일반적인 상황 슬라이드(다른 사용 사례가 있으면 댓글을 달아주세요.)
산업 | 생명공학, 제약 |
직위 | 상류/발효 과학자, 하류 과학자 |
부서 또는 역할 | 연구개발 |
산업 | 제약, 생명공학 |
중요한 비즈니스 문제 | 제거가 불가능한 상류 공정 설정으로 인한 하류 불순물 수준 감소 |
특정 기능 | 다운스트림의 불순물 수준에 영향을 미치는 업스트림 조건을 식별합니다. |
비즈니스 윈 | 제품 순도 향상, 출시 기간 단축, 품질 향상, 비용 절감 |
EBI/비즈니스 지표 | 위험 완화, 제품 파이프라인, 비용 절감, 출시 시간 |
사용자 승리 | 팀 간 의사소통 개선, 새로운 기술, 인식, 홍보 가능성 |
문제/이유 | 업스트림과 다운스트림은 사일로화되어 있고 서로의 문제에 대한 이해가 부족하며 업스트림은 순도보다는 큰 생산성을 위한 조건을 목표로 할 수 있습니다. |
주의해야 할 용어: 생물반응기, 크로마토그래피, 업스트림, 다운스트림, 정제, AAV, 단백질, 여과, 분리
질문: 개발 중에 제품에서 불순물을 제거하는 데 문제가 있었던 적이 있습니까? 업스트림 프로세스가 다운스트림 분리에 어떤 영향을 미치는지 이해하고 계십니까? 프로세스 단계가 서로에게 미치는 영향을 더 잘 이해하고 싶으십니까?
문맥
데모는 Discovery Europe 2024에서 Lonza 의 논문을 기반으로 합니다. 여기에서는 MultiDLC HPLC 시뮬레이터 도구를 사용하여 결과를 재현하고 피크 높이 주위에 DoE를 생성했습니다.
이 논문은 생명공학/제약 공정의 일반적인 설정에 초점을 맞추고 있으며, 물질은 업스트림(화학 반응/발효에 의해) 생성된 후 다운스트림 팀에 의해 분리 및 정제되어야 합니다. 문제는 업스트림 프로세스가 일반적으로 높은 생산성 수준을 위해 최적화되어 다운스트림으로 전달되는 제품에 불순물이 생성될 수도 있다는 것입니다. 일부 불순물은 하류 분리 공정의 최적화를 통해 제거할 수 있지만 일부 불순물은 비용이 너무 많이 들거나 제거가 불가능할 수 있습니다. 불순물은 효능, 규제 승인 및 최종 제품에 대한 고객 인식에 문제를 일으킬 수 있으므로 불순물을 최소화하는 것이 중요합니다.
불순물 수준은 다운스트림 공정의 크로마토그램(아래 참조)을 통해 '소규모'로 모니터링할 수 있습니다. 불순물이 적을수록 좋습니다!
USP와 DSP는 일반적으로 서로 잘 소통하지 않기 때문에 Lonza는 두 그룹이 협력하여 업스트림 프로세스 조건을 변경하여 다운스트림 프로세스의 불순물을 줄일 수 있는지 이해하도록 혁신적인 접근 방식을 취했습니다. 이는 업스트림 프로세스의 DoE를 통해 수행되었으며, 여기서 측정된 출력은 다운스트림 기능 크로마토그램 데이터였습니다.
이는 대규모 제약 회사의 실제 상황 에서 얻은 정말 좋은 사례 연구로, 잠재 고객에게 가치를 확신시키는 데 도움이 될 것입니다.
마지막 것 먼저
최종 기능적 DoE 결과에 대한 대시보드를 생성하고 FDE 값에 초점을 맞추기 위해 크로마토그램(왼쪽)만 표시하고 입력을 사용자 정의 슬라이더(오른쪽)로 표시하도록 보기를 단순화했습니다.
우리는 주요 결과를 살펴보고 보여줄 수 있습니다.
- 암모늄은 첫 번째 피크(제품)에만 영향을 미칩니다.
- 초기 VCD는 세 번째 피크에만 영향을 미치는 것 같습니다.
- pH는 불순물에만 영향을 미치므로 변화시키기 좋은 후보입니다.
목표를 통해 최적화함으로써 한 단계 더 나아갈 수 있습니다(자세한 내용은 아래 기사 참조). 이는 다운스트림 프로세스에서 불순물을 제거하고 추가 처리 단계를 피하며 비용이 많이 드는 프로세스 최적화 또는 제품 프로세스 포기를 방지하는 조건을 제공합니다.
과정
프로세스는 이 HPLC 데모 에 설명된 프로세스와 유사합니다. 간단히 말해서:
- 맞춤형 디자인을 사용하여 DOE 생성
- 설계를 실행 및 실행하고 시계열 데이터를 수집하여 실험 번호를 식별하는 행을 생성합니다.
- '조인' 도구를 사용하여 데이터 테이블 조인
- 대상 함수 만들기(아래 참조)
- 시간과 Ct의 FDE에서 Wavelet 모델을 실행합니다. 보완적인 업스트림 프로세스 설정 포함
- 목표에 따라 프로세스 설정을 최적화합니다.
추가 – 타겟 생성
목표를 생성하려면 실험에서 예제 데이터 세트를 선택하고 값을 변경하여 '이상적인' 피크 프로필을 생성할 수 있습니다.
원시 예
대상 생성을 위한 후처리 불순물이 0인 시간값의 값을 변경한 후, 위와 같이 선이 점에 맞도록 스플라인 맞춤을 변경했습니다. 그런 다음 스플라인에 대한 '공식 저장'을 수행하고 데이터를 대상으로 원래 데이터 테이블에 다시 가져올 수 있습니다. 그들이 함께 있는 모습은 다음과 같습니다.
