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平行生物反應(yīng)器+PAT助力合成生物學(xué)研究成果從實驗室到工業(yè)化生產(chǎn)

瀏覽次數(shù):956 發(fā)布日期:2023-7-27  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負
SynBio合成生物學(xué)  從研發(fā)到生產(chǎn)

無論是生物醫(yī)藥,還是合成生物學(xué)的研究成果實現(xiàn)從實驗室到工業(yè)化生產(chǎn)轉(zhuǎn)化通常需要經(jīng)過兩個必要階段:

No.01  大量候選菌(細胞)株的性能測試篩選及優(yōu)選(生產(chǎn))株的確定

No.02  優(yōu)化生產(chǎn)株的工藝參數(shù)及建立放大工藝。


01  高通量平行生物反應(yīng)器  Bioreactor

在合成生物學(xué)領(lǐng)域中,早期采用的培養(yǎng)皿或搖瓶技術(shù)僅僅可以體現(xiàn)高通量的特性,并不能表征放大生產(chǎn)中影響最終產(chǎn)物質(zhì)量和表達量的過程參數(shù)。基于“工業(yè)相似性“原則,高通量平行生物反應(yīng)器(簡稱平行罐)既能滿足類似搖瓶階段的高通量、低容量特征,又符合工業(yè)化生產(chǎn)的過程控制特征,大大提高了研究人員在篩選高性能菌株及工藝優(yōu)化放大中的工作效率。

 

相對于傳統(tǒng)的平行罐,高通量平行罐的單位數(shù)量更高,通常12個、24個、甚至上百臺都可以使用同一過程控制軟件進行批量操作,以保證培養(yǎng)期間多個反應(yīng)器性能的一致性、參數(shù)控制以及檢測結(jié)果的一致性(圖1)。

 

圖1. 高通量平行生物反應(yīng)器(1.5L × 40)和內(nèi)置DoE(D2MS Pro過程控制軟件)

 

02  基于QbD的生物工藝開發(fā) QbD

高通量平行罐的推出,給合成生物學(xué)利用實驗設(shè)計(Design of Experiments, DoE)方法高效研究提供了基礎(chǔ)。而隨著生物工業(yè)現(xiàn)代化技術(shù)的革新,數(shù)據(jù)化、智能化、自動化技術(shù)也被引入到合成生物學(xué)研究中。實現(xiàn)這三種技術(shù)的應(yīng)用,可以借鑒生物藥開發(fā)原則,利用質(zhì)量源于設(shè)計(Quality-by-Design,QbD)和過程分析技術(shù)(Process Analytical Technology, PAT)來指導(dǎo)工業(yè)菌株從研發(fā)到放大生產(chǎn)過程(圖2)。對比傳統(tǒng)的質(zhì)量源于檢驗(Quality-by-Testing,QbT)或不斷試錯法,通過QbD的方法可以建立過程和產(chǎn)品屬性之間的關(guān)聯(lián)。并且允許對工藝過程中的參數(shù)波動進行動態(tài)反應(yīng),在指定設(shè)計空間內(nèi)執(zhí)行過程控制變量調(diào)整,靈活地維持工藝的最佳狀態(tài)。

 

圖2. QbD在生物工藝開發(fā)中的實施(Rathore, et, al., Life. 2021)

 

03  過程分析技術(shù)  PAT

PAT包括能夠測量物理和化學(xué)過程參數(shù)以及關(guān)鍵屬性的分析儀器,其目標(biāo)是優(yōu)化過程控制。作為探頭或傳感器形式的PAT被設(shè)計成與生物工藝過程集成,并與計算設(shè)備相連,以化學(xué)計量建模來解釋結(jié)果,并對過程進行多層次統(tǒng)計控制。PAT解決方案旨在理解生物過程,并在產(chǎn)品制造的各個階段實現(xiàn)QbD。PAT實施的目標(biāo)是促進產(chǎn)品的實時釋放,以減少生產(chǎn)周期和成本。

 

將PAT工具應(yīng)用于生物過程監(jiān)測的各種方法(圖3)如下:

 

線上分析(in-line)

將傳感器工具置于生物過程中,在反應(yīng)進行時實時提供數(shù)據(jù)。例如pH、DO、OD電極,以及尾氣分析儀、拉曼光譜等。


離線分析(off-line)

需要從生物過程中取樣,并將樣品運送到不同的實驗室進行手動測量(例如質(zhì)量控制),數(shù)據(jù)不能及時反饋至過程控制系統(tǒng)。例如營養(yǎng)成分分析的Nova BioProfile-400、生化檢測Cedex Bio等。


在線外分析(at-line)

需要從生物過程中手動取樣,并在生物過程現(xiàn)場附近測量樣品,以提高獲得結(jié)果的時間。例如BioProfile Flex、Seg-Flow® Series等。


在線分析(on-line)

從過程中進行采樣循環(huán),并使用分析工具進行實時數(shù)據(jù)測量。一般需要自動取樣設(shè)備實現(xiàn)高效高頻的樣品獲取,并用于at-line設(shè)備的分析及數(shù)據(jù)回傳過程控制系統(tǒng)。
 

圖3. 生物工藝中常見的測量工具(Zhao, et, al., Engineering in Life Sciences. 2015)

 

一旦應(yīng)用于生物工藝,PAT解決方案可以增加對過程的理解和控制,并減輕生產(chǎn)商不合格產(chǎn)品的風(fēng)險。為了最大程度地優(yōu)化PAT的效益,必須考慮整個PAT設(shè)計,并仔細選擇PAT的每個要素,包括傳感器、分析技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、控制策略和過程優(yōu)化程序。

 

近年來,PAT解決方案的多樣性不斷增加。有許多不同階段的PAT技術(shù):有些適用于早期的研究,而其他一些則已經(jīng)進入了制造領(lǐng)域。便攜式和在線PAT工具已經(jīng)應(yīng)用于各種生物過程,包括原材料鑒定、發(fā)酵過程以及下游過濾和吸收研究。例如簡單的化學(xué)成分可以通過NIR, MIR, FTIR, NMR, 和 Raman光譜在線檢測是非常高效的。

 

在合成生物學(xué)研究中,高通量(微)小型平行反應(yīng)器受限于體積因素,目前技術(shù)條件下的PAT技術(shù)很難全面的在小體積、高通量平臺上實施,影響了(微)小型平行反應(yīng)器的使用場景。但在面對中試規(guī)模的放大和優(yōu)化的平行化需求時,可以選擇更大體積平行罐結(jié)合PAT技術(shù)完成中試體積的工藝開發(fā)(圖4)。體積的增加讓PAT技術(shù)的應(yīng)用靈活可行。相信在不遠的未來,隨著PAT技術(shù)的快速發(fā)展,工作體積將不再是PAT應(yīng)用的限制性因素。

 

圖4. PAT技術(shù)在平行生物反應(yīng)器上的應(yīng)用示意(改編自Zhao, et, al., Engineering in Life Sciences. 2015)

 

平行生物反應(yīng)器和PAT技術(shù)讓QbD理念的貫徹提供可行性,同時,包含了實驗設(shè)計(DoE)、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型和設(shè)備管理功能的高性能過程控制軟件進一步助力合成生物學(xué)工業(yè)化轉(zhuǎn)移。

 

本文來源:迪必爾生物 應(yīng)用技術(shù)與工程研究中心

參考文獻:

1. Zhonghu, B. A. I., He, R. E. N., Jiangqi, N. I. E., & Yang, S. U. N. (2023). The recent progresses and applications of in-parallel fermentation technology. Synthetic Biology Journal, 1.

2. Schmidt, A., Helgers, H., Lohmann, L. J., Vetter, F., Juckers, A., Mouellef, M., ... & Strube, J. (2022). Process analytical technology as key‐enabler for digital twins in continuous biomanufacturing. Journal of Chemical Technology & Biotechnology, 97(9), 2336-2346.

3. Rathore, A. S., Mishra, S., Nikita, S., & Priyanka, P. (2021). Bioprocess control: Current progress and future perspectives. Life, 11(6), 557.

4. Gerzon, G., Sheng, Y., & Kirkitadze, M. (2022). Process analytical technologies–advances in bioprocess integration and future perspectives. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 207, 114379.

5. Zhao, L., Fu, H. Y., Zhou, W., & Hu, W. S. (2015). Advances in process monitoring tools for cell culture bioprocesses. Engineering in Life Sciences, 15(5), 459-468.

 

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