta útil en la modelación matemática del metabolismo. Para aplicar esta técnica a la síntesis de eritropoyetina humana recombinante en células CHO, se construyó la matriz con los números estequiométricos de las reacciones de las principales rutas que generan energía y forman los precursores fundamentales para la síntesis del producto y de la biomasa. Se incluyeron también las ecuaciones que representan las biosíntesis de la eritropoyetina humana recombinante y el crecimiento de las células CHO, lo cual ofrece ventajas al modelo con respecto a otros. La matriz obtenida tiene una dimensión de 47 × 44, con un rango igual a 44 y un número de condición de 83, por lo que el modelo tiene solución única y es poco sensible. El mapa de flujos metabólicos a partir de la solución del modelo usando datos experimentales, muestra resultados consistentes desde el punto de vista bioquímico, que coinciden con resultados de otros investigadores, en células CHO y otras de mamíferos. Con la propuesta de este modelo matemático se ofrecen elementos generales de la metodología para su construcción.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Nyberg GB, Balcarcel RR, Follstad BD, Stephanopoulos G, Wang DI. Metabolism of peptide amino acids by Chinese hamster ovary cells grown in a complex medium. Biotechnol Bioeng. 1999;62(3):324-35.

  2. Kauffman KJ, Prakash P, Edwards JS. Advances in flux balance analysis. Curr Opin Biotechnol. 2003;14(5):491-6.

  3. Stephanopoulos GN, Aristidou AA, Nielsen J. Metabolic Flux Analysis. In: Metabolic Engineering: Principles and methodologies. California: Academic Press; 1998:309-51.

  4. Altamirano C, Illanes A, Casablancas A, Gamez X, Cairo JJ, Godia C. Analysis of CHO cells metabolic redistribution in a glutamate-based defined medium in continuous culture. Biotechnol Prog. 2001;17(6):1032-41.

  5. Forbes NS, Clark DS, Blanch HW. Using isotopomer path tracing to quantify metabolic fluxes in pathway models containing reversible reactions. Biotechnol Bioeng. 2001;74(3):196-211.

  6. Gòdia C, Cairó JJ. Metabolic engineering of animal cells. Bioprocess Eng. 2002;24(5):289-98.

  7. Srivastava S, Chan C. Application of metabolic flux analysis to identify the mechanisms of free fatty acid toxicity to human hepatoma cell line. Biotechnol Bioeng. 2008;99(2):399-410.

  8. Wahl A, Sidorenko Y, Dauner M, Genzel Y, Reichl U. Metabolic flux model for an anchorage-dependent MDCK cell line: characteristic growth phases and minimum substrate consumption flux distribution. Biotechnol Bioeng. 2008;101(1):135-52.

  9. Goudar C, Biener R, Boisart C, Heidemann R, Piret J, de Graaf A, et al. Metabolic flux analysis of CHO cells in perfusion culture by metabolite balancing and 2D [13C, 1H] COSY NMR spectroscopy. Metab Eng. 2010;12(2):138-49.

  10. Zupke C, Stephanopoulos G. Intracellular flux analysis in hybridomas using mass balances and in vitro (13)C nmr. Biotechnol Bioeng. 1995;45(4):292-303.

  11. Schmidt K, Marx A, de Graaf AA, Wiechert W, Sahm H, Nielsen J, et al. 13C tracer experiments and metabolite balancing for metabolic flux analysis: comparing two approaches. Biotechnol Bioeng. 1998;58(2-3):254-7.

  12. Deshpande RR. Mammalian Cell Culture: High throughput applications of oxygen sensor plates and cellular physiological studies using 13C-labeling [dissertation]. Saarbrücken: Universität des Saarlandes; 2008.

  13. Savinell JM, Palsson BO. Optimal selection of metabolic fluxes for in vivo measurement. II. Application to Escherichia coli and hybridoma cell metabolism. J Theor Biol. 1992;155(2):215-42.

  14. Bonarius H, Hatzimanikatis V, Meesters K, Gooijer C, Schmid G, Tramper J. Metabolic Flux Analysis of Hybridoma Cells in Different Culture Media Using Mass Balances. Biotechnol Bioeng. 1996;50:299-318.

  15. Gambhir A, Korke R, Lee J, Fu PC, Europa A, Hu WS. Analysis of cellular metabolism of hybridoma cells at distinct physiological states. J Biosci Bioeng. 2003;95(4):317-27.

  16. Europa AF, Gambhir A, Fu PC, Hu WS. Multiple steady states with distinct cellular metabolism in continuous culture of mammalian cells. Biotechnol Bioeng. 2000;67(1):25-34.

  17. Nelson DL, Cox MM. Lehninger. Principios de Bioquímica. 4th ed. Barcelona: Ediciones Omega S.A.; 2005.

  18. Zubay GL, Parson WW, Vance DE. Principles of Biochemistry. New York: William C Brown; 1995.

  19. Okayasu T, Ikeda M. The amino acids composition of mammalian and bacterial cells. Amino Acids. 1997;13:379-91.

  20. Voet D, Voet JG. Bioquímica. 3rd ed. Buenos Aires: Médica Panamericana; 2006.

  21. Metzler DE, Metzler CM. Biochemistry. The chemical reactions of living cells. 2nd ed. San Diego: Academic Press; 2003.

  22. Koolman J, Roehm KH. Color Atlas of Biochemistry. 2nd ed. Stuttgart: Thieme; 2005.

  23. Xie L, Wang DI. Material balance studies on animal cell metabolism using a stoichiometrically based reaction network. Biotechnol Bioeng. 1996;52(5):579-90.

  24. Xie L, Nyberg G, Gu X, Li H, Mollborn F, Wang DI. Gamma-interferon production and quality in stoichiometric fed-batch cultures of Chinese hamster ovary (CHO) cells under serum-free conditions. Biotechnol Bioeng. 1997;56(5):577-82.

  25. Lee DE, Ha BJ, Kim SJ, Park JS. Carbohydrate structure of N - and O - linked oligosaccharides of human erythropoietin expressed in Chinese hamster ovary cells. J Biochem Mol Biol. 1996;29:266-71.

  26. Sasaki H, Bothner B, Dell A, Fukuda M. Carbohydrate structure of erythropoietin expressed in Chinese hamster ovary cells by a human erythropoietin cDNA. J Biol Chem. 1987;262(25):12059-76.

  27. Elkin RG, Wasynczuk AM. Amino acid analysis of feedstuff hydrolysates by precolumn derivatization with phenylisothiocyanate and reversed-phase high-performance liquid chromatography. Cereal Chem. 1987;64(4):226-9.

  28. Doran PM. Bioprocess Engineering Principles. London: Academic Press; 1995.

  29. van der Heijden RT, Heijnen JJ, Hellinga C, Romein B, Luyben KC. Linear constraint relations in biochemical reaction systems: I. Classification of the calculability and the balanceability of conversion rates. Biotechnol Bioeng. 1994;43(1):3-10.

  30. van der Heijden RT, Romein B, Heijnen JJ, Hellinga C, Luyben KC. Linear constraint relations in biochemical reaction systems: II. Diagnosis and estimation of gross errors. Biotechnol Bioeng. 1994;43(1):11-20.

  31. Calik P, Ozdamar T. Metabolic flux analysis for human therapeutic protein productions and hypothesis for new therapeutical strategies in medicine. Biochem Eng J. 2002;11(1):49-68.

  32. Ahn WS, Antoniewicz MR. Metabolic flux analysis of CHO cells at growth and non-growth phases using isotopic tracers and mass spectrometry. Metab Eng. 2011;13(5):598-609.

  33. Mulukutla BC, Khan S, Lange A, Hu WS. Glucose metabolism in mammalian cell culture: new insights for tweaking vintage pathways. Trends Biotechnol. 2010;28(9):476-84.

  34. Fernández-Oliva O, Dustet-Mendoza JC, Chico-Véliz E. Dos aplicaciones de la técnica de análisis de flujos metabólicos. Rev Cubana Quím. 2012;24(1):70-82.




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