典型的な状況のスライド (他の使用例がある場合はコメントしてください)
業界 | バイオテクノロジー、医薬品 |
役職 | 上流・発酵科学者、下流科学者 |
部門または役割 | 研究開発 |
業界 | 製薬、バイオテクノロジー |
ビジネス上の重要な問題 | 上流のプロセス設定によって除去できない下流の不純物のレベルを低減します。 |
特定の機能 | 下流の不純物レベルに影響を与える上流の状態を特定する |
ビジネスの勝利 | 製品純度の向上、市場投入までの時間の短縮、品質の向上、コストの削減 |
EBI/ビジネス指標 | リスク軽減、製品パイプライン、コスト削減、市場投入までの時間 |
ユーザーの勝利 | チーム間のコミュニケーションの向上、斬新なスキルセット、認識、昇進性 |
問題点・理由 | 上流と下流はサイロ化されており、互いの問題についての理解が不十分であり、上流は純度よりも大きな生産性を求める条件をターゲットにする可能性があります |
注意すべき用語:バイオリアクター、クロマトグラフィー、上流、下流、精製、AAV、タンパク質、ろ過、分離
尋ねるべき質問:開発中に製品から不純物を除去する際に問題が発生したことがありますか?上流のプロセスが下流の分離にどのような影響を与えているか理解していますか?プロセスステップが相互に与える影響をより深く理解したいと思いませんか?
コンテクスト
このデモは、 Discovery Europe 2024 での Lonzaの論文に基づいています。ここでは、ツールMultiDLC HPLC シミュレーターを使用して結果を再現し、ピークの高さの周りの DoE を作成しました。
この論文は、バイオテクノロジー/製薬プロセスの典型的なセットアップに焦点を当てており、材料は上流で (化学反応/発酵によって) 作成され、その後、下流のチームによって分離および精製される必要があります。課題は、通常、上流プロセスが高い生産性レベルを目指して最適化されるため、下流に渡される製品に不純物が発生する可能性があることです。一部の不純物は下流の分離プロセスを最適化することで除去できますが、一部の不純物はコストがかかりすぎたり、除去が不可能な場合があります。不純物は有効性、規制当局の承認、最終製品に対する顧客の認識に問題を引き起こす可能性があるため、最小限に抑えることが重要です。
不純物レベルは、下流プロセスのクロマトグラムを使用して「小規模」に監視できます (下記を参照)。不純物は少ないほど良いのです。
USP と DSP は通常、相互にうまくコミュニケーションできないため、Lonza は 2 つのグループが協力して、上流プロセスの条件を変更して下流プロセスの不純物を削減できるかどうかを理解させる革新的なアプローチを採用しました。これは上流プロセスの DoE を使用して実行され、測定された出力は下流の機能クロマトグラム データでした。
これは、大手製薬会社の実際の状況に基づいた非常に優れたケーススタディであり、見込み客にその価値を納得させるのに役立つはずです。
最後に最初に
最終的な機能的な DoE 結果のダッシュボードを作成し、FDE の値に焦点を当て続けるために、クロマトグラムのみを表示し (左)、入力をカスタム スライダーとして表示する (右) ようにビューを簡素化しました。
主要な結果を調べて示すことができます。
- アンモニウムは最初のピーク (生成物) にのみ影響します。
- 初期 VCD は 3番目のピークのみに影響を与えるようです
- pH は不純物にのみ影響するため、変更するのに適しています。
ターゲットを介して最適化することで、さらに一歩進めることができます (詳細は記事内で後述します)。これにより、下流プロセスから不純物を除去する条件が提供され、追加の処理ステップ、コストのかかるプロセスの最適化、または製品プロセスの放棄が回避されます。
プロセス
このプロセスは、 この HPLC デモで説明されているものと似ています。簡単に言うと:
- カスタム設計を使用して DOE を作成する
- 計画を実行して時系列データを収集し、実験番号を識別する行を作成します。
- 「結合」ツールを使用してデータテーブルを結合します。
- ターゲット関数を作成します (以下を参照)
- 時間と Ct の FDE でウェーブレット モデルを実行します。上流プロセスの設定を補足として使用
- 目的に応じてプロセス設定を最適化します。
番外編 – ターゲットの作成
ターゲットを作成するには、実験からサンプル データセットを取得し、値を変更して「理想的な」ピーク プロファイルを作成します。
生の例
ターゲットを作成するための後処理不純物が存在する時間値の値を 0 に変更し、スプライン フィットを変更してラインが上記のように点にフィットするようにしました。次に、スプラインの「式を保存」し、データをターゲットとして元のデータ テーブルに戻すことができます。一緒に見るとこんな感じです。
