FR 3153351 A1 20250328 FR 2310019 A 20230921 On propose un procédé implémenté par un système de commande pour contrôler une production de cellules dans un bioréacteur. Le bioréacteur comprend une cuve de culture cellulaire contenant un milieu de culture et des microporteurs à la surface desquels les cellules se développent. Le procédé comprend, pendant la production, un ajustement dynamique de paramètres. Les paramètres ajustés dynamiquement incluent au moins une température du milieu de culture, un pH du milieu de culture, une concentration d’oxygène dissous dans le milieu de culture et une quantité de microporteurs présents dans la cuve. Le procédé améliore la qualité et la quantité de la biomasse produite dans le bioréacteur. [Fig. 1] Contrôle de production de cellules dans un bioréacteur La présente divulgation concerne un procédé implémenté par un système de commande pour contrôler une production de cellules dans un bioréacteur, un programme d’ordinateur pour mettre en œuvre un tel procédé, un système de commande pour un tel bioréacteur et un bioréacteur intégrant un tel système de commande. Arrière-plan technique Un des enjeux du grand défi national de la bioproduction défini en 2021 par le gouvernement est la maîtrise de la quantité et de la qualité de la biomasse produite. Toutefois, les conditions initiales de culture entre les lots de production ne sont jamais identiques. Elles peuvent causer des variabilités importantes en sortie et un rejet des produits obtenus dont les caractéristiques et la qualité ne sont plus dans les spécifications attendues. Tout le monde s’accorde aujourd’hui sur le fait que l’approche du Qualité-par-Essai (traduction de l’anglais « Quality-by-Testing ») est inadaptée au développement rapide et efficace de produits pharmaceutiques innovants. L’émergence au milieu des années 2000 de la bonne pratique QbD (acronyme de l’anglais « Quality by Design », qui signifie en français Qualité dès la Conception) pharmaceutique (directives internationales ICH Q8-Q12) a permis d’introduire l’analyse prédictive de risques au plus tôt de la chaîne de développement (références Bastogne, 2017, Bastogne, 2022, Bastogne et al., 2022 et Bevers et al., 2022 de la liste fournie ci-après). D’autres avancées technologiques et numériques, regroupées sous le terme de Technologie analytique des procédés (traduction de l’anglais « Process Analytical Technology »), ont apporté les moyens sur le terrain pour suivre en temps réel certaines variables critiques pendant la fabrication des produits. A cela s’ajoutent les stratégies de contrôle, également définies dans la directive ICH Q8(R2). En fonction des mesures fournies par les technologies analytiques, elles permettent d’agir sur le procédé pour assurer que le produit soit conforme aux spécifications attendues. Il existe au moins trois niveaux de sophistication de ces stratégies de contrôle. Le niveau le plus perfectionné permet de piloter automatiquement le procédé et s’inscrit naturellement dans le cadre plus général du paradigme de l’Industrie 4.0. Pour la communauté automaticienne, il n’y a rien de vraiment nouveau à l’horizon excepté désormais des données (spectres, images et/ou génomique) de plus en plus disponibles en temps réel (en ligne), ce qui autorise désormais l’implémentation de régulateurs plus sophistiqués comme ceux fondés sur la commande prédictive dans le but de mieux maîtriser les objectifs de qualité et de productivité et de corriger certaines variables pendant la culture si besoin est. Les premières études, publiées sous le nom de « Quality by Control », ont été appliquées à la bioproduction entre 2015 et 2020. Cependant, ces solutions existantes de contrôle de production dans un bioréacteur ne sont pas suffisantes. Liste de références : Bastogne, T., 2022. iQbD: a TRL-indexed Quality-by-Design Paradigm for Medical Device Engineering. Transactions of the ASME, Journal of Medical Devices 16. Bastogne, T., 2017. Quality-by-design of nanopharmaceuticals–a state of the art. Nanomedicine: Nanotechnology, Biology and Medicine 13, 2151–2157. Bastogne, T., 1997. Identification des systèmes multivariables par les méthodes des sous-espaces. Application à un système d’entraînement de bande (Thèse de Doctorat). Université Henri Poincaré, Nancy 1. Bastogne, T., Caputo, F., Prina-Mello, A., Borgos, S., Barberi-Heyob, M., 2022. A State of the Art in Analytical Quality-by-Design and Perspectives in Characterization of Nano-enabled Medicinal Products. In revision in Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. Bevers, S., Kooijmans, S.A.A., Van de Velde, E., Evers, M.J.W., Seghers, S., Gitz-Francois, J.J.J.M., van Kronenburg, N.C.H., Fens, M.H.A.M., Mastrobattista, E., Hassler, L., Sork, H., Ahmed, K.E., Andaloussi, S.E., Breckpot, K., Bastogne, T., Schiffelers, R.M., De Koker, S., 2022. LNPs tuned for systemic immunization induce strong antitumor immunity by engaging splenic immune. Molecular Therapy. Camacho, E.F., Bordons, C., 2007. Nonlinear model predictive control: An introductory review. Assessment and future directions of nonlinear model predictive control 1–16. Ferrari, C., Balandras, F., Guedon, E., Olmos, E., Chevalot, I., Marc, A., 2012. Limiting cell aggregation during mesenchymal stem cell expansion on microcarriers. Biotechnology progress 28, 780–787. Guideline, I.H.T., others, 2005. Validation of analytical procedures: text and methodology. Q2 (R1) 1, 05. ICH Management Committee, 2018. ICH Q14: Analytical Procedure Development and Revision of Q2(R1) Analytical Validation. (Final Concept Paper). International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use., ICH Secretariat, Switzerland. Lindberg, Y., 2014. A comparison between MPC and PID controllers for education and steam reformers. Master’s thesis. Maciejowski, J.M., Huzmezan, M., 2007. Predictive control, in: Robust Flight Control: A Design Challenge. Springer, pp. 125–134. Nekanti, U., Mohanty, L., Venugopal, P., Balasubramanian, S., Totey, S., Ta, M., 2010. Optimization and scale-up of Wharton’s jelly-derived mesenchymal stem cells for clinical applications. Stem cell research 5, 244–254. Rafiq, Q.A., Ruck, S., Hanga, M.P., Heathman, T.R., Coopman, K., Nienow, A.W., Williams, D.J., Hewitt, C.J., 2018. Qualitative and quantitative demonstration of bead-to-bead transfer with bone marrow-derived human mesenchymal stem cells on microcarriers: Utilising the phenomenon to improve culture performance. Biochemical engineering journal 135, 11–21. Van Overschee, P., De Moor, B., 1996. Subspace identification for linear systems - Theory, implementation, applications. Kluwer Academic Publishers. Voisin, C., Cauchois, G., Bensoussan, D., Huselstein, C., 2021. Effects of Cell Confluence on the Immunological and Migration Receptors of Wharton Jelly’s Mesenchymal Stem Cells. Dans ce contexte, il existe toujours un besoin d’améliorer la production dans un bioréacteur. Résumé On propose pour cela un procédé implémenté par un système de commande pour contrôler une production de cellules dans un bioréacteur. Le bioréacteur comprend une cuve de culture cellulaire contenant un milieu de culture et des microporteurs à la surface desquels les cellules se développent. Le procédé comprend, pendant la production, un ajustement dynamique de paramètres. Les paramètres ajustés dynamiquement incluent au moins une température du milieu de culture, un pH du milieu de culture, une concentration d’oxygène dissous dans le milieu de culture et une quantité de microporteurs présents dans la cuve. L’ajustement dynamique de la quantité de microporteurs peut comprendre une mesure du taux de confluence cellulaire à la surface des microporteurs dans la cuve, et, un ajout de microporteurs dans la cuve pour que le taux de confluence cellulaire mesuré suive une cinétique de consigne prédéterminée. L’ajout de microporteurs dans la cuve peut être réalisé par une pompe. La mesure du taux de confluence cellulaire peut être réalisée par un capteur en ligne. La production peut se dérouler durant une période divisée en intervalles de temps successifs. L’ajout de microporteurs dans la cuve peut comprendre, pour chaque intervalle de temps, une prédiction d’une évolution du taux de confluence cellulaire dans la cuve. L’ajout de microporteurs dans la cuve peut comprendre, pour chaque intervalle de temps, trois étapes. La première étape peut être une comparaison de l’évolution prédite avec la cinétique de consigne prédéterminée. La deuxième étape peut être une détermination d’une quantité de microporteurs à ajouter pour l’intervalle de temps suivant en fonction du résultat de la comparaison. La troisième étape peut être un ajout de la quantité de microporteurs déterminée dans la cuve. La prédiction peut être basée sur un modèle dynamique comprenant une matrice d’état, une matrice d’entrée et une matrice de sortie. Le contenu des matrices peut être déterminé à partir de données d’apprentissage. La détermination de la quantité de microporteurs à ajouter peut comprendre une application d’un algorithme d’optimisation basé sur un critère d’objectif. Le critère d’objectif peut avoir de préférence la formule suivante : dans laquelle : - est l’incrément du signal de commande de l’ajout de microporteurs dans la cuve minimisant une fonction de coût J , en tenant compte des diverses contraintes ; - désigne la prédiction du taux de confluence cellulaire à l’instant en fonction des mesures jusqu’à l’instant ; - désigne un signal de référence à l’instant de la cinétique de consigne prédéterminée à poursuivre ; - désigne le début d’un horizon de prédiction ; - désigne la fin de l’horizon de prédiction ; - désigne un horizon de calcul du signal de commande ; et - est un terme de pondération prédéterminé. Les microporteurs peuvent être des billes et/ou des disques. Les microporteurs peuvent avoir un diamètre compris entre 50 micromètres et 1000 micromètres. Le bioréacteur peut comprendre un agitateur du milieu de culture et au moins un capteur de mesure de la quantité de particules en suspension dans la cuve. Le procédé peut comprendre en outre un réglage dynamique de l’agitateur du milieu de culture en fonction de la quantité de particules en suspension mesurée par l’au moins un capteur. On propose également un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un système de commande pour bioréacteur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé. On propose également un système de commande pour bioréacteur. Le système de commande peut être par exemple un système SCADA. Le système comprend un processeur couplé à une mémoire. La mémoire a enregistré le programme d’ordinateur. Le processeur est configuré pour exécuter les instructions du programme d’ordinateur afin de contrôler le bioréacteur selon le procédé. On propose également un bioréacteur intégrant le système de commande. Brève description des figures Des exemples non-limitants vont être décrits en référence aux figures suivantes : La FIG. 1 montre un organigramme d’un exemple d’implémentation du procédé. La FIG. 2 illustre un exemple de système de commande de bioréacteur. La FIG. 3 montre un exemple de suivi de la cinétique de consigne prédéterminée. La FIG. 4 illustre un exemple de système de commande incluant une régulation de l’agitation. La FIG. 5 montre des exemples de domaines de valeurs acceptables en respect de directives internationales ICH Q8(R2). La FIG. 6 montre un exemple de schéma-bloc de la détermination de la quantité de microporteurs à ajouter pour chaque intervalle de temps. La FIG. 7 montre un exemple du modèle dynamique. La FIG. 8 montre un exemple de minimisation par le critère d’objectif. La FIG. 9 montre un exemple de signal de stimulation du débit d’alimentation de la pompe en microporteurs. La FIG. 10 montre un exemple de calibration de mesures du taux de confluence. La FIG. 11 illustre un exemple de régulateur MPC. Description détaillée En référence à l’organigramme de la FIG. 1 , on propose un procédé implémenté par un système de commande pour contrôler une production de cellules dans un bioréacteur. Le bioréacteur comprend une cuve de culture cellulaire contenant un milieu de culture et des microporteurs à la surface desquels les cellules se développent. Le procédé comprend, pendant la production, un ajustement dynamique S10 de paramètres. Les paramètres ajustés dynamiquement incluent au moins une température du milieu de culture, un pH du milieu de culture, une concentration d’oxygène dissous dans le milieu de culture et une quantité de microporteurs présents dans la cuve. Le procédé améliore la qualité et la quantité de la biomasse produite dans le bioréacteur. En effet, l’ajustement dynamique de la quantité de microporteurs permet de maîtriser le taux de confluence sur microporteurs, qui est un point critique pour améliorer la qualité et le rendement de production. Notamment, les microporteurs sont des supports de culture pour les cellules et l’ajustement dynamique de leur quantité dans le bioréacteur permet de réduire la dégradation cellulaire lorsque la confluence cellulaire sur les microporteurs est trop élevée. La confluence cellulaire affecte en effet le comportement et la croissance des cellules. Lorsque la confluence cellulaire sur les microporteurs devient trop élevée, la qualité de la production diminue et la quantité n’augmente plus (la surface de tous les microporteurs de la cuve étant colonisée). Il est démontré qu’il peut être l’un des principaux mécanismes pouvant inhiber leur expansion (Nekanti et al., 2010). Dans Voisin et al., 2021, il est aussi montré que la confluence a un impact sur le phénotype immunomodulateur et la migration. De plus, une fois la totalité de la surface récupérée par les cellules, un phénomène, appelé inhibition de contact, se produit et les cellules arrêtent leur croissance. La confluence cellulaire sur les microporteurs conduit également à des agrégations de cellules et de microporteurs. De plus, il a été montré dans Ferrari et al., 2012 que certaines cellules peuvent migrer de microporteurs vers d’autres microporteurs lors de la confluence. Rafiq et al., 2018 ont démontré cette propriété particulière de transfert de bille à bille avec des cellules souches mésenchymateuses de moelle osseuse humaine, en utilisant différents types de micro-supports dans la même culture. Par conséquent, contrôler automatiquement l’ajout de nouveaux microporteurs permet de réduire le pourcentage de confluence et donc les dommages cellulaires associés à ce phénomène. Par ailleurs, en améliorant le réglage des paramètres, le procédé peret également de réduire le risque que des conditions initiales de culture entre différents lots de production soient différentes. En particulier, le procédé améliore la qualité et les rendements de production notamment dans le cadre du développement des médicaments de thérapies innovantes. C’est la principale motivation à l’origine des appels d’offres nationaux tels que le grand défi des biomédicaments en 2020 et plus récemment celui lié aux innovations en biothérapies et bioproduction. Le procédé est mis en œuvre par le système de commande. Cela signifie que les étapes (ou la quasi-totalité des étapes) du procédé sont exécutées par le système de commande, ou tout autre système similaire. Ainsi, les étapes du procédé sont exécutées par le système de commande, éventuellement de manière entièrement automatique ou semi-automatique. Dans certains exemples, le déclenchement d’au moins certaines des étapes de la méthode peut être effectué par une interaction entre l’utilisateur et le système de commande. Un exemple typique de mise en œuvre du procédé consiste à exécuter le procédé à l’aide d’un système de commande adapté à cet effet. Le système de commande peut comprendre un processeur couplé à une mémoire et à une interface utilisateur graphique (GUI). La mémoire peut avoir enregistré un programme informatique comprenant des instructions pour l’exécution du procédé. La mémoire peut également stocker une base de données. La mémoire est un matériel adapté à ce type de stockage, comprenant éventuellement plusieurs parties physiques distinctes (par exemple, une pour le programme, et éventuellement une pour la base de données). Contrôler la production de cellules dans le bioréacteur signifie maîtriser la production de cellules dans le bioréacteur en ajustant en direct, c’est-à-dire dynamiquement, certaines variables critiques (c’est-à-dire les paramètres) du procédé. Par ajustement dynamique, il est entendu que le procédé est exécuté pendant la production de cellules dans le bioréacteur, et que le procédé ajuste les paramètres pendant la production (c’est-à-dire plusieurs fois, à plusieurs instants différents pendant la production). Par exemple, la production peut se dérouler durant une période divisée en intervalles de temps successifs, et, à chaque intervalle de temps, le procédé peut comprendre un ajustement des paramètres. Le procédé peut comprendre, après chaque écoulement d’un intervalle de temps, une détermination de la valeur des paramètres (pour l’intervalle de temps écoulé, puis, un ajustement des paramètres (c’est-à-dire de la valeur des paramètres) pour un intervalle de temps suivant (après celui écoulé). L’intervalle de temps suivant peut être l’intervalle de temps s’écoulant juste après celui écoulé, ou bien le deuxième (ou n’importe quel intervalle suivant après celui écoulé). Le procédé peut comprendre un enregistrement de la valeur déterminée de chaque paramètre (par exemple dans la base de données). Les paramètres ajustés dynamiquement sont des paramètres critiques de la production. La période de production et/ou la division en intervalles de temps peuvent être prédéterminées. Par exemple, la longueur de la période de production et/ou des intervalles de temps considérés peuvent être définis par l’utilisateur avant l’exécution du procédé (par exemple par le biais d’actions de l’utilisateur sur le système de contrôle). La période de production peut être de plusieurs heures, par exemple à plusieurs jours. La division en intervalles de temps peut être une division en intervalles d’une ou plusieurs secondes, par exemple une ou plusieurs dizaines de minutes. Pour un ou plusieurs paramètres (par exemple pour la température, le pH et/ou la concentration d’oxygène), la détermination de la valeur des paramètres peut comprendre une mesure (par exemple par un capteur) de la valeur du paramètre dans la cuve pendant l’intervalle de temps. Par exemple, la détermination de la température peut comprendre une mesure de la température dans la cuve par un capteur de température. De même, le pH peut être mesuré par un capteur de mesure de pH et la concentration d’oxygène peut être mesurée par un capteur de quantité d’oxygène. La valeur du paramètre déterminée peut alors correspondre à une moyenne de la valeur mesurée du paramètre sur l’intervalle de temps (par exemple lorsque la mesure comprendre plusieurs points de mesure sur l’intervalle). Alternativement, la valeur du paramètre déterminée peut être une valeur prise pendant l’intervalle de temps (par exemple au début ou au milieu de l’intervalle). Pour la quantité de microporteurs, la détermination de la valeur de ce paramètre peut être calculée. Par exemple, la détermination de la valeur peut comprendre un calcul de la quantité de microporteurs dans la cuve en fonction de la quantité de microporteurs déterminée pour un intervalle de temps précédent (par exemple initialement présent dans la cuve pour le premier intervalle de temps) et de la quantité de microporteurs ajoutée depuis l’écoulement de cet intervalle de temps précédent. Les cellules produites dans le bioréacteur peuvent être des cellules adhérentes qui se développent à la surface de microporteurs. Par exemple, les cellules peuvent être des cellules Vero ou des cellules CHO. Les cellules peuvent coloniser la surface des microporteurs qui sont présents dans la cuve de culture cellulaire (c’est-à-dire les microporteurs présents initialement dans la cuve et ceux qui sont ajoutés pendant l’exécution du procédé). Les cellules peuvent se développer (c’est-à-dire grandir et se multiplier) en se nourrissant du milieu de culture présent dans la cuve. Le procédé comprend un ajustement dynamique S10 d’au moins les paramètres température, pH, concentration d’oxygène dissous et quantité de microporteurs dans la cuve. Par exemple, le procédé peut comprendre, pour chacun de ces paramètres, l’exécution de commandes pour augmenter ou diminuer la valeur du paramètre (ces commandes étant exécutées à des instants différents pendant la production). Dans des exemples, le procédé peut comprendre, en parallèle, un ajustement dynamique d’un ou plusieurs autres paramètres de production (autres que la température, le pH, la concentration d’oxygène dissous et la quantité de microporteurs dans la cuve). Dans des exemples, le procédé peut répéter l’ajustement dynamique S10 pour différents lots de production. Pour chaque lot de production, le procédé peut réaliser, pendant la production, l’ajustement dynamique S10 d’au moins les paramètres température, pH, concentration d’oxygène dissous et quantité de microporteurs dans la cuve de la même manière. Le procédé permet ainsi de compenser les effets dus à des écarts non maîtrisables de conditions initiales de culture entre les différents lots de production, ce qui améliore la reproductibilité de la production dans le bioréacteur. L’ajustement dynamique S10 de la température, du pH et de la concentration d’oxygène dissous est maintenant discuté. Le procédé peut effectuer l’ajustement dynamique S10 de la température, du pH et de la concentration d’oxygène dissous de n’importe quelle manière. Par exemple, le procédé peut ajuster dynamiquement ces paramètres pour suivre une consigne prédéterminée (par exemple une courbe indiquant une évolution souhaitée pour chaque paramètre en fonction du temps) et/ou pour que la valeur de ces paramètres reste dans des intervalles de valeurs prédéterminés (par exemple par des standards ou des normes). L’ajustement de ces paramètres que se faire par ajout de substances (par exemple de l’air pour la concentration d’oxygène ou du gaz dioxyde de carbone pour le pH) ou d’énergie dans la cuve (par exemple de la chaleur pour la température). L’ajustement dynamique S10 peut, à chaque intervalle de temps, et pour chaque intervalle de temps, comprendre une mesure du paramètre (température, pH et concentration d’oxygène dissous), puis, pour chaque paramètre, l’ajout d’une quantité de la substante respective au paramètre de sorte à suivre la valeur de consigne prédéterminée du paramètre. L’ajustement S10 de la quantité de microporteurs est maintenant discuté plus en détail. L’ajustement S10 de la quantité de microporteurs peut comprendre une mesure S20 du taux de confluence cellulaire à la surface des microporteurs dans la cuve. La mesure S20 du taux de confluence cellulaire peut être réalisée par un capteur (ou sonde) en ligne. Le capteur en ligne peut être un capteur multi-angle, qui est configuré pour retrouver le taux de recouvrement sur les microporteurs. Le capteur en ligne peut être une sonde spectroscopique à résolution spatiale proche infrarouge. Par exemple, le capteur en ligne peut être le capteur SAM-Spec fabriqué par Indatech (Chauvin-Arnoux). Alternativement, le capteur en ligne peut être une sonde de mesure de permittivité dans un milieu liquide (comme le capteur Incyte Arc fabriqué par Hamilton). Alternativement, la mesure peut être une mesure hors ligne. Par exemple, la mesure peut comprendre un prélèvement d’un échantillon dans la cuve (par exemple automatiquement par un dispositif de prélèvement d’échantillons situé dans la cuve, ou manuellement par un opérateur). Après le prélèvement, la mesure peut comprendre un traitement de l’échantillon prélevé pour en déduire le taux de confluence cellulaire. Le traitement peut comprendre une détermination de l’absorbance et/ou de la turbidité de l’échantillon prélevé, puis, un calcul du taux de confluence cellulaire dans la cuve en fonction de l’absorbance et/ou de la turbidité déterminée. Comme précédemment décrit, la production peut se dérouler durant une période divisée en intervalles de temps successifs. L’ajout S30 de microporteurs dans la cuve peut comprendre, pour chaque intervalle de temps, une prédiction S31 d’une évolution du taux de confluence cellulaire dans la cuve. La prédiction peut être une prédiction dans des instants futurs de l’évolution du taux de confluence cellulaire dans la cuve. L’intervalle de temps sur lequel la prédiction est faite peut être un intervalle de temps à venir. Par exemple, la prédiction S31 peut se dérouler pendant un intervalle de temps (ou pas de temps) t , et la prédiction S31 peut prédire l’évolution du taux de confluence cellulaire pour l’intervalle de temps (ou pas de temps) t+1 , c’est-à-dire celui qui succède l’intervalle de temps en train de s’écouler pendant que le procédé exécute la prédiction S31 pour l’intervalle t . La prédiction peut être basée sur l’évolution du taux de confluence cellulaire avant l’intervalle de temps. Par exemple, la prédiction peut être basée sur le taux de confluence cellulaire mesuré pour les intervalles de temps précédents. La prédiction peut également être basée sur des valeurs mesurées sur les autres paramètres (température, pH et/ou concentration d’oxygène dissous), par exemple les valeurs mesurées pour ces autres paramètres lors de leur ajustement dynamique. Dans des exemples, la prédiction peut être basée sur un modèle dynamique comprenant une matrice d’état, une matrice d’entrée et une matrice de sortie. Le contenu des matrices peut être déterminé à partir de données d’apprentissage. Le modèle dynamique peut être un modèle dynamique du bioréacteur le décrivant par une représentation d’état. Le contenu des matrices peut être prédéterminé. Le contenu des matrices peut avoir été déterminé avant l’exécution du procédé. Le modèle dynamique peut être un modèle appartenant à la famille des modèles boites noires, c’est-à-dire un modèle empirique dont le contenu des matrices est déterminé à partir de données d’apprentissage. Les données d’apprentissage peuvent avoir été collectées pendant des expériences réalisées sur le bioréacteur à piloter. Le modèle dynamique permet d’établir des prédictions sur le taux de confluence cellulaire des microporteurs dans la cuve pendant l’intervalle de temps. La prédiction S31 de l’évolution du taux de confluence cellulaire peut être une prédiction sur l’intervalle de temps. Par exemple, la prédiction peut comprendre plusieurs valeurs prédites du taux de confluence cellulaire à différents instants dans l’intervalle de temps. Alternativement, la prédiction peut comprendre une seule valeur prédite du taux de confluence cellulaire, cette valeur pouvant être une moyenne pour l’intervalle ou à un instant de l’intervalle (par exemple au milieu ou à la fin de l’intervalle). Alternativement, la prédiction peut comprendre une variation prédite par rapport à une valeur mesurée et/ou prédite pour l’intervalle de temps précédent (par exemple une augmentation ou une diminution du taux de confluence cellulaire). Après la prédiction, l’ajout S30 de microporteurs peut comprendre une comparaison S32 de l’évolution prédite avec la cinétique de consigne prédéterminée. La cinétique de consigne prédéterminée peut comprendre une évolution du taux de confluence cellulaire de consigne en fonction du temps. Cette évolution peut être optimale en termes de qualité et de quantité de biomasse produite. La cinétique de consigne prédéterminée peut être représentée par une courbe représentant l’évolution du taux de confluence cellulaire de consigne en fonction du temps. La cinétique de consigne peut avoir été prédéterminée sur des essais préalables. La courbe la représentant peut avoir la forme d’une sigmoïde, par exemple avec comme paramètres : K un gain statique et T une constante de temps. La comparaison S32 peut comprendre un calcul d’une différence entre l’évolution prédite pour l’intervalle de temps et le taux de confluence cellulaire donné par l’évolution de consigne pour cet intervalle de temps, et par exemple également un calcul d’une différence entre l’évolution prédite pour un ou plusieurs intervalles de temps précédents et, pour chacun, du taux de confluence cellulaire respectif donné par l’évolution de consigne. L’ajout S30 peut comprendre une détermination S33 d’une quantité de microporteurs à ajouter pour l’intervalle de temps suivant en fonction du résultat de la comparaison. Le résultat de la comparaison peut comprendre l’ensemble des différences calculées. La détermination S33 peut comprendre une application d’un algorithme d’optimisation. L’algorithme d’optimisation peut se baser sur un critère d’objectif. Le critère d’objectif peut prendre en entrée un signal de commande pour l’ajout de microporteur dans la cuve. L’algorithme d’optimisation peut comprendre une minimisation de ce critère d’objectif. La quantité de microporteurs à ajouter déterminée peut minimiser le résultat du critère d’objectif. La minimisation peut comprendre une détermination d’un signal de commande pour l’ajout de microporteurs dans la cuve minimisant le résultat du critère d’objectif. Le critère d’objectif peut avoir de préférence la formule suivante : dans laquelle : est l’incrément du signal de commande de l’ajout de microporteurs dans la cuve minimisant un critère J , en tenant compte des diverses contraintes ; désigne la prédiction du taux de confluence cellulaire à l’instant en fonction des mesures jusqu’à l’instant ; désigne un signal de référence à l’instant de la cinétique de consigne prédéterminée ; désigne le début d’un horizon de prédiction ; désigne la fin de l’horizon de prédiction ; désigne un horizon de calcul du signal de commande ; et est un terme de pondération prédéterminé L’horizon de prédiction : peut être supérieure ou égale à 1 et/ou inférieure ou égale à 50. Par exemple, N peut être égal à 10. Le terme de pondération peut être prédéterminé par des essais de comparaison préalables. Le terme de pondération peut être supérieur ou égal à 0 et/ou inférieur ou égal à 10. Par exemple, le terme de pondération peut être égal à 1. Après la détermination S33, l’ajout S30 peut comprendre l’ajout S34 de la quantité de microporteurs déterminée dans la cuve. Le procédé peut exécuter les étapes S31 à S33 à l’intervalle de temps t (en utilisation les notations précédemment introduite). Le procédé peut exécuter l’ajout S34 de la quantité de microporteurs déterminée pendant l’intervalle de temps t +1 (l’intervalle de temps succédant l’intervalle de temps t pendant lequel la prédiction est exécutée). L’ajout S34 de la quantité de microporteurs déterminée dans la cuve peut comprendre une application du signal de commande pour l’ajout de microporteurs dans la cuve déterminé (c’est-à-dire minimisant le résultat de la fonction d’objectif). L’ajout de microporteurs dans la cuve peut être réalisé par une pompe. Le signal de commande peut être un signal de commande pour cette pompe. Par exemple, la pompe peut comprendre une vanne, et le signal de commande peut définir une valeur d’ouverture pour cette vanne (la vanne de la pompe étant configurée pour que la valeur d’ouverture modifie un débit de microporteurs ajoutés dans la cuve). La valeur d’ouverture peut être appliquée pendant l’intervalle de temps t +1. Les microporteurs peuvent être de n’importe quelle forme. Les microporteurs peuvent être des billes et/ou des disques. Par exemple, tous les microporteurs de la cuve (initialement présents ou bien ajoutés) peuvent être des billes. Alternativement, tous les microporteurs de la cuve peuvent être des disques. Alternativement encore, la cuve peut comprendre un mélange de billes et de disques. Les microporteurs peuvent avoir un diamètre compris entre 50 micromètres et 1000 micromètres. Dans des exemples, le bioréacteur peut comprendre un agitateur. L’agitateur peut être tout dispositif capable d’agiter le contenu de la cuve. Par exemple, l’agitation peut être une hélice. Alternativement, l’agitateur peut être un agitateur par flux ou un dispositif externe comme les bioréacteurs à vague. Le bioréacteur peut également comprendre au moins un capteur de mesure de la quantité de particules en suspension dans la cuve. L’au moins un capteur de mesure peut être configuré pour mesurer l’absorbance et/ou la turbidité du contenant de la cuve. Par exemple, le bioréacteur peut comprendre deux capteurs en ligne : un capteur de l’absorbance du contenant de la cuve et un capteur de la turbidité du contenant de la cuve. Le procédé peut comprendre une mesure de la quantité de particules (par exemple temps réel, à chaque intervalle t par exemple). La mesure peut comprendre un calcul du taux de confluence cellulaire en fonction du résultat des au moins un capteur présent dans la cuve (par exemple en fonction de l’absorbance et/ou de la turbidité mesurées). Lorsque le bioréacteur comprend un agitateur et au moins un capteur de mesure de la quantité de particules en suspension dans la cuve, le procédé peut comprendre en outre un réglage dynamique de l’agitateur en fonction de la quantité de particules en suspension mesurée par l’au moins un capteur. Le réglage dynamique de l’agitateur peut comprendre, pour chaque intervalle de temps, une mesure de la quantité de particules en suspension à un intervalle de temps (ou pas de temps) t , puis, une détermination d’un signal de commande pour l’agitateur à appliquer pour l’intervalle de temps suivant t +1. Après cela, le réglage dynamique peut comprendre une application du signal de commande déterminée à l’intervalle de temps t +1 (et également à ce moment une répétition de la mesure et de la détermination du signal pour l’intervalle de temps suivant t +2). Le signal de commande déterminée peut être de sorte que la quantité de particules en suspension reste dans une plage de valeurs donnée. Par exemple, le signal de commande déterminée peut augmenter l’agitation lorsque la quantité de particules en suspension est inférieure aux valeurs de la plage donnée et diminuer l’agitation lorsque la quantité de particules en suspension est supérieure aux valeurs de la plage donnée. Le réglage dynamique de l’agitation participe à l’amélioration de la qualité et la quantité de biomasse produite dans le réacteur. En effet, la quantité de particules en suspension est l’un des paramètres influençant la qualité et la quantité de biomasse produite car elle permet d’accroître la surface de culture. Ainsi, elle augmente le rendement du bioréacteur tout en évitant une confluence cellulaire trop élevée conduisant à une dégradation des cellules. Les ajustements de la quantité de microporteurs et de la vitesse d’agitation sont interdépendants. En effet, lorsque le nombre de microporteurs augmente, le nombre de cellules augmente également et il devient nécessaire du fait de cette masse plus grande d’accroître la vitesse d’agitation pour maintenir l’homogénéisation de l’ensemble au-dessus d’une valeur critique. Si l’agitation est trop faible, l’ensemble des microporteurs et des cellules chuter petit à petit au fond du bioréacteur. Notamment, le réglage dynamique de l’agitation permet (en plus de l’ajustement de la quantité de microporteurs) de réduire le dommage cellulaire. Le réglage dynamique de l’agitation permet aux microporteurs de rester en suspension, tout en évitant que les cellules ne soient cassées (en cas d’agitation trop forte). En particulier, l’effet hydrodynamique, les paramètres d’agitation et la vitesse d’agitation influencent les dommages cellulaires. Notamment, les mécanismes de mort hydrodynamique sont dus aux collisions d’un microporteur recouvert de cellules avec d’autres billes, aux collisions avec des parties du réacteur (principalement l’hélice) et à l’interaction avec des tourbillons turbulents. La mort cellulaire augmente avec la puissance d’agitation et diminue avec la viscosité du fluide. Ajuster automatique l’agitation dans le bioréacteur permet donc de réduire les dommages dus aux collisions et de reproduire plus fidèlement un réglage entre différents lots produits dans le bioréacteur. En référence aux figures 2 à 11, des exemples d’implémentation du procédé vont maintenant être décrits. La FIG. 2 illustre un exemple de système de commande. Le système de commande pilote une pompe 102 pour ajuster automatiquement et au cours du temps de culture la quantité de microporteurs à ajouter dans un bioréacteur qui comprend une cuve de culture cellulaire 101 contenant des cellules, des microporteurs et un milieu de culture, mais également un capteur du taux de confluence cellulaire 103 qui renvoie les données de mesure au système de commande 104. Ce capteur peut être une sonde spectroscopique à résolution spatiale proche infrarouge, comme SAM-Spec fabriqué par Indatech (Chauvin-Arnoux) ou une sonde de capacitance comme le Incyte-Arc d’Hamilton. A partir des informations de ces capteurs, l’unité de commande 104 calcule le débit d’alimentation en microporteurs pour que la confluence cellulaire mesurée à la surface des microporteurs suive au plus près une cinétique de consigne prédéfinie et qu’elle ne dépasse pas une limite supérieure également prédéfinie. La FIG. 3 montre un exemple de suivi de la cinétique de consigne prédéterminée. La FIG. 3 montre la confluence cellulaire mesurée 110 à la surface des microporteurs et la cinétique de consigne prédéfinie 111. Le procédé détermine à chaque pas de temps la quantité de microporteurs à ajouter à la cuve pour que la confluence cellulaire dans la cuve suive la cinétique de consigne prédéfinie 111. Pour réaliser l’opération d’asservissement de la trajectoire temporelle du taux de confluence des microporteurs, l’unité de commande centrale peut comprendre un logiciel, qui en fonction des écarts entre le signal de mesure du taux de confluence et la trajectoire de référence souhaitée de cette même grandeur, calcule les ajustements (variations) à réaliser sur le débit d’alimentation en microporteurs nus, pour réduire cet écart au maximum. La FIG. 4 illustre un exemple de système de commande incluant une régulation de l’agitation. Le système de commande (pilotage) multivariable de bioréacteurs comprend une cuve de culture de la biomasse 201, un capteur de température 207, une sonde de pH 209, un capteur d’oxygène dissous 208, une sonde d’analyse de la biomasse 213, un capteur de densité optique 214, un capteur de turbidité 215, une pompe d’alimentation en soude (NaOH) 206A, des régulateurs de débit massique 206B, 205A, 205B pour les alimentations en air, azote et CO2, une résistance de chauffage 204, et une pompe d’alimentation en milieu de culture et microporteurs 203. Le contenu du bioréacteur est mélangé en continu par un agitateur 202. La maîtrise des température 210, oxygène dissous 211 et pH 212 est réalisée par trois boucles de régulations indépendantes agissant sur les actionneurs 203, 204, 205, 206. Ces cinq paramètres critiques du procédé : température du milieu, niveau de pH, concentration en O2 dissous, puissance d’agitation et quantité de microporteurs, ont des effets conjugués sur la quantité et la qualité de la biomasse produite. Une unité de commande centrale 214 calcule en simultanée les modifications à apporter sur les valeurs de consignes des régulateurs locaux gérant la température, le niveau de pH et la concentration de d’oxygène dissous (dO2), ainsi que sur le débit d’alimentation en microporteurs et la vitesse de l’agitateur de telle sorte que : - la quantité de biomasse mesurée 220 par une sonde à l’intérieur du bioréacteur suive toujours une même trajectoire de référence 221 au cours du temps de culture. La trajectoire de culture est imposée par l’utilisateur responsable du bioréacteur ; - l’ensemble des microporteurs soit maintenu en suspension sans augmenter inutilement la puissance d’agitation ce qui résulterait à des chocs et une détérioration de l’état des cellules sur les microporteurs ; - la confluence cellulaire à la surface des microporteurs suive une cinétique prédéfinie et qu’elle ne dépasse pas une limite supérieure également prédéfinie ; - les valeurs des variables de température, de concentration en oxygène dissous, vitesse de rotation de l’agitateur et niveau de pH soient maintenues toujours à l’intérieur d’un domaine de valeurs acceptables, appelé Control Operating Region 232, une sous-région du « Design Space » 231 en respect des directives internationales en Quality by Design (ICH Q8 à Q12) (voir les domaines de valeurs acceptables en respect de directives internationales montrés sur la FIG. 5 ). L’unité de commande centrale comprend un logiciel, qui en fonction des écarts entre les signaux de mesure et les trajectoires de référence souhaitée, calcule simultanément les ajustements (variations) à réaliser sur les consignes des régulateurs locaux, pour réduire ces écarts tout en maintenant les valeurs des variables de commande à l’intérieur d’une région de travail. Le logiciel de pilotage peut embarquer un algorithme de commande prédictive. Le logiciel peut comprendre des instructions pour déterminer la quantité de microporteurs à ajouter à chaque intervalle de temps. La FIG. 6 montre un exemple de schéma-bloc de principe de la commande prédictive. Comparativement à un schéma classique d’une commande en boucle fermée, la consigne de la commande prédictive contient une grandeur à différents instants dans le futur : , afin de former un horizon correspondant au signal de référence. Cet horizon de futures valeurs de consigne (ou référence), notées , est comparé à chaque instant (itération) aux futures valeurs prédites de la variable de sortie qui correspond ici au taux de confluence cellulaire moyen des microporteurs. L’écart entre les valeurs désirées et les valeurs prédites est ensuite utilisé par l’algorithme d’optimisation afin de générer un horizon de futures valeurs du signal de commande, notées , où seule la première valeur correspondant à l’instant est appliquée à l’actionneur, ici la pompe d’alimentation en microporteurs. Cet horizon de commande est ensuite recalculé à chaque instant afin d’éviter des disparités entre les prédictions et la réalité observée. est un paramètre de l’unité de commande qui peut être réglé par un ingénieur automaticien pendant les phases d’implémentation et de test de l’unité de commande sur site. Un exemple d’algorithme de minimisation est maintenant discuté. Le bioréacteur peut comprendre un régulateur MPC (acronyme de l’anglais « Model (Based) Predictive Control », qui signifie pilotage prédictif basé sur un modèle) qui est construit à partir de 3 éléments principaux : un modèle de prédiction, une fonction d’objectif et une loi de commande. Le modèle de prédiction peut être un modèle dynamique du bioréacteur décrit par une représentation d’état. La FIG. 7 montre un exemple du modèle dynamique. Ce modèle dynamique peut être constitué de trois matrices : matrice d’état (A), matrice d’entrée (B), matrice de sortie (C). Il peut s’agir d’un modèle appartenant à la famille des modèles boites noires, c’est-à-dire un modèle empirique dont le contenu des matrices est déterminé à partir de données d’apprentissage, elles-mêmes collectées pendant des expériences réalisées sur le système à piloter. Ce modèle permet d’établir des prédictions sur le taux de confluence cellulaire des microporteurs, prédictions utilisées dans le régulateur MPC. Le critère d’objectif peut être de la forme : qui décrit un problème d’optimisation mathématique où l’objectif est de trouver le meilleur incrément du signal de commande permettant de minimiser la fonction de coût J, en tenant compte des diverses contraintes. Cette fonction se compose des éléments suivants : - désigne la prédiction de la sortie (taux de confluence cellulaire) à l’instant sachant toutes les mesures jusqu’à l’instant . - désigne le signal de référence à l’instant . - désigne le début de l’horizon de prédiction. - désigne la fin de l’horizon de prédiction. - désigne l’horizon de calcul du signal de commande. - est un terme de pondération servant à choisir entre performance de poursuite et coût énergétique dépensée sur le signal d’entrée. Comme , il peut s’agir d’un paramètre à régler par l’ingénieur automaticien pendant les phases de test. Cette fonction d’objectif est composée de 2 termes : - le premier ayant pour rôle de minimiser l’erreur quadratique entre la sortie et la référence , comme l’illustre le schéma de la FIG. 8 , pour une meilleure précision de poursuite de trajectoire ; - le second ayant pour rôle de minimiser le coût énergétique sur le signal de commande et permet d’obtenir un signal de commande physiquement réalisable. La loi de commande peut correspondre à la valeur de commande optimale : , solution du critère d’objectif, déterminée par la résolution de l’algorithme d’optimisation, permettant de calculer la valeur suivante du signal de commande, notée . Le Tableau 1 ci-dessous montre le contenu d’un exemple d’algorithme d’optimisation de régulateur MPC qui minimise une fonction d’objectif tout en prenant en compte un ensemble de contraintes. Tout problème d’optimisation tel que celui-ci est défini à l’aide d'une fonction d’objectif mais également d’un ensemble de contraintes qui définissent l'ensemble des solutions admissibles, qui correspond à l’ensemble des à tester afin de trouver la solution optimale au problème. Soit un point admissible, une contrainte est dite active au point si et inactive au point si . L’ensemble actif au point est l'ensemble des contraintes actives au point courant. Pour chaque point et son ensemble actif associé, l’optimisation est réalisée en utilisant la méthode de résolution par Lagrangien. La solution optimale est trouvée lorsque tous les multiplicateurs de Lagrange sont positifs. Dans le cas contraire, cela indique que la fonction d’objectif peut encore être optimisée, en rendant inactives les contraintes correspondant aux multiplicateurs de Lagrange négatifs. L’algorithme réalise alors un pas , avec le paramètre de longueur de pas, correspondant à la plus grande valeur de la plage [0,1] pour laquelle toutes les contraintes sont satisfaites, et le paramètre de direction de pas. Les contraintes pour lesquelles le minimum est atteint sont appelées contraintes bloquantes : si et qu'aucune nouvelle contrainte n'est active à alors il n’y a pas de contrainte bloquante à cette itération. Si , cela signifie que le pas le long de a été bloqué par une contrainte extérieure à . Dans ce cas, un nouvel ensemble actif est formé en ajoutant une des contraintes bloquantes à . L'algorithme est ensuite répété pour chaque itération, en ajoutant des contraintes à l'ensemble actif jusqu’à ce que la solution optimale, qui minimise la fonction d'objectif sur son ensemble actif , soit trouvée. Le modèle dynamique utilisé pour estimer les prédictions de la variable de sortie (taux de confluence cellulaire) peut être un modèle d’état de type boîte noire déterminé à partir d’une méthode d’apprentissage automatique supervisée basée sur une décomposition en sous-espaces (par exemple avec les algorithmes de décomposition en sous-espaces décrits dans Van Overschee and De Moor, 1996 et/ou Bastogne, 1997). Des outils logiciels commerciaux existent pour mettre en œuvre ces méthodes de décomposition et ils permettent de déterminer un modèle d’état directement à partir des données d’apprentissage, notamment par exemple dans la boite à outils System Identification du logiciel Matlab de Mathworks. La méthode de détermination peut être exécutée avant l’exécution du procédé. Alternativement, la méthode de détermination peut être incluse dans le procédé, qui peut comprendre, avant la production, une exécution de la méthode de détermination pour déterminer le modèle d’état qui sera utilisé, pendant la production, pour faire les prédictions. La méthode de détermination peut reposer sur trois étapes. La première étape peut comprendre une réalisation d’expériences dédiées à l’acquisition de données d’apprentissage. La réalisation des expériences peut être basée sur des stimulations du signal d’entrée (le débit d’alimentation en microporteurs) à partir d’un signal d’impulsions de hauteurs et de largeurs variables, comme par exemple celui montré sur la FIG. 9 . Ces paramètres peuvent être réglés par l’homme du métier, un ingénieur automaticien, aidé par un ingénieur du bioprocédé. Pendant les expériences, les signaux de mesure du capteur de confluence peuvent être enregistrés et des prélèvements peut être réalisés pour mesurer en laboratoire, avec une technique de référence, un nombre moyen de cellules par microporteurs : . La deuxième étape peut comprendre une calibration des signaux de mesure. Cette étape peut comprendre une détermination d’une fonction de calibration permettant de reconstruire une estimation du taux de confluence cellulaire. Les bonnes pratiques définies dans les directives ICH Q14 (ICH Management Committee, 2018) et Q2 (Guideline and others, 2005) peuvent être utilisées dans ce but. La FIG. 10 montre un exemple d’une telle calibration de mesures du taux de confluence. La troisième étape peut comprendre une identification du modèle d’état. La troisième étape peut consister à appliquer des algorithmes de décomposition en sous-espaces (par exemple tels que ceux décrits dans Van Overschee and De Moor, 1996 et Bastogne, 1997) sur les signaux pour estimer les matrices du modèle d’état suivant : où est un vecteur d’état de dimension correspondant à l’ordre du modèle. Cet ordre est également estimé par l’algorithme d’identification. sont des variables aléatoires gaussiennes centrées, indépendantes et à variances constantes, qui représentent les bruits de mesure et d’état. Ces variables aléatoires permettent de décrire l’incertitude sur les prédictions du taux de confluence. Le modèle dynamique utilisé pour estimer les prédictions de la variable de sortie (taux de confluence cellulaire) peut aussi être un modèle d’état de type boîte transparente (white-box model), c’est-à-dire un modèle utilisant des lois biologiques de culture cellulaire pour décrire le comportement du bioréacteur, tel que celui défini dans les équations ci-dessous, qui considère une première équation dynamique non linéaire représentant la concentration de cellules X(t) et une seconde équation différentielle non linéaire représentant la concentration en substrat S(t). dans laquelle : Y S est le coefficient de rendement du substrat, S in est la concentration en substrat du flux d’entrée, F S est le débit du flux d’entrée, V(t) est le volume du bioréacteur, et est le taux de croissance cellulaire. Ce paramètre est lui-même fonction des paramètres du processus tels que la température (T), le pH, l’oxygène dissous (DO2) dans le bioréacteur, mais aussi de certains nutriments clés du milieu de culture tels que la quantité de glucose et de glutamine. Le procédé a plusieurs avantages et conséquences sur la qualité et le rendement de la bioproduction. Premièrement, il permet de maîtriser la colonisation cellulaire à la surface des microporteurs et plus précisément le phénomène de confluence cellulaire qui peut être à l’origine de dégradation rapide de l’état biologique des cellules s’il dépasse un certain niveau. Deuxièmement, il permet notamment au bioréacteur de suivre une cinétique prédéfinie de la confluence moyenne au cours de la culture. Troisièmement, il permet d’améliorer la reproductibilité des productions entre chaque lot. Un exemple d’ajustement des paramètres de production dans le bioréacteur (température, niveau de pH, concentration en oxygène dissous, quantité de substrat, concentration de nutriments, vitesse d’agitation et quantité de microporteurs) est maintenant discuté. L’ajustement des paramètres repose sur la prédiction de l’évolution dans le temps d’attributs de qualité critiques (variables de sortie à maîtriser) comme la confluence cellulaire, la quantité de cellules vivantes et le niveau de doublement de la population. Cette prédiction est basée sur un modèle dynamique du bioréacteur tel que les modèles d’état précédemment décrits. Le contrôle du bioréacteur peut intégrer un algorithme Model Predictive Control (MPC), qui ajuste en temps réel les valeurs des paramètres critiques du procédé pour suivre des trajectoires prédéfinies des attributs critiques de qualité critiques La FIG. 11 illustre un exemple d’un tel régulateur MPC. Cet algorithme d’optimisation MPC calcule le meilleur ajustement des valeurs pour les paramètres de processus à partir de la prédiction de la modélisation décrite précédemment du bioréacteur afin de minimiser l’erreur entre les cinétiques prédites, telles que Cc(t), X(t) et PDL(t), et la trajectoire souhaitée des mêmes attributs critiques de qualité : Cc*(t), X*(t) et PDL*(t). Ce contrôleur minimise également le coût de l’énergie et des matériaux. Le régulateur MPC participe à l’amélioration de la production de biomasse dans le bioréacteur puisqu’il permet de suivre des trajectoires idéales prédéfinies pour certains attributs critiques de qualité tels que la confluence cellulaire (Cc(t)), le nombre de cellules vivantes (X(t)) et le niveau de doublement de la population (PDL(t)). Ce régulateur permet également de prendre en compte des contraintes de plages de valeurs sur les variables d’entrée (paramètres critiques du procédé). Procédé implémenté par un système de commande (104) pour contrôler une production de cellules dans un bioréacteur, les cellules produites dans le bioréacteur n'étant pas des cellules souches embryonnaires humaines, le bioréacteur comprenant une cuve de culture cellulaire (101) contenant un milieu de culture et des microporteurs à la surface desquels les cellules se développent, le procédé comprenant, pendant la production, un ajustement dynamique (S10) de paramètres incluant au moins : une température du milieu de culture ; un pH du milieu de culture ; une concentration d’oxygène dissous dans le milieu de culture ; et une quantité de microporteurs présents dans la cuve. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’ajustement dynamique (S10) de la quantité de microporteurs comprend : une mesure (S20) du taux de confluence cellulaire (110) à la surface des microporteurs dans la cuve ; et un ajout (S30) de microporteurs dans la cuve pour que le taux de confluence cellulaire mesuré (110) suive une cinétique de consigne prédéterminée (111). Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’ajout (S30) de microporteurs dans la cuve est réalisé par une pompe (102). Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel la mesure du taux de confluence cellulaire est réalisée par une sonde en ligne (103). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 4, dans lequel la production se déroule durant une période divisée en intervalles de temps successifs, l’ajout (S30) de microporteurs dans la cuve comprenant, pour chaque intervalle de temps : une prédiction (S31) d’une évolution du taux de confluence cellulaire dans la cuve ; une comparaison (S32) de l’évolution prédite avec la cinétique de consigne prédéterminée ; une détermination (S33) d’une quantité de microporteurs à ajouter pour l’intervalle de temps suivant en fonction du résultat de la comparaison ; et un ajout (S34) de la quantité de microporteurs déterminée dans la cuve. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la prédiction est basée sur : un modèle dynamique comprenant une matrice d’état, une matrice d’entrée et une matrice de sortie, le contenu des matrices étant déterminé à partir de données d’apprentissage, ou un modèle d’état non linéaire de type boîte transparente utilisant des lois biologiques de culture cellulaire pour décrire le comportement du bioréacteur. Procédé selon la revendication 5 ou 6, dans lequel la détermination de la quantité de microporteurs à ajouter comprend une application d’un algorithme d’optimisation basé sur un critère d’objectif, le critère d’objectif ayant de préférence la formule suivante : dans laquelle : est l’incrément du signal de commande de l’ajout de microporteurs dans la cuve minimisant une fonction de coût J , en tenant compte des diverses contraintes ; désigne la prédiction du taux de confluence cellulaire à l’instant en fonction des mesures jusqu’à l’instant ; désigne un signal de référence à l’instant de la cinétique de consigne prédéterminée à poursuivre ; désigne le début d’un horizon de prédiction ; désigne la fin de l’horizon de prédiction ; désigne un horizon de calcul du signal de commande ; et est un terme de pondération prédéterminé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel les microporteurs sont des billes et/ou des disques, les microporteurs ayant un diamètre compris entre 50 micromètres et 1000 micromètres. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le bioréacteur comprend un agitateur du milieu de culture et au moins un capteur de mesure de la quantité de particules en suspension dans la cuve, le procédé comprenant en outre : un réglage dynamique de l’agitateur du milieu de culture en fonction de la quantité de particules en suspension mesurée par l’au moins un capteur. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un système de commande pour bioréacteur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Système de commande pour bioréacteur tel qu’un système SCADA, le système comprenant un processeur couplé à une mémoire, la mémoire ayant enregistré le programme d’ordinateur de la revendication 10, le processeur étant configuré pour exécuter les instructions du programme d’ordinateur afin de contrôler le bioréacteur selon le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 9. Bioréacteur intégrant un système de commande selon la revendication 11.