Fünf Werkzeuge zur Optimierung der Bioreaktorproduktion und zur Verkürzung der Entwicklungszeiten von Impfstoffen

Die Immuntherapie von Krebs, Autoimmun- oder neurologischen Erkrankungen erfordert die Herstellung von Antikörpern, die an kranke Zellen binden und diese markieren, damit der Körper sie zerstören kann. Die Entwicklung der Keimstämme für die Züchtung dieser Antikörper in Zellkulturen und die Optimierung der Bioreaktoren und der Wachstumsbedingungen für die Kulturen im Labor können leicht dauern 40+ Wochen - und diese Projekte unterliegen Verschiebungen bei Prioritäten, Personal und Budget.

Sobald die geeigneten Stämme identifiziert sind, muss das Verfahren skaliert und validiert werden, um schließlich zu klinischen Studien zu gelangen, was die Zeitspanne, bis die Behandlungen vom Labor zu den Menschen in Not gelangen, um weitere Wochen (oder realistischerweise Jahre) verlängert.

Im Folgenden werden fünf grundlegende (aber nicht ausreichend genutzte) Möglichkeiten zur Optimierung der Erträge von Bioreaktoren, zur Verkürzung der Fristen für die Skalierung von Prozessen und zur Herstellung von Biologika oder Antikörpern vorgestellt.

Die für die verschiedenen Behandlungen erforderlichen Proteine haben jeweils ihre eigenen optimale Wachstumsbedingungenum eine korrekte Proteinfaltung und -zusammensetzung zu gewährleisten. Die Wachstumsbedingungen müssen weiter optimiert werden, um die Proteinausbeute zu maximieren.

Die Züchtung von Antikörpern für Immuntherapien aus Ovarialzellen des Chinesischen Hamsters (CHO) erfordert daher spezifische Kulturbedingungen, einschließlich Nährstoffmischung, Temperatur und pH-Wert, Gehalt an gelöstem Sauerstoff, Bioreaktortyp und Futtermittelkontrollstrategie. Die effektive Optimierung dieser Bedingungen ist der wichtigste Faktor für die allgemeine Gesundheit der Kultur und die Effizienz ihres Wachstums.

Eine unabhängige Optimierung der einzelnen Variablen ist jedoch unrealistisch, da die Interdependenz der Variablen (Zeit- und Ressourcenbeschränkungen sind auch nicht hilfreich). Traditionell erfolgte die Optimierung durch Versuch und Irrtum - durch Änderung verschiedener Parameter auf der Grundlage des Verständnisses des Forschers und seiner Erfahrung mit dem System. Die Versuchsplanung (DOE) und die statistische Analyse sind jedoch quantitative Werkzeuge, die drastisch vereinfachen die komplizierte Aufgabe der Prozessoptimierung.

Ein üblicher Laboraufbau beinhaltet die Verwendung von Kulturen mit einem Volumen von nur 10 ml, um grundlegende Prozessparameter wie Temperatur, pH-Wert und gelöster Sauerstoff zu optimieren. Die Kultivierung von etwa 50 Proben auf einmal ermöglicht es den Forschern, mit verschiedenen Wachstumsbedingungen zu experimentieren. DOE ist ein Werkzeug, das proaktiv eingesetzt werden sollte, damit die Forscher diese Systeme im kleinen Maßstab so gestalten können, dass sie mehrere Variablen gleichzeitig manipulieren und den optimalen Satz an kritischen Prozessparametern effizient bestimmen können.

DOE ist auch für die Fehlersuche in verkleinerten Systemen mit einer Größe von 500 ml bis 10 l nützlich. Es ermöglicht den Systementwicklern, von der Problemlösung durch Versuch und Irrtum zu Lösungen überzugehen, die auf st1atistisch relevanten Daten basieren, die eine große Anzahl von interagierenden Prozessvariablen berücksichtigen.

Prozessanalytische Technologie (PAT) bezieht sich einfach auf das Hinzufügen von Online-Sensoren und anderen Mitteln zur Datenerfassung, um Informationen aus pharmazeutischen Herstellungsprozessen zu sammeln. Dies führt zu einem besseren Verständnis dessen, was im System geschieht und wie es auf Veränderungen reagiert - und bedeutet, dass Systementwickler die Steuerungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten anpassen können.

Während PAT in der Regel im Zusammenhang mit GMP-Produktionsumgebungen diskutiert wird, ist das Konzept der verstärkten Sensorisierung auch in Labors und Pilotanlagen von Vorteil. Die neuen Informationen geben Forschern, Systementwicklern und sogar automatischen Kontrollsystemen die Möglichkeit, kritische Prozessparameter in Echtzeit zu optimieren.

Außerdem, wenn Sensorisierung im PAT-Stil im Labor implementiert wird, ermöglicht es einen viel einfacheren Übergang eines vollständig optimierten Systems in eine GMP-Umgebung im Produktionsmaßstab.

Überwachung des Wachstums von 10 - 15 mL Kulturen ist natürlich entscheidend für das Verständnis des Einflusses der verschiedenen Wachstumsbedingungen. Da das Kulturvolumen jedoch so klein ist, kann die Entnahme einer Probe, um sie zu einem Analysegerät zu bringen, die Kulturbedingungen so stark verändern, dass das Gesamtwachstum beeinflusst wird.

Um dieses Problem zu lösen, gehen die Wissenschaftler zu Tischgeräten über, die automatisch Proben aus der Kultur entnehmen und Parameter wie pH-Wert, Zelldichte, Nährstoffgehalt und Giftstoffgehalt analysieren. Bei diesem Verfahren wird eine kleinere Probe verwendet als bei einem herkömmlichen Analysegerät, wodurch die Auswirkungen der Entnahme der Probe aus der Kultur verringert werden. Es ermöglicht auch häufigere Tests, ohne dass der Forscher das System ständig überwachen muss.

In Kombination mit DOE-basierter Software können automatische Testsysteme eine Rückkopplungsschleife von der Zellkultur zu den Reaktorkontrollen schaffen und so ein bisher nicht gekanntes Maß an Sicherheit bieten. Echtzeit-Systemsteuerung.

Diese Art der strengen Prozesskontrolle stellt sicher, dass Scale-up-Parameter wie die Sauerstofftransferrate genau gemessen werden, was dann die kontrollierte Entwicklung von Pilot- und Produktionsprozessen aus Kulturen im Tischmaßstab ermöglicht. Eine genaue Kontrolle dieser Parameter bedeutet, dass weniger Scale-down-Zyklen erforderlich sind, um das Pilotsystem vollständig zu überprüfen, und dass es schneller in eine Produktionsumgebung übertragen werden kann.

Ziel der Prozessintensivierung ist es, technische Methoden zu entwickeln, die die Effizienz und die Ausbeute steigern, ohne die Gesamtkosten des Systems zu erhöhen.

In Bioreaktoren besteht ein wesentliches Ziel der Prozessintensivierung darin, die Zelldichte im Reaktormedium zu erhöhen. Dies geschieht in erster Linie durch den Übergang von 2D- zu 3D-Wachstumsbereichen: Bioreaktoren, in denen die Kulturen auf Mikroperlen oder Fasern sind in der Lage, eine viel größere Anzahl von Zellen/ml Kulturmedium zu tragen (20 Millionen Zellen/ml im Vergleich zu über 100 Millionen Zellen/ml).

Die Steigerung der Ausbeute in Saatgut- und Produktionsbioreaktoren ohne Vergrößerung der Produktionsfläche führt zu erheblichen Einsparungen. Ein interessantes Beispiel ist das "Scale-out": Wenn die Zelldichten so weit erhöht werden können, dass 2.000-Liter-Einweg-Bioreaktoren ausreichen, um den Produktionsbedarf zu decken (anstatt auf größere Mehrwegreaktoren umzusteigen), ergeben sich enorme Kosten- und Zeiteinsparungen.

Ein weiteres Beispiel für die Prozessintensivierung ist die Verwendung einer Perfusionsstrategie für die Aufzucht eines Seed-Bioreaktors, die es dem Hersteller ermöglicht, den Produktionsbioreaktor mit einer viel höheren Zelldichte zu beimpfen. In diesem Beispiel ermöglicht die Verwendung optimierter kontinuierlicher Bioreaktoren (ein Schlüsselelement der Pharma 4.0-Landschaft) in kleinem Maßstab ein viel schnelleres Kulturwachstum im Produktionsbioreaktor - und die Bereitstellung von Arzneimitteltherapien für Patienten in Rekordzeit.