Il ritmo serrato dell'industria biofarmaceutica sfida i team di ricerca e sviluppo a sviluppare processi e fornire prodotti in tempi sempre più rapidi. Per raggiungere questo obiettivo, stiamo sfruttando l'uso di dispositivi ad alta produttività (HT) durante la fase di sviluppo del processo. I dispositivi HT, come ambr250 nello sviluppo upstream e le robocolumn nello sviluppo downstream, sono strumenti standard in uso.
Durante lo sviluppo del processo a monte, la selezione dei cloni e la definizione dei set point dei parametri di processo sono passaggi cruciali per avanzare rapidamente alla fase clinica. Diversi parametri di processo (temperatura, biomassa, velocità di perfusione e terreno di produzione) influenzano significativamente la qualità del principio attivo. Gli approcci tradizionali di progettazione degli esperimenti richiedevano un gran numero di esperimenti. Per semplificare questo processo, abbiamo implementato un disegno fattoriale D-ottimale utilizzando due ambrioni.
In questa presentazione, illustreremo come definire un progetto efficace che offra un elevato potere predittivo. Definiremo una matrice di indicatori chiave di prestazione (KPI) sfruttando le conoscenze pregresse e valutando le capacità di eliminazione delle impurità a valle. Questa matrice di KPI ci consente di selezionare il clone più performante, nonché le condizioni di processo necessarie per un processo di perfusione stabile di questo clone. Questa metodologia ci ha permesso di sviluppare un modello statistico convalidato su tre scale, correlando tutti gli effetti dei parametri di processo, i loro effetti di interazione e gli effetti quadratici sui KPI. I risultati di questo lavoro riducono significativamente il numero di esperimenti durante lo sviluppo del processo a monte, fornendo al contempo un prezioso strumento per le previsioni di scale-up in caso di deviazioni e per anticipare gli sforzi di caratterizzazione del processo.
