MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360395
■00520260202105518
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798263339586
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32309403
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech75727
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a571.6
■1001  ▼aKanwar,  Bharat.
■24510▼aDigital  Twin  Design  and  Autonomous  Control  of  Bioreactor  Systems  for  Human  Immune  Cell  Expansion
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a106  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Mazumdar,  Anirban.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aImmune  cell  therapy  is  a  rapidly  growing  field  with  immense  clinical  potential  for  sev-eral  indications,  including  regenerating  tissue,  immunomodulation,  and  engineered  cells  for  disease  removal.  As  a  nascent  industry,  biomanufacturing  of  these  cell  therapies  involves  lengthy  manual  protocols  which  leads  to  increased  risk  of  failed  or  inconsistent  cell  product.  This  work  proposes  a  framework  for  designing  digital-twin  models  for  bioreactor  platforms  that  are  inherently  designed  to  integrate  novel  sensors,  imaging,  process  controls,  and  per-fusion.  This  framework  consists  of  a  modular  digital  twin  that  can  model  the  relevant  fluid  dynamics  of  convection,  diffusion  and  osmosis  and  cell  fluxes  of  the  bioreactor  platform.Given  the  sterility  requirements  for  living  cell  expansion,  measurement  of  important  pa-rameters  during  the  process  is  often  untenable.  This  work  proposes  methods  to  compute  unmeasured  states  and  parameters  from  measured  ones  with  an  Extended  Kalman  Filter  and  predictive  models  to  explore  the  domain  of  critical  process  parameters  to  control  and  measure.  This  framework  then  proposes  an  optimal-cost  Linear  Quadratic  Regulator  control  architecture  to  regulate  nutrients  and  cell  output  of  the  bioreactor  process  and  demonstrates  bioreactor  process  control  with  improved  hMSC  expansion  in  a  hollow  fiber  bioreactor  and  improved  T  cell  expansion  in  a  vertical  wheel  bioreactor.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aCells
■650  4▼aBlood  vessels
■650  4▼aFluid  dynamics
■650  4▼aDigital  twins
■650  4▼aPermeability
■650  4▼aControllers
■650  4▼aLymphocytes
■650  4▼aBiological  products
■650  4▼aGlucose
■650  4▼aDesign
■650  4▼aAntigens
■650  4▼aNutrients
■650  4▼aGenotype  &  phenotype
■650  4▼aDrug  dosages
■650  4▼aFluid  mechanics
■650  4▼aGenetics
■650  4▼aImmunology
■650  4▼aIndustrial  engineering
■650  4▼aPharmaceutical  sciences
■690    ▼a0389
■690    ▼a0204
■690    ▼a0369
■690    ▼a0982
■690    ▼a0546
■690    ▼a0572
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360395▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서