Capteurs intelligents pour une production cellulaire sûre

Surveillance assistée par IA de la croissance d'agrégats cellulaires 3D dans des bioréacteurs en suspension. © Fraunhofer IBMT, Bernd Müller / Surveillance assistée par IA de la croissance d'agrégats cellulaires 3D dans des bioréacteurs en suspension. © Fraunhofer IBMT, Bernd Müller

Bioreacteur avec capteurs intégrés pour le contrôle en ligne du processus et la caractérisation optique des agrégats cellulaires 3D produits. © Fraunhofer IBMT / Bioreacteur avec capteurs intégrés pour le contrôle en ligne du processus et la caractérisation optique des agrégats cellulaires 3D produits. © Fraunhofer IBMT

Une bobine NFC pour MAUS fabriquée à l'aide d'une imprimante 3D pour circuits imprimés. © Fraunhofer IZFP.

Avec une plateforme modulaire de capteurs et la technologie d'IA, les chercheurs du Fraunhofer optimisent la fabrication de modèles tissulaires 3D. Leur solution permet un contrôle continu de la qualité dans les bioréacteurs et ouvre de nouvelles perspectives pour l'industrie biotechnologique et pharmaceutique – non seulement en ce qui concerne les tests de médicaments sans animaux.

Que ce soit pour le criblage de médicaments ou les tests de toxicité : les modèles tissulaires 3D à base de cellules souches sont une composante essentielle de la recherche biomédicale. Cependant, la production d'agrégats cellulaires dans les bioréacteurs est hautement complexe et coûteuse. Jusqu'à présent, la qualité n'est vérifiée qu'à la fin du processus – avec un risque élevé de perte de temps et de matériaux.

Au Centre Fraunhofer pour l'intelligence des capteurs ZSI, des chercheurs des instituts Fraunhofer pour la technologie biomédicale IBMT et pour les procédés d'essai non destructifs IZFP ont développé conjointement un système de capteurs intelligent qui surveille et optimise en continu l'ensemble du processus de fabrication. Le Fraunhofer IBMT apporte son expertise dans le développement de techniques de culture cellulaire optimisées et standardisées, ainsi que de systèmes modèles innovants pour la recherche sur les cellules souches. La collecte et la transmission des données de capteurs, ainsi que les informations dérivées de celles-ci, sont réalisées par la plateforme de capteurs autonome multimodale MAUS du Fraunhofer IZFP.

Capteurs coordonnés, déclaration claire de qualité

Dans le projet de recherche actuel SpheroSense, l'équipe du Fraunhofer IBMT a équipé un bioréacteur commercial destiné à des sphéroïdes cellulaires 3D, c'est-à-dire des modèles cellulaires sphériques pouvant imiter les tissus, avec deux niveaux de capteurs : des capteurs électrochimiques surveillent l'environnement des cellules en mesurant la glucose, le lactate, l'oxygène dissous, le pH et la température. Des caméras caractérisent optiquement les agrégats cellulaires. Ils analysent en continu et en temps réel la taille, le nombre et la qualité des sphéroïdes. Cela permet de générer une courbe de croissance, qui donne des indications sur les conditions optimales.

Pour le contrôle optique de la qualité, les chercheurs utilisent deux voies de caméras : une caméra in situ focalise sur les tubes rotatifs du réacteur et détecte les sphéroïdes en suspension, une autre caméra les capture lorsqu'ils sont aspirés dans un canal microfluidique. L'IA intégrée reconnaît et classe les agrégats cellulaires en quelques millisecondes. La plateforme IA MAUS-Edge regroupe toutes les données des capteurs, les analyse directement sur place et transmet les résultats à une base de données.

Moins de risques, plus d'objectivité

Les experts du Fraunhofer apportent avec leur solution un contrôle de qualité en cours de production – objectif, automatisable et rentable, car les milieux pour cellules souches sont coûteux et leur culture longue : « Nous garantissons une évaluation objective par IA plutôt qu'une estimation subjective, la surveillance continue et l'ajustement prospectif des paramètres du processus, et enfin la compatibilité avec la gestion moderne des processus dans le secteur pharmaceutique et biotechnologique », explique le chef de projet, le Dr Thomas Velten du Fraunhofer IBMT. « Notre solution est conforme aux concepts modernes tels que la technologie analytique de processus (PAT) et la vérification continue des processus (CPV), tels qu'exigés par la FDA et l'EMA. » Le système fonctionne sans étiquettes, c'est-à-dire qu'aucun colorant n'est nécessaire, et les sphéroïdes restent intacts.

Souveraineté des données dès le départ

Un avantage supplémentaire : la solution fonctionne sans connexion au cloud, ce qui garantit un haut niveau de sécurité des données. Sur demande, une connexion appropriée est possible, mais par défaut, les données de processus sensibles restent chez le client.

Le système peut être adapté à différents scénarios d'utilisation – de la recherche sur les cellules souches à la production industrielle de cellules : « Notre plateforme MAUS offre un prototypage rapide pour toutes les applications de surveillance. Conçue modulable, elle peut être adaptée de manière flexible et étendue rapidement et facilement selon les besoins », explique Christoph Weingard, développeur en intelligence des capteurs et microélectronique au Fraunhofer IZFP. « Pour SpheroSense, nous avons par exemple intégré des modules sans fil avec Bluetooth et communication en champ proche (NFC) pour lire les capteurs à l'intérieur des tubes – sans câbles supplémentaires. Il suffit de fixer un module d'extension correspondant, et la surveillance fonctionne. »

Le système complet est utilisé avec succès en opération continue au Centre Fraunhofer pour l'intelligence des capteurs ZSI – avec des retours directs des collègues qui fabriquent des sphéroïdes cellulaires 3D et travaillent avec eux dans des projets ultérieurs.

Présentation à l'Analytica 2026

Les experts présenteront leur solution du 24 au 27 mars 2026 à l'Analytica à Munich. Lors de ce salon mondial dédié à la technologie de laboratoire, à l'analyse et à la biotechnologie, les visiteurs pourront découvrir le système complet – y compris les capteurs, les caméras et l'analyse de données en temps réel.