Potenzial der Integration von modellbasierten Design-of-Experiments-Ansätzen und prozessanalytischen Technologien für den Bioprozess-Scale-Down

Typischerweise sind Bioprozesse im industriellen Maßstab dynamische Systeme mit einem gewissen Grad an Variabilität, Systeminhomogenitäten und sogar Populationsheterogenitäten. Daher ist die Skalierung solcher Prozesse vom Labor- zum Industriemaßstab und umgekehrt keine triviale Aufgabe. Traditionelle Scale-down-Methoden berücksichtigen mehrere technische Parameter, sodass Systeme im Labormaßstab tendenziell großtechnische Effekte qualitativ widerspiegeln, jedoch nicht die dynamische Situation in einem industriellen Bioreaktor über den gesamten Prozess aus der Perspektive einer Zelle. Unterstützt durch den enormen Anstieg der Rechenleistung liegt der neueste wissenschaftliche Fokus auf der Anwendung dynamischer Modelle in Kombination mit numerischer Strömungsmechanik, um das Zellverhalten quantitativ zu beschreiben. Diese Modelle ermöglichen die Beschreibung möglicher zellulärer Lebenslinien, die wiederum zur Ableitung einer Regimeanalyse für Scale-down-Experimente verwendet werden können. Die bisher beschriebenen Ansätze, die nur für sehr wenige Prozessbeispiele gelten, sind jedoch sehr arbeits- und zeitintensiv und können nicht leicht validiert werden. Parallel dazu wurden Alternativen entwickelt, die auf der Beschreibung des industriellen Prozesses mit hybriden Prozessmodellen basieren, die einen Prozess so weit wie möglich mechanistisch beschreiben, um die wesentlichen Prozessparameter mit ihren jeweiligen Varianzen zu bestimmen. Online-Analytikmethoden ermöglichen die Charakterisierung der Populationsheterogenität direkt im Prozess. Diese detaillierten Informationen aus dem industriellen Prozess können in Laborscreeningsystemen verwendet werden, um relevante Bedingungen auszuwählen, bei denen die zell- und prozessbezogenen Parameter die Situation im industriellen Maßstab widerspiegeln. Unserer Meinung nach sind diese Technologien, die in der Forschung zur Modellierung biologischer Systeme verfügbar sind, in Kombination mit prozessanalytischen Techniken so weit entwickelt, dass sie in industriellen Routinen zur schnelleren Entwicklung neuer Prozesse und zur Optimierung bestehender Prozesse implementiert werden können.