Diese Fallstudie wendet einen Quality-by-Design-Ansatz (QbD) an, um den Upstream-Prozess eines Biosimilars mithilfe von Versuchsplanung (DOE) in der JMP-Software zu optimieren. Ziel war es, einen robusten Designraum zu entwickeln, der das Prozessverständnis und die Prozesssteuerung verbessert.
Da das Ziel die Verbesserung der Effizienz war, war ein schlankes Design mit weniger als 30 Durchläufen erforderlich, um optimale Parameter zu ermitteln und gleichzeitig Kosten und Zeitaufwand zu minimieren.
Ein zentrales zusammengesetztes Versuchsdesign (CCD) in JMP DOE wurde angewendet, um fünf Faktoren (pH-Wert, Anfangstemperatur, Endtemperatur, gelöster Sauerstoff und Keimzahl) zu untersuchen und Haupteffekte, Wechselwirkungen und quadratische Terme mit minimalen Störfaktoren zu erfassen. Das Design erforderte 28 Versuche und erreichte eine Teststärke von über 80 % für den Nachweis von Haupteffekten. Die DOE-Datenanalyse mit JMP Fit Model und schrittweiser Regression identifizierte signifikante Faktoren. Visualisierungswerkzeuge wie Vorhersageprofile und Konturdiagramme halfen bei der Interpretation des Reaktionsverhaltens und der Identifizierung signifikanter Faktoreinstellungen. Der Versuchsraum wurde basierend auf historischen Bereichen und vorhergesagten Reaktionen vorgeschlagen, um die Prozessrobustheit durch die Definition optimaler Faktoreinstellungen zu unterstützen, die eine gleichbleibende Produktqualität gewährleisten und die Variabilität reduzieren.
Diese Präsentation ist relevant für Fachleute in der Prozessentwicklung und bietet praktische DOE-Strategien zur Definition des Designraums, zur Optimierung von Parametern und zur Reduzierung von experimentellen Kosten, Zeitaufwand und Nacharbeiten.
