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PCR技術已應用到生物制藥領域的各個環節從前期研發階段后選序列的篩選，到工藝開發環節穩健方法的建立，至生產放行的把控。每一個環節都需要倚仗PCR技術的結果作為衡量的依據。諸如支原體，宿主DNA，內外源性病毒，逆轉錄病毒等風險因子都要求在生產起始、中間過程和終產品階段，進行定性或定量PCR分析，以確保風險因子可控。對CART，TCRT，CAR-NK等細胞治療產品而言，CAR/TCR基因拷貝數，RCR/RCL復制型慢病毒檢測,轉染效率等也都是必需的PCR檢測項目。PCR體系構建中經常遇到的問題一個樣
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轉載：Isoplexis超級英雄細胞治療結節性硬化癥綜合癥腫瘤
結節性硬化綜合癥（TSC）是一種常染色體顯性的多系統遺傳疾病，其特點是在皮膚、大腦和腎臟等身體各部位生長良性腫瘤。這種情況還造成了健康問題，影響到世界150多萬兒童和成年人。TSC是由TSC1或TSC2基因的生物等位基因突變引起的，這些突變是腫瘤抑制因子的代號。這些突變往往導致形成重要器官中的良性腫瘤，從而激活mTORC1途徑并控制細胞的生長和代謝。鑒于良性腫瘤可以依賴神經節苷脂D3（GD3）來激活mTORC1通路，這是一種在正常大腦發育和惡性腫瘤中表達的膜糖磷脂，研究人員在近發表在JCIIns -
自體T細胞免疫療法的研究和開發進展迅速，但關鍵瓶頸在于擴大制造規模以滿足商業需求。其中一個關鍵痛點是GMP病毒載體（慢病毒和γ-逆轉錄病毒）的安全性、漫長的生產周期和高額的費用。解決這個問題的一個辦法是利用非病毒轉染方法對細胞進行基因修飾。Lonza的4D-Nucleofector™LV單元采用電穿孔技術，可實現自動化、可擴展多種細胞類型和應用的非病毒轉染方案。Cocoon®平臺是實現大規模自動化生產的新工具，它可以實現細胞分離、激活、轉導、擴增、細胞清洗和收獲，同時提供整個過程中的實時生物反饋
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咱們從細胞培養支原體污染的來源說起連續培養細胞污染的概率大約15～35%，生物制藥中支原體污染的比例較低，近十年污染百分比在個位數[1]。細胞培養中搗亂的支原體通常是那一小撮，約20多種。其中包括口腔支原體（M.orale）、肺炎支原體（M.pneumoniae）、發酵支原體（M.fermentans）、精氨酸支原體（M.arginini）、萊氏無膽甾原體（A.laidlawii）和豬鼻支原體（M.hyorhinis），占污染比例的95%[2]，分別為人源、牛源和豬源支原體。（放大）支原體是怎樣
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截至目前，超過5種CAR-T細胞治療產品獲得美國FDA認證，批準。國內CAR-T產品也已獲批。但CAR-T產品也存在著生產周期長、有細胞因子風暴及神經毒性副作用等挑戰。CAR-NK細胞被認為可能應對這些挑戰，其發展引起了研究人員的極大興趣——主要是因為相比傳統的CAR-T細胞，CAR-NK細胞具有*的優勢。與CAR-T細胞不同，CAR-NK細胞可以應用于異體細胞治療環境，這意味著它有潛力成為一種“現成的”治療方法，并降低移植物抗宿主病(GVHD)的風險，解決了周期長，必須應對個體化需求的問題。C
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從前呀，脂質體像一艘小船，踏上這艘小船，夢想（基因）被載到細胞里頭；后來啊，電穿孔敲開一道門，跟著門縫的光，青春（基因）來到了細胞里頭；然后啊，慢病毒做了月老，我（基因）在外頭，一根紅繩，便把我帶到核里頭；現在啊，Nucleofector核轉，我（基因）在這頭，回眸一笑，便早已進到細胞核（心）里頭。Nucleofector™核轉染技術助攻愛慕細胞的外源基因表達成功，高效快速完成轉染，同時高質量的細胞活性。Nucleofector™核轉染技術成功的秘籍是什么呢？NucleofectorTM核轉染技
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龍沙推出下一代 4D-Nucleofector 細胞轉染平臺
2021年是NucleofectorTM技術誕生20周年，這是一種被引用超過10,000次的非病毒細胞轉染方法。自開發以來的20年里，NucleofectorTM技術作為有效的非病毒細胞轉染方法**市場，甚至可以用于難以轉染的細胞，例如原代細胞和多能干細胞，推動了從藥物發現到細胞和基因治療等領域的研究。Lonza近推出了新一代4D-NucleofectorTM平臺。客戶現在可以受益于改進的用戶體驗和針對中等通量應用的96孔單元的集成。這個新版本帶有一個新的設計和用戶友好的實驗設置和數據管理軟件。 -
細菌內毒素檢查是注射藥物以及植入式醫療器械QC實驗室基本的測試之一，其測試貫穿原材料、過程控制樣品以及終成品釋放的各個方面。大多數細菌內毒素測試都是人工手動進行，由于傳統的移液步驟繁瑣而重復，因此很容易出錯。此外，由于人工測試流程缺乏與人工操作流程相關的元數據，因此在數據完整性方面會面臨重大的挑戰。PyroTecTMPRO系統是一個靈活、強大和用戶友好的自動化細菌內毒素檢測系統。與傳統的靜態設計方法不同，Lonza采用創新的動態腳本技術，使軟件算法基于用戶選擇的實驗模板，極大地簡化了細菌內毒素自
