Evaluation modellgestützter Design of Experiments-Methoden zur Auslegung biopharmazeutischer Prozesse
Creators: name: Kuchemüller, Kim Beatrice
Publisher: name: TUHH Universitätsbibliothek
Year: 2022
Subjects: classificationCode: 570
subject: Biowissenschaften, Biologie

description: Die steigende Nachfrage nach Biopharmazeutika und die Notwendigkeit, die Herstellungskosten zu reduzieren, erhöhen den Druck, produktive und effiziente Bioprozesse zu entwickeln. Bei der Prozessentwicklung und -optimierung werden meist konventionelle Design of Experiments- (DoE) Methoden verwendet. Da es sich hierbei um einen explorativen Ansatz handelt, erfordert DoE umfangreiches Expertenwissen über die untersuchten Faktoren und deren Grenzwerte, und führt oft zu mehreren zeit- und kostenintensiven Versuchsreihen. Im Gegensatz zum konventionellen DoE, werden im modellgestützten DoE (mDoE) die empfohlenen Experimente mit Hilfe von mathematischen Prozessmodellen simuliert und zur Bewertung des Versuchsraumes herangezogen. Dadurch wird die Erstellung eines wohldefinierten Versuchsraums ermöglicht, da Änderungen ohne experimentellen Mehraufwand durchgeführt werden können. Empfohlene Experimente werden so in deutlich reduzierter Anzahl umgesetzt. Neben der signifikanten Reduktion der Anzahl von Experimenten wird der Einsatz von mathematischen Prozessmodellen heute als nachhaltiger Teil einer wissensgetriebenen Bioprozessentwicklungsstrategie gesehen. mDoE-Methoden werden allerdings im biopharmazeutischen Bereich bisher nur für die Prozessauslegung bei breiter vorliegender Datenlage angewendet. Diese Prozesse sind der Late-Stage-Prozessentwicklung zuzuordnen, wobei aktuell ungeklärt ist, inwiefern mDoE-Konzepte im Early-Stage-Bereich anwendbar sind. Jedoch ist gerade in der Early-Stage-Prozessentwicklung der Bedarf nach geeigneten Methoden zur wissensgetriebenen Prozessauslegung gegeben. Daher ist die zugrundeliegende These dieser Dissertation, dass die mDoE-Methoden für eben diese Prozesse im Early-Stage-Bereich anwendbar sind. Hierzu wurden Early-Stage-Prozesse für verschiedene Zelllinien untersucht und evaluiert. Anhand einer breiten Datenlage für CHO DP12-Zellen wurden die Bausteine zur erfolgreichen Umsetzung eines mDoE definiert und in einen mDoE-Workflow integriert. Mittels adhärent-wachsender Zellen (mesenchymale Stammzellen (hMSC-TERT) und Mausfibroblasten (L929-Zellen)) wurde der Nutzen des mDoE-Workflows anhand verschiedener Entwicklungsstadien untersucht. Es wurde das Zellverhalten der adhärent-wachsenden Zellen modellgestützt sowie unsicherheitsbasiert analysiert und ein mathematisches Prozessmodell etabliert. Durch Anpassen der Kultivierungsbedingungen wurden erfolgreich Kultivierungen im Schüttelkolben sowie erstmals ein Bead-to-Bead-Transfer im Schüttelkolben umgesetzt. Für L929-Zellen wurde durch eine Reduzierung der initialen Microcarrier-Konzentration eine 8-fache Steigerung der Zellausbeute erzielt. Beim Anpassen des Bead-to-Bead-Transfers der hMSC-TERTs wurde eine 6,3-fache Steigerung der Zellkonzentration erreicht. Schlussendlich wurden Zusammenhänge in unterschiedlichen Maßstäben detektiert, sodass eine Maßstabsübertragung möglich ist. Insgesamt wurde der mDoE-Workflow erfolgreich für die Expansion verschiedener Zelllinien angewandt, wobei das Zellverhalten analysiert, die Zellausbeuten erhöht und die Randbedingungen der mDoE-Methoden optimiert wurden. Die wissensbasierte Anwendung von mDoE-Methoden bietet somit die Möglichkeit ebenfalls in der Early-Stage-Entwicklung Expansionsprozesse auszulegen und klinisch relevante Zellzahlen zu produzieren.
description: The growing demand for biopharmaceuticals and the need to reduce manufacturing costs are increasing the pressure to develop productive and efficient bioprocesses. Conventional Design of Experiments (DoE) methods are mostly used in process development and optimization. Being an exploratory approach, DoE requires extensive expert knowledge of the investigated factors and their limits, and often results in several time-consuming and costly series of experiments. In contrast to conventional DoE, in model-assisted DoE (mDoE) the recommended experiments are simulated using mathematical process models to evaluate the experimental space. This enables a well-defined experimental space, since changes can be made without additional experimental effort. Recommended experiments are thus implemented in a significantly reduced number. In addition to the significant reduction in the number of experiments, the use of mathematical process models is now seen as a sustainable part of a knowledge-driven bioprocess development strategy. However, mDoE methods have so far only been applied in the biopharmaceutical field for process design in the presence of broad available data. These processes are classified to late-stage process development, although it is currently unclear to what extent mDoE concepts can be applied to the early-stage of process development. Nevertheless, especially in early-stage processes there is a need for suitable methods for knowledge-driven process design. Therefore, the basic hypothesis of this dissertation is that mDoE methods are applicable to these very processes. For this purpose, early-stage processes for different cell lines were investigated and evaluatetd. Based on a broad data set for CHO DP12 cells, the components for the successful implementation of an mDoE were defined and integrated into an mDoE workflow. For this purpose, experimental designs were programmed and implemented in an mDoE toolbox. Using adherent-growing cells (mesenchymal stem cells, hMSC-TERT and mouse fibroblasts, L929), the utility of the mDoE workflow was investigated using different developmental stages. The cell behavior of adherent-growing cells was model-assisted as well as uncertainty-based analyzed, and a mathematical process model was established. Thereby, the cultivation conditions of L929 cells and hMSC-TERT were successfully adapted for cultivation in shake flasks. Thus, cultivations as well as bead-to-bead transfer in shake flasks were successfully implemented for the first time. For L929 cells, an 8-fold increase in cell yield was achieved by reducing the initial microcarrier concentration. When adjusting the bead-to-bead transfer of hMSC-TERTs, a 6.3-fold increase in cell concentration was achieved. Finally, correlations were detected at different scales, allowing scale transfer. Overall, the mDoE workflow was successfully applied to the expansion of various cell lines, analyzing cell behavior, increasing cell yields, and optimizing boundary conditions for mDoE-methods. The knowledge-based application of mDoE methods thus offers also in early-stage processes the possibility to design expansion processes and produce clinically relevant cell numbers.