| Summary: | Dans les années 2000, les grandes instances de sécurité sanitaire ont proposé l’initiative PAT (Process Analytical Technology) pour inciter les acteurs des milieux pharmaceutiques et agroalimentaires à améliorer leurs méthodes de production et de contrôle des produits manufacturés en utilisant de nouvelles techniques innovantes. Cette thèse s’inscrit dans cette démarche et propose d’exploiter la spectroscopie Raman, couplée aux outils chimiométriques pour le suivi en temps réel de cultures cellulaires à visée pharmaceutique. Acquis à l’aide d’une sonde optique à immersion, les spectres Raman in situ permettent de bénéficier d’une vue d’ensemble de l’état biochimique du bioprocédé au cours du temps. Ainsi, en appliquant des outils chimiométriques adéquats, il est possible de tirer profit des informations spectrales générées, notamment pour prédire les concentrations métaboliques au cours du temps. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse proposent tout d’abord de démontrer la nécessité d’optimiser l’acquisition spectrale et le traitement statistique des données pour différentes cultures cellulaires. Des modèles de régression robustes intégrant plusieurs sources de variabilité sont alors développés. Ils prennent en compte les variations inter-cultures, les changements de paramètres « procédés », le repositionnement des sondes optiques, voire le changement de lignée cellulaire. Enfin, ces mêmes spectres Raman sont utilisés pour développer des outils de contrôle statistique des procédés afin de détecter en temps réel des états anormaux comme par exemple la contamination ou encore pour prédire la concentration d’un produit d’intérêt comme les anticorps. === In the 2000s, the major sanitary safety authorities proposed the Process Analytical Technology initiative (PAT) encouraging pharmaceutical and agri-food industries to enhance their own processes and the control of manufacturing products by using new and innovative techniques. This thesis is directly related to this framework and proposes to use Raman spectroscopy, coupled to chemometric tools, to monitor cell cultures for pharmaceutical purposes. The in situ Raman spectra, acquired using an optical immersion probe, allow getting an overview of the biochemical state of the process in time. Thus, by applying the appropriate chemometric methods, it is possible to obtain biological information from the spectra, including the prediction of metabolite concentrations throughout the cultures. The research work presented here proposes to highlight the necessity to optimize spectral acquisition and statistical preprocessing of the data provided by different cell cultures. Then, robust regression models are developed, taking into account different sources of variability, such as inter-cultures variations, process parameters changes, optical probe repositioning and cell line variations. Finally, these spectra are used to determine the antibody concentration during the culture and to develop new tools for statistical process control of the batches. In this way, any abnormal behavior such as contamination can be detected.
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