Dipl.-Phys.

König, Niels

Filters

1
3 2
Reset filters

Settings
Now showing 1 - 5 of 5
  • Publication
    Towards automated CAR-T Cell Manufacturing. Keeping up with Technological Advancement
    ( 2023-05-04)
    Herbst, Laura
    ;
    Erkens, Frederik
    ;
    Hort, Simon orcid-logo
    ;
    Bäckel, Niklas
    ;
    Nießing, Bastian
    ;
    Popp, Georg
    ;
    Franz, Paul
    ;
    König, Niels orcid-logo
    ;
    Hudecek, Michael
    ;
    Rafiq, Qasim
    ;
    Goldrick, Stephen
    ;
    Papantoniou, Ioannis
    ;
    Schmitt, Robert H.
    The AIDPATH project has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement no 101016909. The material presented and views expressed here are the responsibility of the author(s) only. The EU Commission takes no responsibility for any use made of the information set out.
  • Publication
    Toward Rapid, Widely Available Autologous CAR-T Cell Therapy - Artificial Intelligence and Automation Enabling the Smart Manufacturing Hospital
    ( 2022-06-06)
    Hort, Simon orcid-logo
    ;
    Herbst, Laura
    ;
    Bäckel, Niklas
    ;
    Erkens, Frederik
    ;
    Nießing, Bastian
    ;
    Frye, Maik
    ;
    König, Niels orcid-logo
    ;
    Papantoniou, Ioannis
    ;
    Hudecek, Michael
    ;
    Jacobs, John J. L.
    ;
    Schmitt, Robert
    CAR-T cell therapy is a promising treatment for acute leukemia and lymphoma. CAR-T cell therapies take a pioneering role in autologous gene therapy with three EMA-approved products. However, the chance of clinical success remains relatively low as the applicability of CAR-T cell therapy suffers from long, labor-intensive manufacturing and a lack of comprehensive insight into the bioprocess. This leads to high manufacturing costs and limited clinical success, preventing the widespread use of CAR-T cell therapies. New manufacturing approaches are needed to lower costs to improve manufacturing capacity and shorten provision times. Semi-automated devices such as the Miltenyi Prodigy® were developed to reduce hands-on production time. However, these devices are not equipped with the process analytical technology necessary to fully characterize and control the process. An automated AI-driven CAR-T cell manufacturing platform in smart manufacturing hospitals (SMH) is being developed to address these challenges. Automation will increase the cost-effectiveness and robustness of manufacturing. Using Artificial Intelligence (AI) to interpret the data collected on the platform will provide valuable process insights and drive decisions for process optimization. The smart integration of automated CAR-T cell manufacturing platforms into hospitals enables the independent manufacture of autologous CAR-T cell products. In this perspective, we will be discussing current challenges and opportunities of the patient-specific but highly automated, AI-enabled CAR-T cell manufacturing. A first automation concept will be shown, including a system architecture based on current Industry 4.0 approaches for AI integration.
  • Publication
    Skalierbare Herstellung von ATMPs
    ( 2022)
    Gebken, Natalie
    ;
    Horbelt, Jessica
    ;
    Kleine-Wechelmann, Sarah
    ;
    Ort, Thomas
    ;
    Puls, Sebastian
    ;
    Schandar, Markus
    ;
    Traube, Andreas
    ;
    Biermann, Ferdinand
    ;
    Brandstätter, Tobias Claus
    ;
    Gräfe, Stefan
    ;
    Herbst, Laura
    ;
    König, Niels orcid-logo
    ;
    Schmitt, Robert
    ;
    Ackermann, Heiner
    ;
    Diessel, Erik
    ;
    Lengen, Rolf Hendrik van
    ;
    Schmidt, Andreas
    ;
    Braun, Dennis
    ;
    Hunger, Sandra
    ;
    Werner, Michael
    ;
    Boskovic, Dusan
    ;
    Mendl, Alexander
    ;
    Graumann, Tobias
    ;
    Lachmann, Kristina
    ;
    Mann, Annika
    ;
    Brehmer, Annika
    ;
    Dürre, Gregor
    ;
    Hein, Christoph
    ;
    Blache, Ulrich
    ;
    Dluczek, Sarah
    ;
    Dünkel, Anna
    ;
    Franz, Paul
    ;
    Fricke, Stephan
    ;
    Tradler, Thomas
    Die Entwicklung von Arzneimitteln für neuartige Therapien (ATMPs; Advanced Therapy Medicinal Products) schreitet schnell voran. Erste Produkte haben bereits die Marktzulassung erhalten und sind kommerziell erhältlich. Ihre Produktion ist jedoch von komplexen manuellen Abläufen, hochspezialisierten Geräten und den damit verbundenen hohen Produktionskosten geprägt. Aufgrund der Neuartigkeit und der hohen Komplexität bei der Produktion kann das volle klinische Potential von ATMPs in Zukunft unter den bestehenden Produktionsbedingungen nicht ausgeschöpft werden. Darüber hinaus nehmen die am Markt zugelassenen Produkte und die klinischen Anwendungsgebiete von ATMPs stetig zu, was langfristig nicht nur zu einem Engpass in der Produktion, sondern auch zu einer hohen finanziellen Belastung des Gesundheitssystems führen wird. Um die Herstellkosten von ATMPs zu senken und sie vielen Patientinnen und Patienten zur Verfügung stellen zu können, sind neue Konzepte entlang der gesamten Wertschöpfungskette erforderlich. Dafür muss die Produktion insbesondere stärker automatisiert und digitalisiert werden. Unterschiedliche Konzepte sind hier vielversprechend für eine vollautomatisierte Produktion, im Sinne einer vollintegrierten Automatisierung oder eines modularen Aufbaus der Produktionsumgebung. Die Implementierung dieser Konzepte setzt neue Entwicklungen voraus, von der Entnahme der Zellen bei der Spenderin oder beim Spender über die Produktionstechnologien an sich bis hin zur finalen Formulierung und Abfüllung des Produkts. Neben Änderungen im Bereich der Hardware werden auch neue Softwarelösungen notwendig, beispielsweise zur Planung und Auswahl geeigneter Produktionsszenarien. Auch für die eigentliche Produktion von ATMPs und die damit verbundenen Daten müssen zukünftig neue Technologien, wie bspw. integrierte Prozesskontrollen, die Prozessbegleitung mittels Digitalem Zwilling oder die Analyse sowie Prozesssteuerung mittels Künstlicher Intelligenz (KI) berücksichtigt werden, um das volle Automatisierungspotential ausschöpfen zu können.
  • Publication
    Fully Automated Cultivation of Adipose-Derived Stem Cells in the StemCellDiscovery - A Robotic Laboratory for Small-Scale, High-Throughput Cell Production Including Deep Learning-Based Confluence Estimation
    ( 2021)
    Ochs, Jelena
    ;
    Biermann, Ferdinand
    ;
    Piotrowski, Tobias
    ;
    Erkens, Frederik
    ;
    Nießing, Bastian
    ;
    Herbst, Laura
    ;
    König, Niels orcid-logo
    ;
    Schmitt, Robert H.
    Laboratory automation is a key driver in biotechnology and an enabler for powerful new technologies and applications. In particular, in the field of personalized therapies, automation in research and production is a prerequisite for achieving cost efficiency and broad availability of tailored treatments. For this reason, we present the StemCellDiscovery, a fully automated robotic laboratory for the cultivation of human mesenchymal stem cells (hMSCs) in small scale and in parallel. While the system can handle different kinds of adherent cells, here, we focus on the cultivation of adipose-derived hMSCs. The StemCellDiscovery provides an in-line visual quality control for automated confluence estimation, which is realized by combining high-speed microscopy with deep learning-based image processing. We demonstrate the feasibility of the algorithm to detect hMSCs in culture at different densities and calculate confluences based on the resulting image. Furthermore, we show that the StemCellDiscovery is capable of expanding adipose-derived hMSCs in a fully automated manner using the confluence estimation algorithm. In order to estimate the system capacity under high-throughput conditions, we modeled the production environment in a simulation software. The simulations of the production process indicate that the robotic laboratory is capable of handling more than 95 cell culture plates per day.