바이오제약 산업의 빠른 변화 속도는 연구개발팀에게 더 짧은 시간 안에 공정을 개발하고 제품을 출시해야 하는 과제를 안겨줍니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 당사는 공정 개발 단계에서 고처리량(HT) 장비의 활용을 극대화하고 있습니다. 상류 개발 단계에서 사용되는 ambr250과 하류 개발 단계에서 사용되는 로보컬럼과 같은 HT 장비는 현재 운영 중인 표준 도구입니다.
상류 공정 개발 단계에서 클론을 선택하고 공정 매개변수의 설정값을 정의하는 것은 임상 단계로 신속하게 진입하기 위한 중요한 단계입니다. 다양한 공정 매개변수(온도, 바이오매스, 관류 속도 및 생산 배지)는 의약품의 품질에 상당한 영향을 미칩니다. 기존의 실험 설계 접근 방식은 많은 수의 실험을 필요로 했습니다. 이를 간소화하기 위해 두 개의 ambr을 사용한 D-최적 요인 설계를 구현했습니다.
본 발표에서는 강력한 예측력을 제공하는 효과적인 설계 방법을 제시합니다. 사전 지식을 활용하고 하류 불순물 제거 능력을 평가하여 핵심 성과 지표(KPI) 매트릭스를 정의합니다. 이 KPI 매트릭스를 통해 최적의 성능을 보이는 클론을 선택하고, 해당 클론의 안정적인 주입 공정에 필요한 공정 조건을 결정할 수 있습니다. 본 방법론을 통해 모든 공정 변수의 영향, 상호작용 효과, 그리고 KPI에 대한 이차 효과를 상관 분석하는 통계 모델을 개발했으며, 이 모델은 세 가지 규모에서 검증되었습니다. 본 연구 결과는 상류 공정 개발 단계에서 실험 횟수를 크게 줄이는 동시에, 편차 발생 시 규모 확대를 예측하고 공정 특성화 노력을 사전에 집중할 수 있도록 하는 유용한 도구를 제공합니다.
