Результат интеллектуальной деятельности: МНОГОМЕРНЫЙ СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ И МОНИТОРИНГ ДЛЯ БИОПРОИЗВОДСТВА

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ

Настоящая заявка испрашивает приоритет по следующим предварительным заявкам на патент США, полное содержание каждой из которых включено в данный документ посредством ссылки: 62/637891, поданной 2 марта 2018 г.; 62/673845, поданной 18 мая 2018 г.; и 62/729402, поданной 10 сентября 2018 г.

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Настоящее изобретение относится к системам и способам, предназначенным для применения в системах интегрированного непрерывного биопроизводства.

ПРЕДПОСЫЛКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Клетки млекопитающих, содержащие нуклеиновую кислоту, которая кодирует рекомбинантный белок, часто применяют для получения белков, важных с терапевтической или коммерческой точки зрения. Интегрированное непрерывное биопроизводство представляет собой важный аспект снижения затрат, ассоциированных с терапевтическими средствами на основе таких белков. Системы мониторинга применяются в биопроизводстве для оценки различных биологических продуктов и условий технологического процесса.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ

Интегрированное непрерывное биопроизводство субстанций на основе терапевтических белков и других биологических молекул имеет огромный потенциал для получения в будущем жизненно важных лекарственных средств и усиления широкого внедрения видов терапии, которые опираются на доступность таких биологических молекул. Для биопроизводства в промышленном масштабе могут применяться двухколоночные и многоколоночные хроматографические системы, выполненные в ряде конфигураций. В таких системах технологический мониторинг потоков различных элюентов может быть использован для коррекции связанных с технологическим процессом параметров и для управления атрибутами продуктов, например селективный сбор потоков элюентов из определенных колонок и регулировка буферных свойств растворов (например, pH).

В настоящем изобретении представлены способы и системы для определения свойств растворов, таких как концентрации растворенных веществ, распределение заряда аналита, представляющего интерес, технологические примеси и примеси, связанные с продуктом, целостность молекул, агрегационное состояние и pH, с использованием датчиков, функционирующих в реальном времени или близком к реальному времени, которые интегрированы в одну технологическую линию с хроматографическими системами и/или биореакторами и соединены с электронным контроллером, который анализирует информацию, измеряемую датчиками. Мониторинг инфракрасных спектров растворов можно осуществлять непрерывно, а для точной одновременной характеристики количественных химических, физических и/или биологических свойств ряда различных аналитов в растворе применяются хемометрические модели. Спектры могут быть получены непосредственно из проточных растворов, вследствие чего измерения осуществляются с незначительным нарушением технологического процесса производства или без такового. Кроме того, хемометрические модели могут обеспечивать извлечение количественной информации относительно аналитов в реальном времени или близком к реальному времени, обеспечивая быструю обратную связь и управление параметрами и операциями биопроизводства, связанными с технологическим процессом.

В первом аспекте настоящего изобретения представлены способы, которые включают получение колебательного спектра раствора в биологической производственной системе, анализ колебательного спектра с использованием первой хемометрической модели с определением значения первого атрибута качества, ассоциированного с раствором, анализ колебательного спектра с использованием второй хемометрической модели с определением значения второго атрибута качества, ассоциированного с раствором, и регулировку по меньшей мере одного параметра блока очистки биологической производственной системы, выполняемую исходя из по меньшей мере одного из значений первого и второго атрибутов качества.

Варианты осуществления способов могут включать любой один или несколько из следующих признаков.

Способы могут включать применение биологической производственной системы для получения по меньшей мере одного из терапевтической субстанции на основе белка, лекарственной субстанции на основе нуклеиновой кислоты и лекарственной субстанции для генной терапии. Терапевтическая субстанция на основе белка может включать по меньшей мере одно из белка, пептида, антитела и фермента. Лекарственная субстанция на основе нуклеиновой кислоты может включать по меньшей мере одно из ДНК, плазмиды, олигонуклеотида, аптамера, дезоксирибозима, РНК-аптамера, РНК-ловушки, фрагмента микроРНК и фрагмента малой интерферирующей РНК.

Для биологического продукта, получаемого с помощью биологической производственной системы, каждый из первого и второго атрибутов качества может быть независимо выбран из группы, состоящей из атрибутов качества продукта, примесей, связанных с продуктом, и примесей, связанных с технологическим процессом.

Получение колебательного спектра может предусматривать направление излучения таким образом, чтобы оно падало на раствор, и измерение регистрируемого в режиме нарушенного полного отражения излучения от раствора. Излучение может падать на раствор в результате прохождения через пропускающее излучение окно, и регистрируемое в режиме нарушенного полного отражения излучение перед осуществлением его измерения может проходить через пропускающее излучение окно. Способы могут включать измерение регистрируемого в режиме нарушенного полного отражения излучения от раствора при прохождении потока раствора относительно пропускающего излучение окна.

Пропускающее излучение окно может образовывать часть проточной ячейки. Падающее излучение может предусматривать инфракрасное излучение.

Первая хемометрическая модель может предусматривать первую совокупность главных колебательных компонент, коррелирующую с первым атрибутом качества. Первая хемометрическая модель может предусматривать по меньшей мере три главные колебательные компоненты (например, по меньшей мере пять главных колебательных компонент). Анализ колебательного спектра с использованием первой хемометрической модели может предусматривать расчет значения первого атрибута качества, выполняемый исходя из первой совокупности главных колебательных компонент. Расчет значения первого атрибута качества может предусматривать определение значения как линейной функции от первой совокупности главных колебательных компонент.

Вторая хемометрическая модель может предусматривать вторую совокупность главных колебательных компонент, коррелирующую с первым атрибутом качества. Вторая хемометрическая модель может предусматривать по меньшей мере три главные колебательные компоненты (например, по меньшей мере пять главных колебательных компонент). Первая и вторая совокупности главных колебательных компонент могут не иметь общих элементов. Анализ колебательного спектра с использованием второй хемометрической модели может предусматривать расчет значения второго атрибута качества, выполняемый исходя из второй совокупности главных колебательных компонент. Расчет значения второго атрибута качества может предусматривать определение значения как линейной функции от второй совокупности главных колебательных компонент.

Раствор может предусматривать раствор, отводимый из блока очистки биологической производственной системы. Способы могут включать очистку раствора в блоке очистки перед осуществлением получения колебательного спектра раствора. Блок очистки может предусматривать хроматографическую колонку.

Способы могут включать получение колебательного спектра путем измерения излучения от раствора при прохождении потока раствора между первым блоком очистки и вторым блоком очистки биологической производственной системы. Каждый из первого и второго блоков очистки может предусматривать хроматографическую колонку.

Способы могут включать получение колебательного спектра путем измерения излучения от раствора после выхода потока раствора из конечного блока очистки биологической производственной системы.

Раствор может представлять собой первый раствор, и способы могут включать получение колебательного спектра второго раствора в биологической производственной системе, анализ колебательного спектра второго раствора с использованием первой хемометрической модели с определением значения первого атрибута качества для второго раствора и анализ колебательного спектра второго раствора с использованием второй хемометрической модели с определением значения второго атрибута качества для второго раствора. Поток первого раствора может перемещаться между первым блоком очистки и вторым блоком очистки биологической производственной системы, а поток второго раствора может перемещаться между вторым блоком очистки в третьим блоком очистки биологической производственной системы. Способы могут включать регулировку по меньшей мере одного параметра, выполняемую исходя из по меньшей мере одного из значений первого и второго атрибутов качества для первого раствора и значений первого и второго атрибутов качества для второго раствора.

Способы могут включать получение колебательного спектра и определение значений первого и второго атрибутов качества в течение периода времени, составляющего 30 секунд или меньше, начиная с момента времени, в который излучение становится падающим на раствор. Период времени может составлять 10 секунд или меньше (например, 2 секунды или меньше).

Способы могут включать повторение стадий получения колебательного спектра, анализа колебательного спектра с использованием первой хемометрической модели и анализа колебательного спектра с использованием второй хемометрической модели с определением временной последовательности значений первого атрибута качества и значений второго атрибута качества, ассоциированных с последовательными порциями раствора. Способы могут включать регулировку по меньшей мере одного параметра, выполняемую исходя из по меньшей мере одной из временной последовательности значений первого атрибута качества и временной последовательности значений второго атрибута качества.

Способы могут включать получение совокупности, предусматривающей один или несколько калибровочных спектров, являющихся репрезентативными для раствора, и анализ совокупности калибровочных спектров с определением первой и второй совокупностей главных колебательных компонент. Первая хемометрическая модель может предусматривать первую совокупность коэффициентов, ассоциированных с первой совокупностью главных колебательных компонент, и вторая хемометрическая модель может предусматривать вторую совокупность коэффициентов, ассоциированных со второй совокупностью главных колебательных компонент, и способы могут включать определение первой и второй совокупностей коэффициентов, выполняемое с помощью регрессионного анализа.

Способы могут включать анализ колебательного спектра с использованием третьей хемометрической модели с определением значения третьего атрибута качества, ассоциированного с раствором. Третья хемометрическая модель может предусматривать третью совокупность главных колебательных компонент, коррелирующую с третьим атрибутом качества. Третья хемометрическая модель может предусматривать по меньшей мере три главные колебательные компоненты (например, по меньшей мере пять главных колебательных компонент). Анализ колебательного спектра с использованием третьей хемометрической модели может предусматривать расчет значения третьего атрибута качества, выполняемый исходя из третьей совокупности главных колебательных компонент. Расчет значения третьего атрибута качества может предусматривать определение значения как линейной функции от третьей совокупности главных колебательных компонент. Способы могут включать регулировку по меньшей мере одного параметра, выполняемую исходя из по меньшей мере одного из значений первого, второго и третьего атрибутов качества.

Способы могут включать анализ колебательного спектра с использованием четвертой хемометрической модели с определением значения четвертого атрибута качества, ассоциированного с раствором. Четвертая хемометрическая модель может предусматривать четвертую совокупность главных колебательных компонент, коррелирующую с четвертым атрибутом качества. Четвертая хемометрическая модель может предусматривать по меньшей мере три главные колебательные компоненты (например, по меньшей мере пять главных колебательных компонент). Анализ колебательного спектра с использованием четвертой хемометрической модели может предусматривать расчет значения четвертого атрибута качества, выполняемый исходя из четвертой совокупности главных колебательных компонент. Расчет значения четвертого атрибута качества может предусматривать определение значения как линейной функции от четвертой совокупности главных колебательных компонент. Способы могут включать регулировку по меньшей мере одного параметра, выполняемую исходя из по меньшей мере одного из значений первого, второго, третьего и четвертого атрибутов качества.

По меньшей мере один из первого и второго атрибутов качества может быть выбран из группы, состоящей из концентрации, агрегатов, распределения вариантов, отличающихся зарядами, чистоты, гликанового профиля, идентичности и целостности. По меньшей мере один из первого и второго атрибутов качества может быть выбран из группы, состоящей из фрагментов белка, фрагментов нуклеиновой кислоты, вариантов нуклеиновой кислоты, пустых капсидов и относящихся к молекулам векторов примесей. По меньшей мере один из первого и второго атрибутов качества может быть выбран из группы, состоящей из белков клетки-хозяина, остаточной ДНК хозяина, остаточных лигандов колонки, концентрации примесей, количества примесей, остаточного вируса-помощника, остаточных белков вируса-помощника и остаточной ДНК вируса-помощника.

Варианты осуществления способов также могут предусматривать любые другие признаки, раскрытые в данном документе, в том числе комбинации признаков, которые раскрыты отдельно в связи с различными вариантами осуществления, если явно не указано иное.

В другом аспекте настоящего изобретения представлены биологические производственные системы, которые содержат биореактор, выполненный с возможностью получения раствора, который содержит биологический продукт, блок очистки, выполненный с возможностью приема раствора, источник излучения, выполненный с возможностью направления излучения таким образом, чтобы оно падало на раствор, устройство детекции, выполненное с возможностью измерения излучения от раствора, и системный контроллер, подключенный к биореактору и устройству детекции и выполненный с возможностью приема измеряемого сигнала от устройства детекции, соответствующего информации относительно колебательного спектра раствора; анализа информации с использованием первой хемометрической модели с определением значения первого атрибута качества, ассоциированного с раствором; анализа информации с использованием второй хемометрической модели с определением значения второго атрибута качества, ассоциированного с раствором и регулировки по меньшей мере одного параметра блока очистки, выполняемой исходя из по меньшей мере одного из значений первого и второго атрибутов качества.

Варианты осуществления систем могут включать любой один или несколько из следующих признаков.

Системы могут содержать проточную ячейку, расположенную таким образом, что раствор проходит через проточную ячейку, а источник излучения направляет излучение таким образом, что оно падает на раствор, в то время как раствор находится в проточной ячейке.

Биологический продукт может включать по меньшей мере одно из терапевтической субстанции на основе белка, лекарственной субстанции на основе нуклеиновой кислоты и лекарственной субстанции для генной терапии. Терапевтическая субстанция на основе белка может включать по меньшей мере одно из белка, пептида, антитела и фермента. Лекарственная субстанция на основе нуклеиновой кислоты может включать по меньшей мере одно из ДНК, плазмиды, олигонуклеотида, аптамера, дезоксирибозима, РНК-аптамера, РНК-ловушки, фрагмента микроРНК и фрагмента малой интерферирующей РНК.

Для биологического продукта, получаемого с помощью биологической производственной системы, каждый из первого и второго атрибутов качества может быть независимо выбран из группы, состоящей из атрибутов качества продукта, примесей, связанных с продуктом, и примесей, связанных с технологическим процессом.

Детектор может предусматривать датчик полного внутреннего отражения, выполненный с возможностью измерения регистрируемого в режиме нарушенного полного отражения излучения от раствора. Датчик полного внутреннего отражения может быть интегрирован в часть проточной ячейки. Контроллер и устройство детекции могут быть выполнены с возможностью измерения регистрируемого в режиме нарушенного полного отражения излучения от раствора при прохождении потока раствора в проточной ячейке. Падающее излучение может предусматривать инфракрасное излучение.

Первая хемометрическая модель может предусматривать первую совокупность главных колебательных компонент, коррелирующую с первым атрибутом качества. Первая хемометрическая модель может предусматривать по меньшей мере три главные колебательные компоненты (например, по меньшей мере пять главных колебательных компонент).

Контроллер может быть выполнен с возможностью анализа колебательного спектра с использованием первой хемометрической модели путем расчета значения первого атрибута качества, выполняемого исходя из первой совокупности главных колебательных компонент. Контроллер может быть выполнен с возможностью расчета значения первого атрибута качества как линейной функции от первой совокупности главных колебательных компонент.

Вторая хемометрическая модель может предусматривать вторую совокупность главных колебательных компонент, коррелирующую с первым атрибутом качества. Вторая хемометрическая модель может предусматривать по меньшей мере три главные колебательные компоненты (например, по меньшей мере пять главных колебательных компонент). Первая и вторая совокупности главных колебательных компонент могут не иметь общих элементов. Контроллер может быть выполнен с возможностью анализа колебательного спектра с использованием второй хемометрической модели путем расчета значения второго атрибута качества, выполняемого исходя из второй совокупности главных колебательных компонент. Контроллер может быть выполнен с возможностью расчета значения второго атрибута качества как линейной функции от второй совокупности главных колебательных компонент.

Раствор может предусматривать раствор, отводимый из блока очистки. Контроллер может быть подключен к блоку очистки и выполнен с возможностью очистки раствора в блоке очистки перед осуществлением получения информации относительно колебательного спектра раствора.

Блок очистки может предусматривать хроматографическую колонку. Блок очистки может представлять собой первый блок очистки системы, и система может содержать второй блок очистки, выполненный с возможностью приема раствора, где устройство детекции расположено с обеспечением измерения излучения от раствора при прохождении потока раствора между первым блоком очистки и вторым блоком очистки. Каждый из первого и второго блоков очистки может предусматривать хроматографическую колонку.

Блок очистки может представлять собой конечный блок очистки системы.

Раствор может представлять собой первый раствор, и устройство детекции может быть выполнено с возможностью измерения излучения от второго раствора, и контроллер может быть выполнен с возможностью приема измеряемого сигнала от устройства детекции, соответствующего информации относительно колебательного спектра второго раствора; анализа информации относительно второго раствора с использованием первой хемометрической модели с определением значения первого атрибута качества для второго раствора и анализа информации относительно второго раствора с использованием второй хемометрической модели с определением значения второго атрибута качества для второго раствора.

Блок очистки может представлять собой первый блок очистки, и система может содержать второй блок очистки и третий блок очистки, где поток первого раствора может перемещаться между первым блоком очистки и вторым блоком очистки, а поток второго раствора может перемещаться между вторым блоком очистки и третьим блоком очистки. Контроллер может быть выполнен с возможностью регулировки по меньшей мере одного параметра, выполняемой исходя из по меньшей мере одного из значений первого и второго атрибутов качества для первого раствора и значений первого и второго атрибутов качества для второго раствора.

Устройство детекции и контроллер могут быть выполнены с возможностью измерения излучения от раствора и определения значений первого и второго атрибутов качества в течение периода времени, составляющего 30 секунд или меньше, начиная с момента времени, в который излучение становится падающим на раствор. Период времени может составлять 10 секунд или меньше (например, 2 секунды или меньше).

Устройство детекции и контроллер могут быть выполнены с возможностью повторения стадий измерения излучения от раствора, анализа информации относительно колебательного спектра раствора с использованием первой хемометрической модели и анализа колебательного спектра с использованием второй хемометрической модели с определением временной последовательности значений первого атрибута качества и значений второго атрибута качества, ассоциированных с последовательными порциями раствора. Контроллер может быть выполнен с возможностью регулировки по меньшей мере одного параметра, выполняемой исходя из по меньшей мере одной из временной последовательности значений первого атрибута качества и временной последовательности значений второго атрибута качества.

Контроллер может быть выполнен с возможностью получения совокупности, предусматривающей один или несколько калибровочных спектров, являющихся репрезентативными для раствора, и анализа совокупности калибровочных спектров с определением первой и второй совокупностей главных колебательных компонент. Первая хемометрическая модель может предусматривать первую совокупность коэффициентов, ассоциированных с первой совокупностью главных колебательных компонент, и вторая хемометрическая модель может предусматривать вторую совокупность коэффициентов, ассоциированных со второй совокупностью главных колебательных компонент, и контроллер может быть выполнен с возможностью определения первой и второй совокупностей коэффициентов путем выполнения регрессионного анализа.

Контроллер может быть выполнен с возможностью анализа информации относительно колебательного спектра раствора с использованием третьей хемометрической модели с определением значения третьего атрибута качества, ассоциированного с раствором. Третья хемометрическая модель может предусматривать третью совокупность главных колебательных компонент, коррелирующую с третьим атрибутом качества. Третья хемометрическая модель может предусматривать по меньшей мере три главные колебательные компоненты (например, по меньшей мере пять главных колебательных компонент). Контроллер может быть выполнен с возможностью анализа информации относительно колебательного спектра с использованием третьей хемометрической модели путем расчета значения третьего атрибута качества, выполняемого исходя из третьей совокупности главных колебательных компонент. Контроллер может быть выполнен с возможностью расчета значения третьего атрибута качества путем определения значения как линейной функции от третьей совокупности главных колебательных компонент. Контроллер может быть выполнен с возможностью регулировки по меньшей мере одного параметра, выполняемой исходя из по меньшей мере одного из значений первого, второго и третьего атрибутов качества.

Контроллер может быть выполнен с возможностью анализа информации относительно колебательного спектра с использованием четвертой хемометрической модели с определением значения четвертого атрибута качества, ассоциированного с раствором. Четвертая хемометрическая модель может предусматривать четвертую совокупность главных колебательных компонент, коррелирующую с четвертым атрибутом качества. Четвертая хемометрическая модель может предусматривать по меньшей мере три главные колебательные компоненты (например, по меньшей мере пять главных колебательных компонент). Контроллер может быть выполнен с возможностью анализа информации относительно колебательного спектра с использованием четвертой хемометрической модели путем расчета значения четвертого атрибута качества, выполняемого исходя из четвертой совокупности главных колебательных компонент. Контроллер может быть выполнен с возможностью расчета значения четвертого атрибута качества путем определения значения как линейной функции от четвертой совокупности главных колебательных компонент. Контроллер может быть выполнен с возможностью регулировки по меньшей мере одного параметра, выполняемой исходя из по меньшей мере одного из значений первого, второго, третьего и четвертого атрибутов качества.

По меньшей мере один из первого и второго атрибутов качества может быть выбран из группы, состоящей из концентрации, агрегатов, распределения вариантов, отличающихся зарядами, чистоты, гликанового профиля, идентичности и целостности. По меньшей мере один из первого и второго атрибутов качества может быть выбран из группы, состоящей из фрагментов белка, фрагментов нуклеиновой кислоты, вариантов нуклеиновой кислоты, пустых капсидов и относящихся к молекулам векторов примесей. По меньшей мере один из первого и второго атрибутов качества может быть выбран из группы, состоящей из белков клетки-хозяина, остаточной ДНК хозяина, остаточных лигандов колонки, концентрации примесей, количества примесей, остаточного вируса-помощника, остаточных белков вируса-помощника и остаточной ДНК вируса-помощника.

Варианты осуществления систем также могут предусматривать любые другие признаки, раскрытые в данном документе, в том числе комбинации признаков, которые раскрыты отдельно в связи с различными вариантами осуществления, если явно не указано иное.

Используемый в данном документе термин "в реальном времени" относится к измерениям или технологическим процессам, которые происходят с относительно небольшой задержкой или периодом повторения. Например, измерения "в реальном времени" представляют собой измерения, для которых общий прошедший временной интервал между началом измерения спектроскопической информации и временем, в которое значение параметра или другая величина рассчитывается на основе этой информации, составляет 1 минуту или меньше. Периодические измерения в реальном времени представляют собой повторяющиеся/периодические измерения с интервалом времени, составляющим 1 минуту или меньше, между последовательными измерениями.

В данном документе измерения "в близком к реальному времени" представляет собой измерения, для которых общий прошедший временной интервал между началом измерения спектроскопической информации и временем, в которое значение параметра или другая величина рассчитывается на основе этой информации, составляет от 1 минуты до 5 минут. Периодические измерения в близком к реальному времени представляют собой повторяющиеся/периодические измерения с интервалом времени, составляющим от 1 минуты до 5 минут между последовательными измерениями.

Используемый в данном документе термин "атрибут качества" относится к значению параметра, который используется для оценки рабочего состояния системы биопроизводства, целостности технологического процесса, реализованного в такой системе, и/или продукта, полученного в результате такого технологического процесса. Атрибуты качества могут представлять собой атрибуты качества продукта, которые относятся к чистоте, целостности, выходу и другим характеристикам продукта, полученного с помощью системы биопроизводства; они могут представлять собой параметры примесей, связанных с продуктом, которые представляют информацию относительно продукта, который получают в системе; и они могут представлять собой параметры чистоты, связанной с технологическим процессом, которые представляют информацию относительно точности технологических процессов биопроизводства, реализованных в системе.

Если не определено иное, все технические и научные термины, используемые в данном документе, имеют такое же значение, которое обычно понятно специалисту в данной области техники, к которой относится настоящее изобретение. Хотя при практическом осуществлении или тестировании рассматриваемого в данном документе объекта изобретения можно применять способы и материалы, сходные с описанными в данном документе или эквивалентные им, ниже описаны только подходящие способы и материалы. Все публикации, заявки на патенты, патенты и другие ссылки, упомянутые в данном документе, включены с помощью ссылки во всей своей полноте. В случае противоречий настоящее описание, в том числе определения, будут иметь преимущественную силу. Кроме того, материалы, способы и примеры являются лишь иллюстративными и не предназначены для ограничения.

Подробности одного или нескольких вариантов осуществления изложены на прилагаемых графических материалах и в описании ниже. Другие признаки и преимущества будут очевидны из описания, графических материалов и формулы изобретения.

ОПИСАНИЕ ГРАФИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВ

На фиг. 1 представлена схематическая диаграмма, на которой показан пример системы измерения информации относительно спектра в инфракрасной области для технологического раствора в системе биопроизводства.

На фиг. 2 представлена схематическая диаграмма в поперечном разрезе, на которой показан пример волокна.

На фиг. 3 представлена схематическая диаграмма, на которой показан пример призмы, которая образует границу раздела, на которой происходит нарушенное полное отражение.

На фиг. 4 представлена схематическая диаграмма, на которой показан пример проточной ячейки, расположенной между двумя жидкостными трубопроводами.

На фиг. 5 представлена схематическая диаграмма, на которой показан другой пример проточной ячейки, расположенной между двумя жидкостными трубопроводами.

На фиг. 6 представлена схематическая диаграмма, на которой показан луч падающего излучения, который преломляется на поверхности призмы.

На фиг. 7 представлена схематическая диаграмма, на которой показан пример системы измерения, которая измеряет спектроскопическую информацию в инфракрасном диапазоне для жидкости в системе биопроизводства.

На фиг. 8 представлена блок-схема, на которой показаны иллюстративные стадии, которые могут быть выполнены для анализа получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации относительно технологической жидкости.

На фиг. 9 представлена блок-схема, на которой показаны иллюстративные стадии, которые могут быть выполнены для создания и проверки хемометрической модели для атрибута технологической жидкости на основе получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации, измеряемой для технологического жидкости.

На фиг. 10 представлена схематическая диаграмма, на которой показан пример системы биопроизводства.

На фиг. 11 представлена схематическая диаграмма, на которой показан пример методики переключения трех колонок в периодической противоточной хроматографической системе.

На фиг. 12 представлен график, на котором показан инфракрасный спектр с преобразованием Фурье (FTIR) очищенного посредством белка А образца антитела.

На фиг. 13 представлен график, на котором показаны прогнозируемые значения концентрации антитела, рассчитанные на основе модели частично наименьших квадратов (PLS) для определения концентрации антитела, и соответствующие измеренные значения концентрации антитела.

На фиг. 14A представлен график, на котором показан пример инфракрасных спектров с авторазложением Фурье FTIR для очищенных посредством белка A образцов.

На фиг. 14B представлена график, на котором показана калибровочная модель PLS, разработанная для значений агрегации для образца, и измеренные значения агрегации для образца.

На фиг. 15A представлен график, на котором показана совокупность спектров, используемых для создания модели PLS для определения содержания белка клетки-хозяина (HCP) в образце.

На фиг. 15B представлен график, на котором показана модель PLS для определения содержания HCP в образце, определенного на основе спектров, представленных на фиг. 15A, и измеренные значения HCP для образца.

На фиг. 16A - 16C представлены графики, на которых показаны три разные модели PLS для определения значений распределения вариантов, отличающихся зарядами, в образце.

На фиг. 17 представлена таблица, в которой показаны значения концентрации антитела, прогнозируемые для шести образцов с использованием модели частично наименьших квадратов для определения концентрации антитела.

На фиг. 18A - 18D представлены графики, на которых показаны измерения плотности жизнеспособных клеток, жизнеспособности клеток, титра собранного материала и удельной производительности для перфузионного биореактора.

На фиг. 19A - 19D представлены графики, на которых показаны измерения концентрации глюкозы, концентрации глутамина, концентрации лактата и концентрации ионов аммония для различной плотности клеток, pH и условий перфузии для биореактора, обеспечивающего получение продукта на основе моноклонального антитела.

На фиг. 20A - 20D представлены графики, на которых показаны ежедневные измерения концентрации глюкозы, титра собранного материала, концентрации лактата и концентрации ионов аммония для среды биореактора.

На фиг. 21A - 21F представлены графики, на которых показаны измерения концентрации глюкозы, концентрации глутамина, концентрации IgG, концентрации лактата, концентрации ионов аммония и осмолярности для среды биореактора, определенные на основе информации относительно спектра в инфракрасной области.

На фиг. 22A - 22D представлены графики, на которых показаны несколько значений концентрации глюкозы, титра собранного материала, концентрации лактата и концентрации ионов аммония, определенных для среды биореактора на основе информации относительно спектра в инфракрасной области.

На фиг. 23A - 23C представлены графики, на которых показаны несколько значений концентрации глюкозы, концентрации лактата и концентрации ионов аммония на более поздних стадиях культуральной среды биореактора, определенных на основе информации относительно спектра в инфракрасной области.

Подобные символы на графических материалах обозначают подобные элементы.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

Введение

Биопроизводство в промышленных масштабах может осуществляться в двух- и многоколоночных хроматографических системах, выполненных в различных конфигурациях. В этих сложных системах показатели выхода, качества продукта и отходов зависят от большого количества параметров, связанных с технологическим процессом, и стадий. В ходе получения терапевтических белков и других коммерчески ценных биомолекул эти параметры и стадии могут значительно влиять на конечные характеристики продукта. Следовательно, соответствующий контроль над такими параметрами и стадиями является важным аспектом крупномасштабного производства. Особенности и аспекты систем биопроизводства раскрыты, например, в публикации РСТ-заявки на патент № WO 2014/137903, полное содержание которой включено в данный документ посредством ссылки.

Осуществлению надлежащего контроля над параметрами биопроизводства, в том числе автоматизированному контролю, способствует осуществляемый в ходе технологического процесса поточный мониторинг потоков промежуточных растворов и, в частности, концентраций промежуточных компонентов и продуктов в таких потоках, а также других свойств (таких как, например, pH) таких потоков. Стандартные способы мониторинга растворов включают такие методики, как измерение поглощения в УФ-области. К сожалению, однако, такие способы подвержены дрифту показаний в течение периодов измерения, соответствующих нескольким дням, ввиду таких факторов, как температура, влажность, значения интенсивности окружающего света и локальная неоднородность образцов.

Кроме того, такие способы обычно не позволяют рассчитывать или иным образом определять несколько величин в реальном времени или в близком к реальному времени на основе одного измерения (например, измерения спектра поглощения). Вместо этого, как правило, существует соответствие 1:1 между выполняемыми измерениями и величинами, определяемыми на основе таких измерений. Таким образом, например, для измерения концентраций двух разных соединений в потоке раствора должны быть записаны два разных измерения поглощения в УФ-области, и каждое из них будет обеспечивать значение концентрации для одного из соединений. Ввиду времени измерения и анализа, необходимого для определения таких значений, может оказаться невозможным определение значений нескольких величин в реальном времени или в близком к реальному времени.

В данном документе раскрыты способы и системы, в которых используются спектроскопические измерения в инфракрасном диапазоне в сочетании с многомерными хемометрическими моделями для определения количественной информации относительно аналитов и свойств технологических растворов. Аналиты могут включать, например, продукт и промежуточные компоненты, продукты, представляющие собой отходы, остаточные реагенты и компоненты буфера. Примеры свойств могут включать без ограничения уровни pH, уровни солености, уровни агрегации белков/пептидов, количества/концентрации биологических продуктов, таких как белки, пептиды и нуклеиновые кислоты, концентрации/количества технологических примесей и примесей, связанных с продуктом, и значения распределения отличающихся зарядами вариантов белков.

Спектроскопические измерения в инфракрасном диапазоне могут выполняться быстро и с высокой воспроизводимостью, а калибровочные хемометрические модели используются для прогнозирования атрибутов качества в реальном времени или в близком к реальному времени в ряде различных условиях технологического процесса биопроизводства и для ряда различных реагентов, продуктов, побочных продуктов и примесей. Широкий контроль, обеспечиваемый хемометрическими способами анализа, раскрытыми в данном документе, позволяет выполнять процессы биопроизводства более эффективно, с меньшим количеством отходов, более высоким выходом и более высокой чистотой продукта.

Ввиду значений длин волн инфракрасного излучения спектроскопические измерения в инфракрасном диапазоне, как правило, предоставляют информацию относительно колебательных свойств аналитов, таких как продукты реакции и побочные продукты в технологических жидкостях в системах биопроизводства. В то время как другие способы измерения, такие как рамановская спектроскопия, также могут обеспечивать важную информацию относительно таких аналитов, измерения в инфракрасном диапазоне при некоторых обстоятельствах могут обеспечивать определенные преимущества. Обычно, например, измерения спектроскопической информации в инфракрасном диапазоне могут выполняться быстрее (например, в течение примерно 30 с или меньше), чем соответствующие рамановские измерения, которые могут занимать от 10 до 15 минут. Соответственно, измерения в инфракрасном диапазоне могут лучше подходить для областей применения, предусматривающих мониторинг и управление технологическим процессом в реальном времени или в близком к реальному времени.

Применение измерений в инфракрасном диапазоне для технологического мониторинга вышестоящих и нижестоящих процессов в операциях биопроизводства биологических лекарственных препаратов до настоящего времени было очень ограниченным ввиду реализации производственных процессов в водном растворе, а также сильного поглощения излучения водой при примерно 1640 см^-1. Технологическая вода существенно нарушает стандартные аналитические расчеты, основанные на измерениях в инфракрасном диапазоне, иногда до такой степени, что определение количественной информации на основе таких измерений является невозможным. Однако хемометрические способы, раскрытые в данном документе, могут надежно прогнозировать количественные значения ряда различных параметров даже при наличия сильного поглощения излучения водой. Соответственно, в способах, раскрытых в данном документе, могут использоваться спектральные измерения в инфракрасном диапазоне для рутинного высокопроизводительного мониторинга и управления технологическим процессом.

Кроме того, спектроскопические измерения в инфракрасном диапазоне могут быть более чувствительными к изменениям аналитов и свойств технологических жидкостей, чем рамановские измерения. В сочетании со скоростью, с которой могут выполняться такие измерения, спектроскопические измерения в инфракрасном диапазоне могут быть более подходящими для областей применения, характеризующихся более высокой производительностью, во время активного мониторинга технологических процессов биопроизводства.

Кроме того, спектроскопические измерения в инфракрасном диапазоне, как правило, менее чувствительны к изменениям условий окружающей среды, которые происходят во время выполнения измерений. По сравнению с рамановскими измерениями, например, спектроскопические измерения в инфракрасном диапазоне обычно менее чувствительны к изменениям температуры, влажности и окружающего света. Соответственно, хемометрические модели, основанные на таких измерениях, после калибровки могут использоваться в более разнообразных условиях, и их может быть легче перенести из лаборатории в промышленное высокопроизводительное производство.

Спектроскопические измерения в инфракрасном диапазоне и системы измерения

На фиг. 1 представлена схематическая диаграмма, на которой показан вариант осуществления системы измерения 100 для измерения информации относительно спектра в инфракрасной области для технологического раствора в системе биопроизводства. Система 100 предусматривает проточную ячейку 106, расположенную между жидкостными трубопроводами 102 и 104. Жидкость 122 поступает в проточную ячейку 106 из трубопровода 102, перемещается через ячейку 106 в направлении, указанном стрелками на фиг. 1, и выходит из ячейки 106 в трубопровод 104.

В некоторых вариантах осуществления, как показано на фиг. 1, проточная ячейка 106 предусматривает границу раздела, на которой происходит нарушенное полное отражение (ATR), для измерения информации относительно спектра в инфракрасной области в конфигурации/режиме ATR. На фиг. 1 граница раздела, на которой происходит ATR, реализована в виде призмы 108, которая образует часть внутренней полости в ячейке 106. Первое волокно 110 оптически связано с первой поверхностью 124 призмы 108 и с источником света 112. Второе волокно 114 оптически связано со второй поверхностью 126 призмы 108 и детектором 116. Источник излучения 112 и детектор 116 электрически связаны с контроллером 120.

Во время работы контроллер 120 активирует источник излучения 112 с генерацией падающего излучения 130. Падающее излучение 130 вводится в первое волокно 110 и доставляется первым волокном 110 в призму 108 через первую поверхность 124. После входа в призму 108 падающее излучение 130 распространяется к поверхности 128 проточной ячейки 106.

Угол падения θ падающего излучения 130 по отношению к нормали к поверхности 128 и материал, из которого образована проточная ячейка 106, выбирают таким образом, чтобы, когда падающее излучение 130 достигло поверхности 128, падающее излучение подвергалось полному внутреннему отражению от поверхности 128, генерируя отраженное излучение 132. Отраженное излучение 132 вводится во второе волокно 114 через поверхность 126, распространяется через второе волокно 114 и обнаруживается детектором 116. Детектор 116 преобразует отраженное излучение 132 в спектральную информацию и передает спектральную информацию контроллеру 120. Как будет объяснено более подробно ниже, контроллер 120 анализирует спектральную информацию с определением информации относительно одного или нескольких компонентов жидкости 122 и/или одного или нескольких условий технологического процесса, ассоциированных с технологическим процессом биопроизводства, который обеспечивает получение жидкости 122.

Источник излучения 112 может предусматривать ряд различных источников излучения. В некоторых вариантах осуществления, например, источник излучения 112 включает один или несколько светоизлучающих диодов (LED). Как правило, источник излучения 112 генерирует падающее излучение 130 в инфракрасной области электромагнитного спектра. Например, падающее излучение 130 обычно предусматривает излучение при одной или нескольких длинах волн от 750 нм до 500 микрон.

В некоторых вариантах осуществления источник излучения 112 генерирует падающее излучение 130 при нескольких различных длинах волн. Например, источник излучения 112 может генерировать падающее излучение 130 при 3 или более (например, 5 или более, 7 или более, 10 или более, 15 или более, 20 или более или даже большем количестве) отдельных спектрально разделенных "полосах" или "линиях", каждая из которых характеризуется центральной длиной волны в пределах инфракрасной области спектра.

В некоторых вариантах осуществления источник излучения 112 генерирует широкополосное падающее излучение 130 в диапазоне длин волн в инфракрасной области спектра. Например, падающее излучение 130 может иметь полную ширину при полумаксимальной ширине полосы, составляющей 100 нм или больше (например, 200 нм или больше, 500 нм или больше, 1 микрон или больше, 5 микрон или больше, 10 микрон или больше, 50 мкм или больше, 100 мкм или больше, 200 мкм или больше, 300 мкм или больше).

Детектор 116, как правило, может быть реализован рядом различных способов. В некоторых вариантах осуществления, например, детектор 116 может представлять собой инфракрасный спектрометр с преобразованием Фурье (FTIR), который принимает отраженное излучение 132 и генерирует спектральную информацию для отраженного излучения. Одним из подходящих FTIR-спектрометров для применения в качестве детектора 116 является FTIR-анализатор Bruker MATRIX-MF^® (доступный от Bruker Optics, Биллерика, Массачусетс) с инфракрасным датчиком на основе ртутно-кадмиевого теллурида (MCT), хотя также могут использоваться многие другие FTIR-спектрометры.

Детектор 116 также может быть реализован с использованием стандартных оптических элементов, которые пространственно рассеивают частотные компоненты отраженного излучения 132, тем самым выполняя картирование частоты излучения по направлению осей пространственной системы координат, а затем анализируя рассредоточенные частотные компоненты в виде функции положения с измерением интенсивности излучения. Подходящие оптические элементы для пространственного распределения частотных компонентов отраженного излучения 132 включают решетки, призмы, дифракционные оптические элементы и адаптивные модуляторы, такие как оптические модуляторы на основе жидких кристаллов. После того, как частотные компоненты отраженного излучения 132 были пространственно рассредоточены, интенсивность излучения в виде функции частоты может быть измерена с использованием различных детекторов, подходящих для применения при детекции инфракрасного излучения, в том числе детекторов на основе одного или нескольких из ртутно-кадмиевого теллурида, антимонида индия, арсенида индия и селенида свинца, и/или детекторов с сенсорами на основе квантовых ям и/или квантовых точек.

Как показано на фиг. 1, в некоторых вариантах осуществления падающее излучение 130 и отраженное излучение 132 могут доставляться к границе раздела, на которых происходит ATR, и от нее (например, призме 108) через оптические волокна 110 и 114. Однако в некоторых вариантах осуществления как падающее излучение 130, так и отраженное излучение могут доставляться к границе раздела, на которой происходит ATR, и от нее с использованием одного волокна. На фиг. 2 показана схематическая диаграмма в поперечном разрезе волокна 200, которое содержит первое переносящее излучение ядро 210 и второе переносящее излучение ядро 214, окруженные непрозрачным материалом оболочки 252. В один конец волокна 200 интегрирована граница раздела, на которой происходит ATR (реализованная в виде призмы 208). Призма 208 расположена таким образом, чтобы поверхность 250 могла быть оптически соединена с проточной ячейкой 106 на фиг. 1 вместо призмы 108.

Во время работы падающее излучение 130, генерируемое источником излучения 112, вводится в ядро волокна 210 и распространяется через ядро 210, достигая интегрированной призмы 208. Падающее излучение входит в призму 208 и подвергается полному внутреннему отражению от поверхности 250 призмы 208, генерируя отраженное излучение 132. Отраженное излучение 132 вводится в ядро 214 и распространяется обратно по волокну 200. На конце волокна 200, противолежащем по отношению к призме 208, отраженное излучение 132 вводится в детектор 116 и анализируется, как описано выше.

В целом, вышеприведенные примеры представляют только подгруппу оптических волокон и зондов, которые могут использоваться для транспортировки падающего излучения 130 и отраженного излучения 132 в системе 100. Можно использовать широкий ряд различных волокон и зондов, включая определенные коммерчески доступные компоненты. Одним из примеров подходящего коммерчески доступного зонда является алмазный зонд ATR IN350T^® (доступный от Bruker Optics).

Кроме того, в некоторых вариантах осуществления падающее излучение 130 и/или отраженное излучение 132 может распространяться через свободное пространство, а не передаваться по оптическим волокнам. Распространение в свободном пространстве может позволять вставлять дополнительные оптические элементы, такие как фильтры, апертуры, светоделители, зеркала и линзы, в оптический путь одного или обоих падающего излучения 130 и отраженного излучения 132, что позволяет дополнительно контролировать свойства обоих лучей.

Как показано на фиг. 1 и 2, в некоторых вариантах осуществления граница раздела, на которой происходит ATR, может быть реализована в виде призмы с геометрическими характеристиками (например, углом при вершине), выбранными для обеспечения того, чтобы полное внутреннее отражение падающего излучения 130 происходило при контакте падающего излучения с поверхностью раздела между материалом призмы и жидкостью 122. В более общем плане, граница раздела, на которой происходит ATR, также может быть реализована другими способами. На фиг. 3 представлена схематическая диаграмма, на которой показан другой пример границы раздела, на которой происходит ATR, реализованной в виде трапеции 308 (или в качестве альтернативы в виде усеченной призмы). Поверхность 328 трапеции 308 образует часть внутренней полости проточной ячейки 106. Кроме того, отражающее покрытие 362 расположено на поверхности 360 трапеции 308, являющейся противолежащей по отношению к поверхности 328.

Во время работы падающее излучение 330 вводится в трапецию 308 через поверхность 324 (например, из оптического волокна). Падающее излучение 330 падает в первое местоположение 372 вдоль границы раздела между жидкостью 122 и поверхностью 328 трапеции 308. Падающее излучение подвергается полному внутреннему отражению от поверхности 328, образуя отраженное излучение 332. Отраженное излучение 332 отражается покрытием 362 на поверхности 360 и снова падает в местоположение 374 вдоль границы раздела между жидкостью 122 и поверхностью 328 трапеции 308. Отраженное излучение 334 выходит из местоположения 374, отражается от покрытия 362 и падает в местоположение 376 вдоль границы раздела между жидкостью 122 и поверхностью 328. Отраженное излучение 336 выходит из местоположения 376 и выводится из трапеции 308 через поверхность 326 (например, в оптическое волокно).

Геометрические свойства трапеции 308 обеспечивают многократное взаимодействие падающего излучения 330 с жидкостью 122 через поверхность 328 трапеции 308, увеличивая отношение сигнал/шум спектральной информации, переносимой отраженным излучением 336, по сравнению с измерениями одиночного взаимодействия, которые происходят, например, на фиг. 1. Как правило, трапеция 308 может быть выполнена с такой возможностью, чтобы количество взаимодействий между падающим излучением 330 и жидкостью 122 через поверхность 328 составляло 2 или больше (например, 3 или больше, 5 или больше, 7 или больше, 10 или больше или даже большее количество).

В целом, границы раздела, на которых происходит ATR, такие как призма 108 и трапеция 308 для применения в системе 100, образованы из материалов с относительно высоким показателем преломления, чтобы обеспечивать наличие полного внутреннего отражения на границе раздела между призмой 108 и/или трапецией 308 и жидкостью 122 (например, поверхности 128 и/или 328). Подходящие материалы, из которых могут быть образованы границы раздела, на которых происходит ATR, такие как призма 108 и/или трапеция 328, включают без ограничения алмаз, германий, различные галогениды таллия, селенид цинка и кремний.

На фиг. 1 проточная ячейка 106 реализована в виде ячейки с непрерывным потоком, соединенной между трубопроводами 102 и 104. Поток жидкости 122, которая может предусматривать одну или несколько из множества различных технологических жидкостей в различных местоположениях в системе биопроизводства, перемещается через ячейку 106, в ходе чего выполняется измерение и анализ информации инфракрасного спектра. Проточная ячейка 106 может быть расположена в различных местоположениях в системе биопроизводства с обеспечением возможности измерения спектральной информации для целей оценки качества продукта и управления технологическим процессом. Например, в некоторых вариантах осуществления проточная ячейка 106 может быть расположена у выпускного отверстия биореактора (например, перфузионного биореактора, такого как перфузионный биореактор с тангенциальным потоком). В качестве альтернативы или в качестве дополнения проточная ячейка 106 может быть расположена вдоль пути потока жидкости между компонентами системы биопроизводства, в том числе между биореактором и блоком очистки, между двумя блоками очистки и/или после блоков очистки. Системы биопроизводства, как правило, могут содержать одну проточную ячейку 106 или несколько проточных ячеек 106, каждая из которых расположена в системе биопроизводства для измерения спектральной информации в разном местоположении.

В некоторых вариантах осуществления спектральные измерения в инфракрасном диапазоне выполняются, когда поток жидкости 122 не перемещается в ячейке 106. Фиг. 4 представляет собой схематическую диаграмму, на которой показана проточная ячейка 106, расположенная между двумя жидкостными трубопроводами 102 и 104. Первый клапан 402, электрически связанный с контроллером 120, расположен между трубопроводом 102 и проточной ячейкой 106. Второй клапан 404, электрически связанный с контроллером 120, расположен между проточной ячейкой 106 и трубопроводом 104. Во время работы контроллер 120 открывает клапан 402 для впуска части жидкости 122 в проточную ячейку 106. Когда часть жидкости 122 попадает в проточную ячейку 106, контроллер 120 закрывает клапан 402. Когда клапан 404 остается закрытым, часть жидкости 122 временно задерживается в проточной ячейке 106. Информация относительно спектра в инфракрасной области для жидкости 122 измеряется контроллером 120, как описано выше, при этом жидкость 122 остается статичной внутри проточной ячейки 106, а затем контроллер 120 открывает клапан 404 с обеспечением вытекания части жидкости 122 из ячейки 106. В это же время или позже контроллер 120 может также открывать клапан 402 с осуществлением впуска новой порции жидкости 122 в проточную ячейку 106. Таким образом, информация относительно спектра в инфракрасной области может быть измерена от непроточной части жидкости 122, что может быть применимым, когда скорость потока жидкости 122 через ячейку 106 в противном случае нарушила бы получение для жидкости точной воспроизводимой информации относительно спектра в инфракрасной области или помешала бы этому. Такие ситуации могут возникнуть, например, когда поток жидкости через ячейку 106 будет характеризоваться высокой мутностью, приводя к рассеянию падающего излучения 130 и/или взаимодействиям с пузырьками и другими неоднородностями, связанными с потоком, в жидкости 122.

Несмотря на то, что на фиг. 1 показан один пример проточной ячейки 106, которая может использоваться в системе 100, в более общем случае могут использоваться проточные ячейки, имеющие ряд различных геометрических характеристик. Фиг. 5 представляет собой схематическую диаграмму, на которой показана проточная ячейка 506, расположенная между трубопроводами 102 и 104. Граница раздела, на которой происходит ATR, образует часть полости или стенки канала в проточной кювете 506. Как показано на фиг. 5, поток жидкости 122 перемещается из трубопровода 102 через ячейку 506 и в трубопровод 104. Спектральные измерения в инфракрасном диапазоне выполняются посредством ATR падающего излучения 130 на границе раздела 128 при перемещении потока жидкости 122 или в качестве альтернативы, когда жидкость 122 находится в статическом состоянии в проточной ячейке 506 (например, когда клапаны, подключенные к контроллеру 120, регулируют поступление потока жидкости 122 в проточную ячейку 506 и из нее, как обсуждается выше).

Несмотря на то, что проточная ячейка 106 на фиг. 1 определяет нелинейный двумерный путь потока жидкости из трубопровода 102 через проточную ячейку 106 и в трубопровод 104, проточная ячейка 506 определяет линейный одномерный путь потока жидкости ввиду положений отверстий для жидкости 502 и 504 на обоих концах проточной ячейки 506. Для технологических жидкостей, поток которых перемещается с относительно более высокими скоростями в системе биопроизводства, проточная ячейка 506 может обеспечивать определенные преимущества по сравнению с проточной ячейкой 106. В частности, проточная ячейка 506 может обеспечивать поддержание скорости потока жидкости с более высоким содержанием агрегатов, тем самым гарантируя, что спектральные измерения в инфракрасном диапазоне не становятся сдерживающим скорость потока фактором в непрерывном технологическом процессе биопроизводства.

Как обсуждалось выше, определенные системы измерения, раскрытые в данном документе, выполнены с возможностью осуществления спектроскопических измерений в инфракрасном диапазоне с использованием геометрии на основе ATR. Геометрия ATR использует преимущество несоответствия показателей преломления между материалом, из которого образована граница раздела, на которой происходит ATR (например, призм 108 и 308), и жидкостью 122. На фиг. 6 представлена схематическая диаграмма, которая показывает луч 602 падающего излучения 130, который падает на поверхность 128 призмы 108. Поверхность 128 образует границу между материалом, из которого образована призма 108 (как правило, материалом, имеющим относительно высокий показатель преломления при длине волны луча 602), и жидкостью 122 (которая, как правило, имеет сравнительно меньший показатель преломления). Закон Снеллиуса описывает соотношение между углами падения и отражения на границе раздела, обозначаемыми как θ_i и θ_r, и показателями преломления n_p и n_f призмы и жидкости соответственно:

n_p sin θ_i=n_f sin θ_r. [1]

По мере повышения значения n_p по отношению к значению n_f значение sin θ_r повышается с поддержанием соотношения в уравнении (1). Другими словами, чем больше несоответствие показателей преломления между призмой 108 и жидкостью 122, тем больше значение sin θ_r, что означает, что угол преломления θ_r увеличивается. Для фиксированных значений n_p и n_f угол падения θ_i может быть выбран таким образом, что sin θ_r=1. Таким образом, преломленный луч 604 распространяется в направлении, проходящем по касательной к поверхности 128. Этот угол падения называется критическим углом, обозначаемым как θ_c.

Для углов падения, превышающих критический угол, преломленный луч 604 не генерируется на поверхности 128. Вместо этого падающий луч 602 подвергается полному внутреннему преломлению на поверхности 128, создавая отраженный луч 606. Однако на поверхности 128 затухающее поле распространяется на короткое расстояние, часто называемое глубиной проникновения, за пределы границы раздела и в жидкость 122. Через границу раздела энергия не перемещается. Тем не менее, затухающее поле взаимодействует с жидкостью 122 (и компонентами жидкости), а в результате этого взаимодействия изменяются спектральные свойства поля. В результате, анализируя вариации спектральных свойств отраженного луча 606, можно извлекать информацию относительно различных компонентов (таких как аналиты и побочные продукты производства) и атрибутов жидкости.

В некоторых вариантах осуществления измерение спектроскопической информации в инфракрасном диапазоне с использованием геометрии ATR может обеспечивать определенные преимущества. Например, по сравнению со спектроскопическими измерениями в инфракрасном диапазоне в режиме пропускания геометрия ATR связана с глубиной проникновения затухающего поля в исследуемую жидкость, которая является относительно небольшой по сравнению со стандартными длинами пути поглощения, используемыми в экспериментах в режиме пропускания. Как правило, чем больше длина пути, тем больше снижение чувствительности измерения. Таким образом, в некоторых вариантах осуществления спектроскопические измерения в инфракрасном диапазоне на основе ATR могут выполняться с более высокой чувствительностью, чем измерения поглощения инфракрасного излучения в режиме пропускания.

Тем не менее, в некоторых вариантах осуществления анализ на основе хемометрики может быть выполнен с использованием спектроскопической информации в инфракрасном диапазоне, полученной посредством измерений в режиме пропускания. На фиг. 7 показана схематическая диаграмма системы измерения 700 для использования с системой биопроизводства. Система 700 измеряет спектроскопическую информацию в инфракрасном диапазоне для жидкости 122 с помощью геометрии измерения в режиме пропускания.

Поток жидкости 122 перемещается из трубопровода 102 через проточную ячейку 106 и в трубопровод 104. Контроллер 120 активирует источник излучения 112, который генерирует падающее излучение 130. Падающее излучение 130 распространяется через волокно 110 и вводится через окно, которое образует часть стенки проточной ячейки 106, и во внутреннюю полость или канал внутри проточной ячейки 106. Попав внутрь проточной ячейки, по меньшей мере часть падающего излучения 130 поглощается одним или несколькими аналитами или другими компонентами жидкости 122. Непоглощенная часть падающего излучения 130 выходит через второе окно в проточной ячейке 106 в виде пропускаемого излучения 702 и распространяется через второе волокно 114 к детектору 116. Электрические сигналы, кодирующие спектроскопическую информацию в инфракрасном диапазоне, переносимую излучением 602, генерируемые детектором 116, передаются к контроллеру 120 для анализа.

Анализ на основе хемометрики спектроскопической информации в инфракрасном диапазоне

Прогностический основанный на хемометрических моделях анализ спектроскопических измерений для целей аналитики технологического процесса при получении низкомолекулярных фармацевтических субстанций пользуется определенным успехом. Однако такие способы не применялись для разработки биотерапевтических препаратов на основе более крупных молекул, таких как лекарственные средства на основе антител, поскольку такие продукты имеют большой размер, являются сложными и неоднородными. Кроме того, процессы биопроизводства для таких веществ являются более сложными, чем для низкомолекулярных фармацевтических препаратов, и приводят к образованию технологических растворов, содержащих широкий спектр аналитов и других веществ. На сегодняшний день эти сложности не способствовали применению хемометрических способов для управления технологическим процессом биопроизводства крупных биологических молекул, таких как фармацевтические препараты на основе антител и продукты на основе нуклеиновых кислот.

Однако было обнаружено, что, несмотря на вышеупомянутые сложности, основанный на хемометрических моделях анализ спектроскопических измерений может приводить к получению значений множества параметров, связанных с технологическим процессом, и атрибутов продукта, ассоциированных с биопроизводством больших биологических молекул. Эти параметры и атрибуты могут использоваться для обеспечения обратной связи в технологическом процессе и управления им, осуществляемых в реальном времени или в близком к реальному времени. В частности, получаемая в ходе колебательной спектроскопии информация, определяемая в результате измерений инфракрасного отражения (или поглощения), особенно подходит для основанного на хемометрических моделях анализа, поскольку спектроскопическая информация предоставляет богатую совокупность данных с такими важными характеристиками, как резонансы растяжения и изгиба, которые напрямую связаны с конкретными аналитами и побочными продуктами. В более общем плане, спектроскопическая информация кодирует сложную совокупность откликов компонентов технологической жидкости, полученных под воздействием падающего инфракрасного излучения, а инструменты многомерного анализа данных могут декодировать эти отклики и, для определенных параметров, использоваться для прогнозирования с высокой точностью.

В этом разделе обсуждаются способы и системы для создания и применения хемометрических моделей по отношению к спектроскопической информации в инфракрасном диапазоне. Способы и системы особенно хорошо подходят для получения значений ряда различных атрибутов и параметров продукта, ассоциированных с технологическими жидкостями, образуемыми во время непрерывных операций биопроизводства, и они могут использоваться для мониторинга таких операций и выполнения управления процессом посредством регулировки различных входных параметров и свойств технологического процесса биопроизводства. В частности, способы могут применяться для обеспечения обратной связи в технологическом процессе биопроизводства и управления им, осуществляемых в реальном времени или почти в реальном времени.

Как будет описано более подробно ниже, обсуждаемые в данном документе способы многомерного анализа данных применяются для выделения откликов из спектральной информации, которые свойственны различным аналитам и атрибутам качества. После создания хемометрических моделей для каждого аналита и/или атрибута качества на основе данных, полученных с помощью эталонного способа (такого как хроматография или масс-спектрометрия), можно получать единую совокупность спектральной информации (например, инфракрасное поглощение или спектр отражения), и спектральную информацию можно обрабатывать с использованием хемометрических моделей для прогнозирования количественных значений каждого из атрибутов качества, соответствующих моделям, из той же совокупности спектральной информации. Поскольку модели работают с одной и той же совокупностью информации, прогностическое определение значений атрибутов качества может происходить в реальном времени или в близком к реальному времени.

Аналитические способы, основанные на хемометрических моделях, обсуждаемые в этом разделе, используют спектроскопическую информацию в инфракрасном диапазоне для определения значений параметров, связанных с технологическим процессом. Спектроскопическую информацию в инфракрасном диапазоне можно измерять, как описано в предыдущем разделе, или с использованием других способов. Обычно спектроскопическая информация в инфракрасном диапазоне соответствует получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации и, в частности, колебательному спектру технологической жидкости (и компонентов, содержащихся в жидкости). Колебательный спектр представляет собой двумерную совокупность данных, которая предусматривает значения интенсивности в виде функции длины волны или частоты излучения, где диапазон длин волн или частот находится в пределах инфракрасной части электромагнитного спектра и, следовательно, соответствует типичным длинам волн или частотам различных колебательных мод компонентов технологической жидкости.

В более общем плане, как используется в данном документе, получаемая в ходе колебательной спектроскопии информация включает в себя любую совокупность данных, которая представляет колебательные отклики (например, различные колебательные моды) компонентов технологической жидкости. Получаемая в ходе колебательной спектроскопии информация может быть закодирована в виде стандартного колебательного спектра или в другой форме, которая представляет информационное содержание, аналогичное колебательному спектру.

На фиг. 8 представлена блок-схема 800, на которой показана серия иллюстративных стадий, которые могут быть выполнены для анализа получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации относительно (такой как колебательный спектр) технологической жидкости и ассоциированных с ней компонентов с определением значений различных атрибутов жидкости и ассоциированных с ней компонентов. Каждая из стадий, показанных на блок-схеме 800, может выполняться системным контроллером, таким как контроллер 120, в автоматическом режиме с выполнением анализа.

На первой стадии 802 получают откалиброванные и проверенные хемометрические модели для каждого из значений атрибутов, которые подлежат определению. В некоторых вариантах осуществления хемометрические модели, которые обычно состоят из калиброванных коэффициентов, описывающих функциональную взаимосвязь между значением атрибута технологической жидкости и значениями спектроскопической интенсивности при одной или нескольких длинах волн или частотах, могут быть получены путем извлечения ранее сохраненных значений коэффициентов из носителя информации. В качестве альтернативы в определенных вариантах осуществления хемометрические модели конструируются и проверяются до их использования в прогностических целях контроллером 120.

На фиг. 9 представлена блок-схема, на которой показан ряд иллюстративных стадий, которые могут быть выполнены для создания и проверки хемометрической модели для атрибута технологической жидкости на основе получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации, измеряемой для технологической жидкости. На первой стадии 902 контроллер 120 определяет совокупность независимых переменных характеристической модели. На практике совокупность переменных модели соответствует совокупности независимых частот колебаний в пределах получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации, которые являются прогностическими для атрибута, для которого создают модель. Следует понимать, что хотя нижеследующее обсуждение относится к "частотам" в получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации, обсуждение может также эквивалентно относиться к "длинам волн" с учетом взаимного отношения между длиной волны и частотой в получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации. Таким образом, способы, в которых хемометрические модели определяются посредством совокупности частот, эквивалентны способам, в которых хемометрические модели определяются посредством совокупности длин волн.

Совокупность независимых частот колебаний можно определять рядом различных способов. Например, в некоторых вариантах осуществления совокупность частот колебаний может быть определена путем выполнения анализа главных компонент, проводимого в отношении нескольких совокупностей калибровочных данных, каждая из которых соответствует получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации, относящейся к технологической жидкости с отличающимся известным значением атрибута, представляющего интерес. Анализ главных компонент обеспечивает определение того, сколько независимых частот надежно прогнозируют значение атрибута для каждой из совокупностей калибровочных данных, а также значения независимых частот. Совокупность главных компонент соответствует совокупности частот, которые образуют независимые переменные модели на стадии 902. Способы выполнения анализа главных компонент обсуждаются, например, в Bro et al., "Principal component analysis," Anal. Methods 6:2812-2831 (2014), и в Chatfield et al., "Principal component analysis," в Introduction to Multivariate Analysis, Springer, стр. 51-87 (1980), полное содержание каждого из которых включено в данный документ посредством ссылки.

Затем на стадии 904 хемометрическая модель для атрибута, представляющего интерес, строится на основе совокупности независимых переменных из стадии 902. Как правило, хемометрические модели могут принимать ряд различных функциональных форм. Одной из таких форм является линейная модель, в которой значение атрибута, представляющего интерес, обозначаемое как A, выражается как линейная функция от совокупности независимых переменных:

A=a₁I_Υ1+a₂I_Υ2 + … + a_iI_Υi + … + a_nI_Υn, [2]

где Υ₁ … Υ_n представляет собой совокупность из n частот, соответствующих совокупности независимых переменных, определяемых на стадии 902 (т. е., совокупности из n главных компонент), а I_Υ1 … I_Υn представляет собой совокупность из n значений интенсивности из получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации, соответствующих каждой из n частот. Параметры a₁ … a_n представляют собой совокупность коэффициентов, которые эффективно взвешивают вклад каждого значения интенсивности из получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации для прогнозирования значения атрибута A.

Как правило, как показано с помощью уравнения (2), хемометрическая модель для значения атрибута A представляет собой многомерную модель, в которой значение атрибута A зависит от нескольких значений независимых переменных. Количество независимых переменных в хемометрической модели, как правило, может быть выбрано по желанию, например, на основе результатов анализа главных компонент. Таким образом, например, значение атрибута A в хемометрической модели может быть выражено в виде функции одного или нескольких (например, двух или более, трех или более, четырех или более, пяти или более, шести или более, семи или более, восьми или более, десяти или более, 12 или более, 15 или более, 20 или более или даже большего количества) независимых переменных.

В некоторых вариантах осуществления хемометрические модели имеют более сложную форму, чем линейная форма согласно уравнению (2). Например, определенные хемометрические модели могут быть нелинейными, в которых значение атрибута, представляющего интерес, обозначаемое как A, выражается в виде нелинейной функции совокупности независимых переменных. Такие функциональные формы для хемометрической модели могут быть выражены следующим образом:

A=f₁(I_Υ1) + f₂(I_Υ2) + … + f_i(I_Υi) + … + f_n(I_Υn), [3]

где каждая из функциональных форм f_j(I_Υj) является линейной или нелинейной в I_Υj. В уравнении (3) для представления нелинейной хемометрической модели для A по меньшей мере одна из f_j(I_Υj) представляет собой нелинейную функцию I_Υj.

Как правило, каждая из функциональных форм f_j(I_Υj) может быть линейной или нелинейной в I_Υj. В то время как f_j(I_Υj) представляет собой нелинейную функцию I_Υj, f_j(I_Υj) может иметь любую из ряда различных форм, как например без ограничения экспоненциальную форму, логарифмическую форму, полиномиальную форму, форму степенного закона, тригонометрическую форму, гиперболическую форму и любую комбинацию любых из вышеперечисленных функциональных форм. Такие функциональные формы, как правило, могут быть выбраны по желанию во время создания хемометрических моделей для обеспечения того, чтобы прогностические возможности моделей для значений атрибута A являлись достаточно точными. Последующее обсуждение сосредоточено на линейном примере уравнения (2), однако следует понимать, что аналогичные принципы применимы и к нелинейным хемометрическим моделям. Таким образом, нелинейные хемометрические модели, аналогично линейным хемометрическим моделям, имеют коэффициенты, которые определяются из совокупностей калибровочных данных и затем используются для прогнозирования значений атрибутов качества, выполняемого исходя из измеряемой в ходе колебательной (т. е., инфракрасной) спектроскопии информации.

Возвращаясь к линейной модели уравнения (2), на следующей стадии 906, после того, как модель была создана, значения коэффициентов определяются на основе одной или нескольких совокупностей калибровочных данных. В следующем обсуждении предполагается, что хемометрическая модель для атрибута A представляет собой линейную модель, определяемую в соответствии с уравнением (2) выше. Если модель отличается, то способы, описанные ниже, можно использовать с небольшими изменениями для определения значений коэффициентов.

Каждая совокупность калибровочных данных соответствует совокупности информации относительно колебательного спектра (например, колебательному спектру) для технологической жидкости с отличающимся известным значением атрибута A. Ссылаясь на уравнение (2), для каждой совокупности калибровочных данных значения A и I_Υ1 … I_Υn являются известными. Таким образом, на стадии 906 одна совокупность значений коэффициентов a₁ … a_n определяется самосогласованным образом для каждой совокупности калибровочных данных таким образом, что уравнение (2) определяет с максимально возможной точностью каждое известное значение атрибута A для каждой совокупности калибровочных данных.

Для определения совокупности значений коэффициентов a₁ … a_n для всех совокупностей калибровочных данных можно использовать различные способы. В некоторых вариантах осуществления, например, регрессионный анализ методом частично наименьших квадратов используется одновременно для всех совокупностей калибровочных данных, при этом сводится к минимуму сумма квадратов ошибок для каждого значения атрибута A. Способы выполнения регрессионного анализа методом частично наименьших квадратов описаны, например, в Haenlein et al., "A Beginner's Guide to Partial Least Squares Analysis," Understanding Statistics 3(4):283-297 (2004), и в Sellin, "Partial Least Squares Analysis," Int. J. Educational Research 10(2): 189-200 (1986), полное содержание каждого из которых включено в данный документ посредством ссылки.

Затем на стадии 908 совокупность значений коэффициентов a₁ … a_n, определяемых на стадии 906, может быть необязательно проверена по одной или нескольким дополнительным совокупностям калибровочных данных для того, чтобы убедиться, что хемометрическая модель для атрибута A прогнозирует значения атрибутов в пределах допустимой погрешности. Эта стадия проверки предусматривает использование хемометрической модели для прогнозирования одного или нескольких значений атрибута A для технологической жидкости на основе одной или нескольких совокупностей калибровочных данных (каждая из которых представляет собой совокупность получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации) для технологической жидкости. Поскольку значение атрибута A известно для каждой технологической жидкости, для которой измеряется совокупность калибровочных данных, можно легко оценить точность прогнозируемых значений атрибута A, генерируемых с использованием хемометрической модели.

На необязательной стадии 910 совокупность значений коэффициентов a₁ … a_n может быть сохранена на носителе информации для последующего обратного получения контроллером 120. Процесс, показанный на блок-схеме 900, заканчивается на стадии 912.

В некоторых вариантах осуществления как совокупность(совокупности) калибровочных данных, так и измеряемая в ходе колебательной спектроскопии информация могут обрабатываться до использования при создании хемометрических моделей и/или генерации прогностических значений атрибутов качества, выполняемой на основе измеряемой информации. Как правило, можно реализовать множество стадий обработки. В некоторых вариантах осуществления, например, совокупность(совокупности) калибровочных данных и/или измеряемая спектроскопическая информация могут быть скорректированы по отношению к исходному уровню. В некоторых вариантах осуществления стадии обработки, такие как нормализация среднего и/или дериватизация, могут выполняться для совокупностей данных и/или измеряемой информации. Такие стадии можно выполнять, например, с использованием коммерческого аналитического программного обеспечения, такого как MATLAB^® (доступного от MathWorks, Натик, Массачусетс).

В некоторых вариантах осуществления хемометрическая модель, которая позволяет прогнозировать значения атрибута A, также может быть специфичной для определенных условий, при которых измеряется спектроскопическая информация. Например, модель может быть привязана к конкретной технологической жидкости, для которой измеряется информация (например, к жидкости, элюируемой из конкретной хроматографической колонки). Соответственно, в некоторых вариантах осуществления способы, раскрытые в данном документе, включают создание более одной хемометрической модели для прогнозирования значений атрибута A.

В качестве примера может быть создана первая хемометрическая модель для прогнозирования концентрации A в технологической жидкости, элюируемой из первой хроматографической колонки в системе биопроизводства, и может быть создана вторая хемометрическая модель для прогнозирования концентрации A в другой технологической жидкости, элюируемой из второй хроматографической колонки, следующей за первой колонкой. Ввиду различных составов жидкостей, элюируемых из двух колонок, хемометрические модели могут быть разными, но каждая из них специально создается для точного прогнозирования значений атрибута A в определенном местоположении в системе, в котором выполняется измерение. Если создается несколько моделей для атрибута A, каждая из моделей необязательно может быть сохранена.

Возвращаясь к фиг. 8, после того, как калибровочные хемометрические модели были получены для каждого атрибута, представляющего интерес, на стадии 804 получают информацию в ходе колебательной спектроскопии для технологической жидкости. В качестве примера, измерения коэффициента отражения инфракрасного излучения с использованием геометрии ATR, как обсуждалось выше, можно использовать для получения в ходе колебательной спектроскопии информации, которая может соответствовать колебательному спектру технологической жидкости и ассоциированных с ней компонентов.

Затем на стадии 806 получаемая в ходе колебательной спектроскопии информация анализируется с использованием первой хемометрической модели, полученной на стадии 802, с определением для жидкости значения первого атрибута, представляющего интерес. Как обсуждалось выше в связи с блок-схемой 900, определение значения каждого атрибута A предусматривает вычисление значения A с использованием измеряемой совокупности значений интенсивности I_Υ1 … I_Υn для каждой из независимых частотных переменных из получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации и совокупности коэффициентов a₁ … a_n, определяемых для хемометрической модели. Поскольку расчет является детерминированным (например, вне зависимости от того, является ли хемометрическая модель линейной, как в уравнении (2), или более сложной), он выполняется контроллером 120 очень быстро.

После определения значения первого атрибута управление переходит к стадии принятия решения 808. Если должны быть определены дополнительные значения атрибутов для технологической жидкости, то хемометрическую модель для следующего атрибута, представляющего интерес, выбирают на стадии 812, и управление возвращается к стадии 806, где определяется значение следующего значения атрибута, представляющего интерес. В случае определения для технологической жидкости в общей сложности m значений атрибутов на стадии 806 по отношению к получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации применяются m различных хемометрических моделей.

Существенным преимуществом способов и систем, раскрытых в данном документе, является то, что благодаря обилию получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации каждое из значений атрибутов m может быть получено из одной и той же совокупности получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации. Таким образом, для определения каждого значения атрибута новые измерения не выполняются. Вместо этого получаемая в ходе колебательной спектроскопии информация измеряется только один раз, и несколько значений атрибутов, каждое из которых может быть определено на основе совокупности нескольких независимых переменных, определяются на основе одной и той же совокупности получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации. Поскольку измерение информации обычно является наиболее затратной по времени стадией в ходе определения значений атрибутов, прошедший период времени, в течение которого определяются несколько значений атрибутов, может быть значительно короче, чем сопоставимые периоды времени, связанные со способами, в которых задействовано несколько стадий измерения.

В некоторых вариантах осуществления, например, истекший период времени, в течение которого получают информацию в ходе колебательной спектроскопии и определяют одно или несколько значений атрибутов из получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации с использованием хемометрических моделей, составляет 30 секунд или меньше (например, 25 секунд или меньше, 20 секунд или меньше, 15 секунд или меньше, 10 секунд или меньше, 5 секунд или меньше, 2 секунды или меньше), начиная с момента времени, в который падающее излучение 130 становится падающим на поверхность границы раздела, на которой происходит ATR, которая контактирует с жидкостью 122.

Если все значения атрибутов, представляющих интерес, были определены на стадии 808, управление переходит к стадии 810. На стадии 810 контроллер 120 регулирует один или несколько параметров технологического процесса системы биопроизводства в ответ на измеряемые значения атрибутов технологической жидкости. Как правило, широкий ряд различных регулировок может быть выполнен в зависимости от природы определяемых значений атрибутов и последствий влияния этих значений атрибутов применительно к технологическому процессу биопроизводства. Определенные примеры измеряемых атрибутов и соответствующие регулировки, выполняемые в отношении системы биопроизводства, обсуждаются в следующем разделе.

Затем на стадии принятия решения 812, если определение значений атрибутов для технологической жидкости подлежит продолжению (например, для непрерывного мониторинга и управления технологическим процессом), управление возвращается к стадии 804, и новую получаемую в ходе колебательной спектроскопии информацию для технологической жидкости получают после соответствующего интервала времени. В качестве альтернативы, если определение значений атрибутов не подлежит продолжению, управление переходит к стадии 814, на которой представленная на блок-схеме 800 процедура заканчивается.

Как правило, процедуру, показанную на блок-схеме 800, можно использовать для определения любого количества значений атрибутов на основе одной и той же совокупности получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации. Например, в некоторых вариантах осуществления 1 или более значений атрибутов (например, 2 или более значений атрибутов, 3 или более значений атрибутов, 4 или более значений атрибутов, 5 или более значений атрибутов, 6 или более значений атрибутов, 8 или более значений атрибутов, 10 или более значений атрибутов, 12 или более значений атрибутов или даже большее количество значений атрибутов) могут быть определены на основе одной и той же получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации с использованием различных хемометрических моделей.

Как правило, совокупность независимых переменных, которые ассоциированы с данной хемометрической моделью, отличается от совокупностей независимых переменных, ассоциированных с другими хемометрическими моделями, используемыми для вычисления различных значений атрибутов из той же самой совокупности получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации. Для каждой хемометрической модели совокупность независимых переменных, ассоциированных с моделью, может предусматривать две или более (например, три или более, четыре или более, пять или более, шесть или более, восемь или более, 10 или более, 12 или более, 15 или более, или даже большее количество) главных колебательных компонент.

Однако, поскольку совокупности независимых переменных обычно определяются независимо для каждой хемометрической модели, совокупности главных колебательных компонент, ассоциированных с различными хемометрическими моделями, могут не иметь общих элементов. В качестве альтернативы в некоторых вариантах осуществления совокупность главных колебательных компонент, ассоциированных с различными хемометрическими моделями, может предусматривать 1 или более (например, 2 или более, 3 или более, 4 или более, 5 или более) общих элементов.

Хемометрические модели для атрибутов технологических жидкостей и компонентов

Как правило, хемометрические модели могут быть созданы для определения широкого ряда различных атрибутов качества, ассоциированных с технологического процессами биопроизводства. Эти атрибуты качества обычно относятся к одной из нескольких категорий, в том числе без ограничения атрибуты качества продукта, которые связаны с чистотой, целостностью, выходом, морфологией и другими атрибутами продуктов, получаемых посредством технологических процессов биопроизводства; примеси, связанные с продуктами, которые связаны с природой различных побочных продуктов синтеза, присутствующих в технологических жидкостях, которые получают посредством технологических процессов биопроизводства; и примеси, связанные с технологическим процессом, которые связаны с побочными продуктами и другими нежелательными соединениями, образование которых обусловлено условиями технологического процесса в системе.

Хемометрические модели, как правило, могут быть созданы для применения в биопроизводстве большого числа различных соединений. Некоторые атрибуты качества, ассоциированные с разными категориями соединений, отличаются, а некоторые являются аналогичными. Например, в некоторых вариантах осуществления способы, раскрытые в данном документе, можно применять для биопроизводства терапевтических субстанций на основе белка, таких как антитела, пептиды, ферменты и другие соединения с аминокислотными цепями. Для таких веществ могут быть созданы хемометрические модели для прогнозирования значений атрибутов качества, которые включают: (a) атрибуты качества продукта, в том числе концентрацию, агрегаты, распределение вариантов, отличающихся зарядами, чистоту, гликановый профиль, идентичность и целостность; (b) примеси, связанные с продуктом, такие как фрагменты белка; и (c) примеси, связанные с технологическим процессом, такие как белки клетки-хозяина, остаточная ДНК клетки-хозяина, остаточные лиганды колонки (например, белок A) и другие примеси, такие как буферные компоненты, поверхностно-активные вещества, технологические добавки, такие как инсулин, полоксамеры, детергенты, полисорбат 80 и другие соединения из биореакторов и хроматографических/разделительных колонок.

В некоторых вариантах осуществления способы, раскрытые в данном документе, могут применяться для биопроизводства лекарственных субстанций на основе нуклеиновых кислот, в том числе соединений на основе ДНК, таких как ДНК, плазмиды, олигонуклеотиды, аптамеры и дезоксирибозимы (например, ДНКаза), а также соединений на основе РНК, таких как РНК-аптамеры, РНК-ловушки, микроРНК и малые интерферирующие РНК. Для таких веществ могут быть созданы хемометрические модели для прогнозирования значений атрибутов качества, которые включают: (a) атрибуты качества продукта, в том числе концентрацию, идентичность, целостность и агрегаты; (b) примеси, относящиеся к продукту, такие как фрагменты нуклеиновой кислоты и варианты нуклеиновой кислоты; и (c) примеси, связанные с технологическим процессом, такие как остаточные лиганды колонки и другие примеси, такие как буферные компоненты, поверхностно-активные вещества, технологические добавки, такие как инсулин, полоксамеры, детергенты, полисорбат 80 и другие соединения из биореакторов и хроматографических/разделительных колонок.

В некоторых вариантах осуществления способы, раскрытые в данном документе, могут применяться для биопроизводства лекарственных субстанций для генной терапии. Для таких веществ могут быть созданы хемометрические модели для прогнозирования значений атрибутов качества, которые включают: (а) атрибуты качества продукта, такие как концентрация, агрегаты, идентичность и целостность; (b) примеси, связанные с продуктом, такие как пустые капсиды, фрагменты и относящиеся к молекулам векторов примеси; и (c) примеси, связанные с технологическим процессом, такие как белки клетки-хозяина, ДНК клетки-хозяина, остаточный вирус-помощник, остаточные белки вируса-помощника, остаточная ДНК вируса-помощника и другие примеси, такие как буферные компоненты, поверхностно-активные вещества, технологические добавки, такие как инсулин, полоксамеры, детергенты, полисорбат 80 и другие соединения из биореакторов и хроматографических/разделительных колонок.

Значения любого из вышеперечисленных атрибутов качества можно прогнозировать с помощью подходящей хемометрической модели. Таким образом, атрибут A в уравнениях (2) и (3) может представлять любой из вышеуказанных атрибутов качества.

Кроме того, следует отметить, что хемометрические модели могут быть созданы для прогнозирования значений комбинаций любых из вышеупомянутых атрибутов качества, выполняемого исходя из одной совокупности измеряемой спектроскопической информации (например, инфракрасного колебательного спектра). Как правило, значения комбинаций любых двух или более (например, трех или более, четырех или более, пяти или более, шести или более, семи или более, восьми или более, десяти или более или даже более) вышеуказанных атрибутов качества могут быть сгенерированы из той же самой спектроскопической информации с помощью соответствующим образом созданных хемометрических моделей.

В следующем обсуждении представлены конкретные примеры атрибутов качества, ассоциированных с биопроизводством терапевтической субстанции на основе белка. Спектроскопические измерения выполняются по отношению к технологической жидкости 122 (и ее компонентам). Значения атрибутов качества, определяемые на основе измеряемой спектроскопической информации, могут использоваться для ряда различных целей, в том числе оценки качества продукта, регулировки технологического процесса биопроизводства и завершения технологического процесса. Аспекты применения значений атрибутов качества для регулировки технологического процесса биопроизводства с помощью контроллера 120 будут обсуждены позже.

(i) Значение концентрации антитела

В определенных вариантах осуществления, например, когда необходимый продукт технологического процесса биопроизводства представляет собой фармацевтический продукт на основе антитела, значение концентрации антитела в технологической жидкости в определенном местоположении в системе биопроизводства может быть связано с общим выходом необходимого продукта. Соответственно, в некоторых вариантах осуществления способы, раскрытые в данном документе, включают создание и применение хемометрической модели с определением значения концентрации антитела для технологической жидкости.

Совокупность независимых частот колебаний, которые используются в хемометрической модели для определения значения концентрации антитела, может предусматривать частоты в определенных частотных диапазонах. С помощью применения частот в пределах этих конкретных диапазонов можно уменьшать прогностические ошибки, ассоциированные с определением значений концентрации антитела на основе получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации.

Например, в некоторых вариантах осуществления совокупность главных колебательных частот или компонент, используемых в хемометрической модели для значения концентрации антитела, может предусматривать получаемую в ходе колебательной спектроскопии информацию в по меньшей мере одном из диапазона волновых чисел от 1100 см^-1 до 1595 см^-1 и диапазона волновых чисел от 1600 см^-1 до 1700 см^-1. В определенных вариантах осуществления совокупность главных колебательных частот или компонент предусматривает по меньшей мере один компонент, который соответствует получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации в диапазоне волновых чисел от 1100 см^-1 до 1595 см^-1, и по меньшей мере один компонент, который соответствует получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации в диапазоне волновых чисел от 1600 см^-1 до 1700 см^-1.

(ii) Степень агрегации белка

В определенных вариантах осуществления, например, когда необходимый продукт технологического процесса биопроизводства основан на белке, степень агрегации белка в технологической жидкости может предоставлять важную информацию относительно взаимодействия белков и выхода продукта. Таким образом, в некоторых вариантах осуществления способы, раскрытые в данном документе, включают создание и применение хемометрической модели с определением степени агрегации белка в технологической жидкости.

Совокупность независимых частот колебаний, которые используются в хемометрической модели для определения степени агрегации белка, может предусматривать частоты в определенных частотных диапазонах. Например, в некоторых вариантах осуществления каждая из главных колебательных частот или компонент, используемых в хемометрической модели для определения степени агрегации белка, соответствует информации относительно колебательного спектра в по меньшей мере в одном из диапазонов волновых чисел от 1393 см^-1 до 1554 см^-1, диапазона от 1600 см^-1 до 1635 см^-1 и диапазона от 844 см^-1 до 1180 см^-1.

В определенных вариантах осуществления по меньшей мере одна из совокупностей главных колебательных частот или компонент, используемых в хемометрической модели для определения степени агрегации белка, соответствует информации относительно колебательного спектра в диапазоне частот от 1393 см^-1 до 1554 см^-1, по меньшей мере одна из главных колебательных частот или компонент соответствует информации относительно колебательного спектра в диапазоне частот от 1600 см^-1 до 1635 см^-1, и по меньшей мере одна из главных колебательных частот или компонент соответствует информации относительно колебательного спектра в диапазоне частот от 844 см^-1 до 1180 см^-1.

(iii) Количество белка клетки-хозяина

В определенных вариантах осуществления количество белка клетки-хозяина в технологической жидкости в системе биопроизводства может использоваться контроллером 120 для регулировки параметров производственного технологического процесса с целью повышения выхода продукта и уменьшения образования побочных продуктов. Таким образом, способы, раскрытые в данном документе, могут включать создание и применение хемометрической модели с определением количества белка клетки-хозяина в технологической жидкости.

Совокупность независимых частот колебаний, которые используются в хемометрической модели для определения количества белка клетки-хозяина, может предусматривать частоты в определенных частотных диапазонах. Например, в определенных вариантах осуществления каждая из главных колебательных частот или компонент, используемых в хемометрической модели для определения количества белка клетки-хозяина, может соответствовать информации относительно колебательного спектра в по меньшей мере в одном из диапазона волновых чисел от 1500 см^-1 до 1600 см^-1, диапазона волновых чисел от 1600 см^-1 до 1680 см^-1, диапазона волновых чисел от 1414 см^-1 до 1489 см^-1 и диапазона волновых чисел от 1174 см^-1 до 1286 см^-1.

В некоторых вариантах осуществления по меньшей мере одна из главных колебательных частот или компонент, используемых в хемометрической модели для определения количества белка клетки-хозяина, соответствует информации относительно колебательного спектра в диапазоне волновых чисел от 1500 см^-1 до 1600 см^-1, по меньшей мере одна из главных колебательных частот или компонент соответствует информации относительно колебательного спектра в диапазоне волновых чисел от 1600 см^-1 до 1680 см^-1, по меньшей мере одна из главных колебательных частот или компонент соответствует информации относительно колебательного спектра в диапазоне волновых чисел от 1414 см^-1 до 1489 см^-1, и по меньшей мере одна из главных колебательных частот или компонент соответствует информации относительно колебательного спектра в диапазоне волновых чисел от 1174 см^-1 до 1286 см^-1.

(iv) Распределение вариантов, отличающихся зарядами

В определенных вариантах осуществления распределение вариантов, отличающихся зарядами, в технологической жидкости в системе биопроизводства может использоваться контроллером 120 для регулировки параметров производственного технологического процесса. Соответственно, способы, раскрытые в данном документе, могут включать создание и применение хемометрической модели с определением распределения вариантов, отличающихся зарядами, в технологической жидкости.

Было установлено, что определенные диапазоны частот главных колебательных частот или компонент для таких хемометрических моделей могут обеспечивать создание хемометрических моделей, которые более точно прогнозируют значения распределения вариантов, отличающихся зарядами. В некоторых вариантах осуществления, например, каждая из главных колебательных частот или компонент, используемых в хемометрической модели для определения распределения вариантов, отличающихся зарядами, может соответствовать получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации по меньшей мере в одном из диапазона волновых чисел от 1118 см^-1 до 1500 см^-1, диапазона волновых чисел от 1120 см^-1 до 1470 см^-1 и диапазона волновых чисел от 1187 см^-1 до 1839 см^-1.

В определенных вариантах осуществления по меньшей мере одна из главных колебательных частот или компонент, используемых в хемометрической модели для определения распределения вариантов, отличающихся зарядами, соответствует получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации в диапазоне волновых чисел от 1118 см^-1 до 1500 см^-1, по меньшей мере одна из главных колебательных частот или компонент соответствует получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации в диапазоне волновых чисел от 1120 см^-1 до 1470 см^-1, и по меньшей мере одна из главных колебательных частот или компонент соответствует получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации в диапазоне волновых чисел от 1187 см^-1 до 1839 см^-1.

В качестве альтернативы в некоторых вариантах осуществления главные колебательные частоты или компоненты, используемые в хемометрической модели для определения распределения вариантов, отличающихся зарядами, включают первую группу из по меньшей мере трех частот или компонент, которые соответствуют информации относительно колебательного спектра в диапазоне волновых чисел от 1118 см^-1 до 1500 см^-1, вторую группу из по меньшей мере трех частот или компонент, которые соответствуют информации относительно колебательного спектра в диапазоне волновых чисел от 1120 см^-1 до 1470 см^-1, и третью группу из по меньшей мере трех частот или компонент, которые соответствуют информации относительно колебательного спектра в диапазоне волновых чисел от 1187 см^-1 до 1839 см^-1. Как обсуждалось ранее, среди главных колебательных частот или компонент по меньшей мере одна или несколько могут быть общими для по меньшей мере двух групп, или в качестве альтернативы ни одна из них не может быть общей для любых двух или более групп.

Хемометрические модели для обеспечиваемых биореактором аналитов

Системы интегрированного непрерывного биопроизводства обычно реализуют непрерывный захват и следующую за захватом обработку (т. е. очистку, полировку и фильтрацию) лекарственных субстанций и других продуктов, полученных из реакторов. Как в системах непрерывного действия, так и в более традиционных биореакторных системах периодического действия способы оценки условий в биореакторе и регулировки различных параметров технологического процесса важны для обеспечения высоких показателей выхода. Более того, для крупномасштабных производственных операций и при относительно чувствительных условиях внутренней среды биореактора желательно, чтобы способы мониторинга параметров технологического процесса были высокоавтоматизированными, надежными и обеспечивали информацию, которую можно использовать для автоматической регулировки условий в биореакторе.

Было показано, что конкретные клеточные линии и химические среды, используемые в производственных условиях, значительно влияют на объемную и удельную производительность биореактора. В частности, при подходящем выборе клеточной линии и среды биореактора плотность жизнеспособных клеток (VCD) и объемная производительность поддерживались в течение относительно длительных периодов времени. На фиг. 18A - 18D представлены графики, на которых показана плотность жизнеспособных клеток (фиг. 18A), жизнеспособность клеток (фиг. 18B), титр собранного материала (фиг. 18C) и удельная продуктивность (фиг. 18D) в течение 45 дней для перфузионного биореактора. Эти данные показывают, что в исследуемых условиях реактор может работать при скорости перфузии 1,5 объема реактора/день с 100 × 10⁶ жизнеспособных клеток/мл, при этом плотность жизнеспособных клеток, жизнеспособность клеток, титр собранного материала и удельная продуктивность остаются относительно стабильными после того, как исходные условия в реакторе достигают равновесия.

Различные VCD, условия pH и скорость перфузии могут регулировать условия в биореакторе. В частности, изменения любого одного или нескольких из этих рабочих параметров могут обеспечивать изменение уровней различных промежуточных соединений и компонентов среды, таких как лактат, ионы аммония, глюкоза и глутамин. Ввиду важности этих промежуточных соединений в регулировке показателей скорости продуцирования и их влияния на жизнеспособность клеток значения многих таких количеств можно относительно часто измерять и регулировать, чтобы гарантировать, что биореактор работает в диапазоне условий, которые обеспечивают стабильность и относительно высокую производительность. На фиг. 19A - 19D представлены графики, на которых показано, как концентрации глюкозы (фиг. 19A), концентрации глутамина (фиг. 19B), концентрации лактата (фиг. 19C) и концентрации ионов аммония (фиг. 19D) варьируются в зависимости от различных характеристик плотности клеток, pH и условий перфузии для конкретного биореактора, обеспечивающего получение продукта на основе моноклонального антитела.

Ввиду влияния этих и других компонентов клеточной среды и промежуточных соединений технологического процесса на жизнеспособность и продуктивность клеток измерение значений этих и других компонентов обеспечивает важную информацию относительно внутренних технологических процессов биореактора и может дополнительно предоставить данные, используемые для выполнения автоматической регулировки условий в биореакторе, которые значительно отклонились от конкретных целевых условий. На фиг. 20A - 20D представлены графики, на которых показаны ежедневные осуществляемые "у линии" измерения концентрации глюкозы (фиг. 20A), титра собранного материала (фиг. 20B), концентрации лактата (фиг. 20C) и концентрации ионов аммония (фиг. 20D). Данные на фиг. 20A - 20D были получены при ежедневных измерениях ручным способом, в ходе которых отбирали образцы среды биореактора и проводили отдельные анализы для каждого из количеств, показанных на фиг. 20A - 20D.

К сожалению, измерение ручным способом значений каждой из вышеупомянутых величин может занять довольно много времени, что ограничивает скорость, с которой могут быть выполнены измерения. Чем ниже скорость, с которой проводятся измерения, тем дольше может возникать задержка до корректирующей регулировки условий в биореакторе. Таким образом, если жизнеспособность клеток значительно отклоняется от идеальных условий, это может неблагоприятно влиять на показатели выхода продукта. Кроме того, частый осуществляемый ручным способом сбор и обработка проб для измерения значений этих компонентов среды биореактора приводит к относительно высокому использованию расходных материалов, связанных с применяемыми способами отбора проб. Со временем сопутствующие затраты на расходные материалы могут стать значительными.

Методики поточного инфракрасного измерения и хемометрические способы, обсуждаемые ранее, могут быть непосредственно применены к измерению компонентов среды биореактора, таких как глюкоза, глутамин, лактат и ионы аммония. Скорость, с которой может быть получена информация относительно спектра в инфракрасной области, и неинвазивный способ ее получения делают такие измерения очень предпочтительными по сравнению с осуществляемыми вручную способами отбора проб и анализа. Кроме того, хемометрические способы с проверенными моделями позволяют извлекать значения нескольких величин из одной совокупности информации относительно спектра в инфракрасной области. Таким образом, каждое из значений концентрации глюкозы, глутамина, лактата и ионов аммония (и других компонентов среды) может быть определено на основе одного измеренного инфракрасного спектра, проанализированного с использованием подходящих хемометрических моделей, что значительно сокращает количество выполняемых спектральных измерений и, в свою очередь, увеличивает скорость, с которой условия в биореакторе могут регулироваться в соответствии с измеряемыми значениями.

Интеграция и регулировка систем биопроизводства

Системы измерения, раскрытые в данном документе, могут быть интегрированы в системы биопроизводства для обеспечения управления с обратной связью для различных компонентов и стадий в технологического процессах синтеза и очистки для ряда биологических продуктов. Системы измерения обычно реализуются в одной технологической линии, располагаясь между компонентами производственных систем таким образом, что текущие или стационарные растворы можно анализировать в реальном времени без отбора проб или отклонения. Системы измерения могут также использоваться более традиционным образом с образцами, извлеченными из реакционных сосудов, резервуаров для хранения или хроматографических колонок перед выполнением спектроскопических измерений в инфракрасном диапазоне.

Интегрированные и полностью непрерывные технологические процессы для получения лекарственных средств на основе терапевтических белков и других веществ могут включать, например, обеспечение жидкой культуральной среды, содержащей рекомбинантный терапевтический белок, который по сути не содержит клеток, а затем подачу жидкой культуральной среды в первую многоколоночную хроматографическую систему (MCCS1). Следующая стадия включает захват рекомбинантного терапевтического белка из жидкой культуральной среды с использованием MCCS1, а затем непрерывную подачу элюата MCCS1, содержащего рекомбинантный терапевтический белок, во вторую многоколоночную хроматографическую систему (MCCS2) и очистку и полировку белка с помощью MCCS2. Полученный в результате элюат из MCCS2 считается лекарственной субстанцией на основе терапевтического белка. Технологические процессы интегрированы и могут выполняться непрерывно начиная с жидкой культуральной среды и заканчивая элюатом из MCCS2, который представляет собой лекарственную субстанцию на основе терапевтического белка.

Системы биопроизводства обычно используются для выполнения вышеуказанных технологических процессов. Например, такие системы могут содержать MCCS1, которая предусматривает впускное отверстие, и MCCS2, которая предусматривает выпускное отверстие. В этих системах первая и вторая MCCS сообщаются друг с другом по текучей среде. Системы также выполнены таким образом, что жидкость может поступать во впускное отверстие, проходить через первую и вторую MCCS и выходить из производственной системы через выпускное отверстие.

Такие системы могут обеспечивать непрерывное и эффективное в отношении затрачиваемого времени получение терапевтической лекарственной субстанции из жидкой питательной среды. Например, время, прошедшее между подачей жидкости (например, жидкой культуральной среды), содержащей терапевтический белок, в первую MCCS и элюированием лекарственной субстанции на основе терапевтического белка (содержащей терапевтический белок) из выпускного отверстия второго MCCS, может составлять, например, от приблизительно 4 часов до приблизительно 48 часов.

На фиг. 10 представлена схематическая диаграмма, на которой показан пример системы биопроизводства. Система 1 содержит первую MCCS, т. е. четырехколоночную периодическую противоточную хроматографическую систему (PCCS) 2, где три из четырех колонок 3, 4 и 5 в четырехколоночной PCCS 2 выполняют отдельную операцию захвата рекомбинантного терапевтического белка из жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок (например, жидкой культуральной среды, которая по сути не содержит клеток млекопитающих), и одна из колонок 6 в PCCS 2 выполняет отдельную операцию по инактивации вирусов, присутствующих в элюате из колонок 3, 4 и 5 в PCCS 2, содержащем рекомбинантный терапевтический белок. Колонки 3, 4 и 5 могут содержать смолу, в которой реализован механизм захвата на основе связывания с белком А. Колонка 6 способна удерживать жидкость при pH приблизительно 3,75 в течение приблизительно 1 часа. PCCS 1 также имеет впускное отверстие 7. Впускное устройство 7 может представлять собой, например, отверстие, которое обеспечивает поступление жидкости в PCCS 1.

Система 1 также содержит вторую MCCS, которая представляет собой PCCS 8, которая содержит три хроматографические колонки 9, 10 и 11 и одну хроматографическую мембрану 12. Колонки 9, 10 и 11 в PCCS 8 могут содержать катионообменную смолу. Хроматографическая мембрана 12 в PCCS 8 может содержать катионообменную смолу. В PCCS 8 также имеется жидкостный трубопровод 13, расположенный между колонками 9, 10 и 11 в PCCS 8 и хроматографической мембраной 12 в PCCS 8. В PCCS 8 также имеется встроенный в технологическую линию резервуар 14 для регулировки буфера, который сообщается по текучей среде с жидкостным трубопроводом 13 и выполнен таким образом, что буфер, содержащийся внутри встроенного в технологическую линию резервуара 14 для регулировки буфера, вводят в жидкость, присутствующую в жидкостном трубопроводе 13. PCCS 8 также содержит выпускное отверстие 15. Выпускное отверстие 15 может представлять собой, например, отверстие, которое обеспечивает выход жидкости из PCCS 8.

Система 1 может дополнительно содержать жидкостный трубопровод 16, расположенный между PCCS 2 и PCCS 8. Система 1 также может содержать встроенный в технологическую линию резервуар 17 для регулировки буфера, сообщающийся по текучей среде с жидкостным трубопроводом 16, выполненный таким образом, что буфер, содержащийся во встроенном резервуаре 17 для регулировки буфера, может быть введен в жидкость, присутствующую в жидкостном трубопроводе 16. Система 1 также может содержать фильтр 18, расположенный в жидкостном трубопроводе 16, для фильтрации жидкости, присутствующей в жидкостном трубопроводе 16. Система 1 может также содержать буферную емкость 19, расположенную в жидкостном трубопроводе 16 и выполненную таким образом, чтобы удерживать любую жидкость в жидкостном трубопроводе 16, которая не может без промедления подаваться в PCCS 8.

Система 1 может дополнительно содержать насосную систему 20, которая сообщается по текучей среде с впускным отверстием 7. Насосная система 20 может содержать насос 21 для нагнетания жидкости во впускное отверстие 7. Система 1 может также содержать жидкостный трубопровод 22, расположенный между насосом 21 и впускным отверстием 7. Система 1 также может содержать фильтр 23, расположенный в жидкостном трубопроводе 22, для фильтрации жидкости (например, жидкой культуральной среды), присутствующей в жидкостном трубопроводе 22. Система 1 может также содержать буферную емкость 24, расположенную в жидкостном трубопроводе 22, выполненную таким образом, что буферная емкость 24 сообщается по текучей среде с жидкостным трубопроводом 22 и способна хранить любую жидкость, присутствующую в жидкостном трубопроводе 22, которая не способна войти во впускное отверстие 7.

Система 1 также может содержать биореактор 25 и жидкостный трубопровод 26, расположенный между биореактором 25 и насосом 21. Система фильтрации 27 может быть расположена в жидкостном трубопроводе 26 для фильтрации (например, удаления клеток из) жидкой культуральной среды, присутствующей в жидкостном трубопроводе 26.

Первая MCCS (PCCS 2) содержит впускное отверстие, через которое жидкость (например, жидкая культуральная среда, которая по сути не содержит клеток) может перемещаться в первую MCCS. Впускное отверстие может иметь любую структуру, известную из уровня техники для таких целей. Оно может предусматривать, например, резьбу, оребрение или уплотнение, которые позволяют вставлять жидкостный трубопровод таким образом, что после вставки жидкостного трубопровода во впускное отверстие жидкость будет поступать в первую MCCS через впускное отверстие без значительной просачивания жидкости из впускного отверстия.

Первая MCCS содержит по меньшей мере две хроматографические колонки, по меньшей мере две хроматографические мембраны или по меньшей мере одну хроматографическую колонку и по меньшей мере одну хроматографическую мембрану и впускное отверстие. Например, первая MCCS может в общей сложности содержать четыре хроматографические колонки или три хроматографические колонки и одну хроматографическую мембрану, или представлять собой любую другую из иллюстративных MCCS, описанных в данном документе, или иметь один или несколько из иллюстративных признаков MCCS (в любой комбинации), описанных в данном документе.

Хроматографическая(хроматографические) колонка(колонки) и/или хроматографическая(хроматографические) мембрана(мембраны), присутствующие в первой MCCS, могут содержать одну или несколько из ряда различных смол. Например, смола, содержащаяся в одной или нескольких хроматографических колонках и/или хроматографических мембранах, присутствующих в первой MCCS, может представлять собой смолу, в которой реализован механизм захвата (например, механизм захвата на основе связывания белком A, механизм захвата на основе связывания белком G, механизм захвата на основе связывания антителом или фрагментом антитела, механизм захвата на основе связывания субстратом, механизм захвата на основе связывания кофактором, механизм захвата на основе связывания аптамером и/или механизм захвата на основе связывания меткой). Смола, содержащаяся в одной или нескольких хроматографических колонках и/или хроматографических мембранах первой MCCS, может представлять собой катионообменную смолу, анионообменную смолу, смолу в качестве молекулярного сита или смолу, обеспечивающую гидрофобные взаимодействия, или любую их комбинацию. Дополнительные примеры смол, которые можно использовать для очистки рекомбинантного терапевтического белка, известны в данной области техники, и они могут содержаться в одной или нескольких хроматографических колонках и/или хроматографических мембранах, присутствующих в первой MCCS. Хроматографическая(хроматографические) колонка(колонки) и/или хроматографическая(хроматографические) мембраны, присутствующие в первой MCCS, могут содержать одинаковые и/или разные смолы (например, любые смолы, описанные в данном документе или известные в данной области техники для использования при очистке рекомбинантных белков).

Две или более хроматографических колонок и/или хроматографических смол, присутствующих в первой MCCS, могут выполнять одну или несколько отдельных операций (например, захват рекомбинантного терапевтического белка, очистку рекомбинантного терапевтического белка, полировку рекомбинантного терапевтического белка, инактивацию вирусов, регулировку концентрации ионов и/или pH жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок, или фильтрацию жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок). В неограничивающих примерах первая MCCS может выполнять отдельные операции по захвату рекомбинантного терапевтического белка из жидкости (например, жидкой культуральной среды) и инактивации вирусов, присутствующих в жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок. Первая MCCS может выполнять любую комбинацию двух или более отдельных операций, описанных в данном документе или известных в данной области техники.

Хроматографическая(хроматографические) колонка(колонки) и/или хроматографическая(хроматографические) мембрана(мембраны), присутствующие в первой MCCS, могут быть соединены или перемещены относительно друг друга с помощью механизма переключения (например, механизма переключения колонок). Первая MCCS может также содержать один или несколько (например, два, три, четыре или пять) насосов (например, автоматизированных, например, автоматизированных перистальтических насосов). События переключения колонок могут быть инициированы в результате обнаружения определенного уровня рекомбинантного терапевтического белка в жидкости, проходящей через первую MCCS (например, поступление в одну или несколько хроматографических колонок и/или хроматографических мембран в первой MCCS и/или элюирование из них), определенного объема жидкости (например, буфера) или определенного прошедшего времени. Переключение колонок обычно означает механизм, с помощью которого для по меньшей мере двух разных хроматографических колонок и/или хроматографических мембран в MCCS (например, двух или более разных хроматографических колонок и/или хроматографических мембран, присутствующих в MCCS (например, первой или второй MCCS)) обеспечивается прохождение другой стадии (например, уравновешивания, загрузки, элюирования или промывки) по сути в одно и то же время в течение по меньшей мере части технологического процесса.

PCCS 2, которая представляет собой первую MCCS, может содержать четыре хроматографические колонки, где первые три колонки выполняют отдельную операцию захвата рекомбинантного терапевтического белка из жидкости (например, жидкой культуральной среды), а четвертая колонка PCCS выполняет отдельную операцию по инактивации вирусов в жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок. В PCCS, которая представляет собой первую MCCS, может использоваться механизм переключения колонок. В системе PCC можно использовать модифицированную систему ÄKTA (GE Healthcare, Пискатауэй, Нью-Джерси), в которой может функционировать, например, до четырех, пяти, шести, семи или восьми колонок или большее их количество.

События переключения колонок могут быть инициированы в результате обнаружения концентрации определенного белка или другого вещества в жидкости, элюируемой из одной из колонок PCCS 2 или PCCS 8, поток которой перемещается через фильтр в MCCS, которая содержится в буферной емкости MCCS, или поток которой перемещается через трубопровод в MCCS (например, между MCCS 1 и MCCS 2). Системы измерения, раскрытые в данном документе, могут использоваться для измерения концентраций таких белков и для передачи информации относительно концентрации контроллеру в системе 1, который инициирует такие события, как переключение колонок, фильтрация и транспортировка жидкости в системе 1.

Первая MCCS может быть оснащена одной или несколькими (например, двумя, тремя, четырьмя, пятью, шестью, семью, восемью, девятью или десятью) системами измерения, выполненными с возможностью получения спектроскопической информации в инфракрасном диапазоне для технологических жидкостей (например, система 100), одним или несколькими (например, двумя, тремя, четырьмя, пятью, шестью, семью, восемью, девятью или десятью) клапанами, одним или несколькими (например, двумя, тремя, четырьмя, пятью, шестью, семью, восемью, девятью или десятью) pH-метрами, и/или одним или несколькими (например, двумя, тремя, четырьмя, пятью, шестью, семью, восемью, девятью или десятью) измерителями проводимости. Первая MCCS также может быть оснащена контроллером с работающей операционной системой, которая использует программное обеспечение (например, программное обеспечение на основе Unicorn, GE Healthcare, Пискатауэй, Нью-Джерси, или другое программное обеспечение, реализующее аналогичные функции) для определения того, когда должно произойти переключение колонок (например, на основе информации относительно концентрации, полученной на основе спектроскопических измерений в инфракрасном диапазоне, объема жидкости или прошедшего времени), и который влияет на (инициирует) события переключения колонок. Системы измерения могут быть необязательно размещены возле впускного отверстия одной или нескольких (например, двух, трех, четырех, пяти, шести, семи, восьми, девяти или десяти) хроматографических колонок и/или хроматографических мембран в первой MCCS и/или возле выпускного отверстия одной или нескольких хроматографических колонок и/или хроматографических мембран в первой MCCS.

Первая MCCS может дополнительно содержать один или несколько (например, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, девять, десять, одиннадцать, двенадцать, тринадцать, четырнадцать, пятнадцать, шестнадцать, семнадцать, восемнадцать, девятнадцать, двадцать, двадцать один, двадцать два, двадцать три или двадцать четыре) встроенных в технологическую линию резервуаров для регулировки буфера и/или буферных резервуаров. В других примерах первая MCCS может содержать одну или несколько (например, две, три, четыре, пять или шесть) буферных емкостей, которые могут содержать жидкость, которая не может без промедления перемещаться в одну или несколько хроматографических колонок и/или хроматографических мембран в первой MCCS. Системы, описанные в данном документе, могут содержать одну или несколько буферных емкостей (например, буферную емкость, описанную в данном документе) в первой и/или второй MCCS. Другие примеры систем, описанных в данном документе, не содержат буферной емкости в первой MCCS или второй MCCS или не содержат буферной емкости во всей системе. Другие примеры систем содержат максимально одну, две, три, четыре или пять буферных емкостей во всей системе.

В некоторых вариантах осуществления первая MCCS может содержать устройство для инактивации вирусов. Например, как показано на фиг. 10, в некоторых вариантах осуществления первая MCCS содержит устройство 6 для инактивации вирусов (т. е., вместо колонки 6, описанной в данном документе). Устройство для инактивации вирусов 6 выполнено с возможностью инактивации вирусов и вирусных векторов, используемых в технологического процессах биопроизводства. В некоторых вариантах осуществления, например, устройство для инактивации вирусов 6 предусматривает смесительный сосуд. В качестве альтернативы в определенных вариантах осуществления, например, устройство 6 содержит систему инактивации пробкового потока. Каждый из этих примеров устройств для инактивации вирусов помогает устранять активные вирусы и вирусные векторы из технологических жидкостей в первой MCCS.

Вторая MCCS содержит по меньшей мере две хроматографические колонки, по меньшей мере две хроматографические мембраны или по меньшей мере одну хроматографическую колонку и по меньшей мере одну хроматографическую мембрану и выпускное отверстие. Например, вторая MCCS может содержать в общей сложности четыре хроматографические колонки, три хроматографические колонки и одну хроматографическую мембрану, или представлять собой любую другую из иллюстративных MCCS, описанных в данном документе, или может иметь один или несколько из иллюстративных признаков MCCS (в любой комбинации), описанных в данном документе. Хроматографическая(хроматографические) колонка(колонки) и/или хроматографическая(хроматографические) мембрана(мембраны), присутствующие во второй MCCS, характеризоваться одним или несколькими из: любыми из форм, размеров, объемов (объемов слоя) и/или отдельных операций, описанных в данном документе. Смола, содержащаяся в одной или нескольких хроматографических колонках и/или хроматографических мембранах, присутствующих во второй MCCS, может представлять собой смолу, в которой реализован механизм захвата (например, механизм захвата на основе связывания белком A, механизм захвата на основе связывания белком G, механизм захвата на основе связывания антителом или фрагментом антитела, механизм захвата на основе связывания субстратом, механизм захвата на основе связывания кофактором, механизм захвата на основе связывания меткой и/или механизм захвата на основе связывания аптамером). Применимые смолы включают, например, катионообменную смолу, анионообменную смолу, смолу в качестве молекулярного сита, смолу, обеспечивающую гидрофобные взаимодействия. Хроматографическая(хроматографические) колонка(колонки) и/или хроматографическая(хроматографические) мембраны, присутствующие во второй MCCS, могут содержать одинаковые и/или разные смолы (например, любые смолы, описанные в данном документе или известные в данной области техники для использования при очистке рекомбинантных белков).

Хроматографическая(хроматографические) колонка(колонки) и/или хроматографическая(хроматографические) мембрана(мембраны), присутствующие во второй MCCS, могут выполнять одну или несколько отдельных операций (например, любую из отдельных операций, описанных в данном документе, или любую комбинацию из отдельных операций, описанных в данном документе). В неограничивающих примерах вторая MCCS может выполнять отдельные операции по очистке рекомбинантного терапевтического белка из жидкости и полировке рекомбинантного терапевтического белка, присутствующего в жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок. В других неограничивающих примерах вторая MCCS может выполнять отдельные операции по очистке рекомбинантного терапевтического белка, присутствующего в жидкости, полировке рекомбинантного терапевтического белка, присутствующего в жидкости, и фильтрации жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок. В другом примере вторая MCCS может выполнять отдельные операции по очистке рекомбинантного терапевтического белка, присутствующего в жидкости, полировке рекомбинантного терапевтического белка, присутствующего в жидкости, фильтрации жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок, и регулировке концентрации ионов и/или pH жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок. Вторая MCCS может выполнять любую комбинацию двух или более отдельных операций, описанных в данном документе или известных в данной области техники.

Вторая MCCS может также содержать один или несколько (например, два, три, четыре или пять) насосов (например, автоматизированных, например, автоматизированных перистальтических насосов).

Хроматографическая(хроматографические) колонка(колонки) и/или хроматографическая(хроматографические) мембрана(мембраны), присутствующие во второй MCCS, могут быть соединены или перемещены относительно друг друга с помощью механизма переключения (например, механизма переключения колонок). События переключения колонок могут быть инициированы в результате обнаружения уровня рекомбинантного белка или другой субстанции с помощью спектрометрических измерений в инфракрасном диапазоне и их анализа с использованием хемометрических моделей, как обсуждалось выше, с определением уровня рекомбинантного терапевтического белка в жидкости, проходящей через вторую MCCS (например, поступающей в одну или несколько хроматографических колонок и/или хроматографических мембран во второй MCCS и/или элюируемой из них), определенного объема жидкости (например, буфера) или определенного прошедшего времени.

PCCS 8, которая образует вторую MCCS, может содержать три колонки, которые выполняют отдельную операцию очистки рекомбинантного терапевтического белка из жидкости, и хроматографическую мембрану, которая выполняет отдельную операцию полировки рекомбинантного терапевтического белка, присутствующего в жидкости. Например, три колонки, которые выполняют отдельную операцию очистки рекомбинантного терапевтического белка из жидкости, могут содержать, например, катионообменную смолу, а хроматографическая мембрана, которая выполняет отдельную операцию полировки, может содержать катионообменную смолу. В PCCS, которая представляет собой вторую MCCS, может использоваться механизм переключения колонок. Например, в PCCS может использоваться модифицированная система ÄKTA (GE Healthcare, Пискатауэй, Нью-Джерси), в которой может функционировать, например, до четырех, пяти, шести, семи или восьми колонок или большее их количество.

Аналогично первой MCCS, вторая MCCS также может быть оснащена одной или несколькими (например, двумя, тремя, четырьмя, пятью, шестью, семью, восемью, девятью или десятью) системами спектроскопических измерений в инфракрасном диапазоне, одним или несколькими (например, двумя, тремя, четырьмя, пятью, шестью, семью, восемью, девятью или десятью) клапанами, одним или несколькими (например, двумя, тремя, четырьмя, пятью, шестью, семью, восемью, девятью или десятью) pH-метрами и/или одним или несколькими (например, двумя, тремя, четырьмя, пятью, шестью, семью, восемью, девятью или десятью) измерителями проводимости. Одна или несколько систем измерения передают информацию относительно концентрации белка или другого вещества в жидкости, которая подвергается измерению, в контроллер, который использует информацию относительно концентрации, чтобы определить имеется ли необходимость инициирования события переключения колонки. Вторая MCCS может быть оснащена операционной системой, исполняемой контроллером, который получает информацию относительно концентрации, которая использует программное обеспечение (например, программное обеспечение на базе Unicorn, GE Healthcare, Пискатауэй, Нью-Джерси) для определения того, когда должно произойти событие переключения колонки (например, на основе спектроскопических измерений в инфракрасном диапазоне, объема жидкости или прошедшего времени), и инициирования событий переключения колонок. В примерах, когда вторая MCCS содержит одну или несколько спектроскопических систем измерения в инфракрасном диапазоне, системы измерения могут быть необязательно размещены возле впускного отверстия одной или нескольких (например, двух, трех, четырех, пяти, шести, семи, восьми, девяти или десяти) хроматографических колонок и/или хроматографических мембран во второй MCCS и/или возле выпускного отверстия одной или нескольких хроматографических колонок и/или хроматографических мембран во второй MCCS.

Вторая MCCS может дополнительно содержать один или несколько (например, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, девять, десять, одиннадцать, двенадцать, тринадцать, четырнадцать, пятнадцать, шестнадцать, семнадцать, восемнадцать, девятнадцать, двадцать, двадцать один, двадцать два, двадцать три или двадцать четыре) встроенных в технологическую линию резервуаров для регулировки буфера и/или буферных резервуаров. В других примерах вторая MCCS может содержать одну или несколько (например, две, три, четыре, пять или шесть) буферных емкостей (например, любую из буферных емкостей, описанных в данном документе), которые могут содержать жидкость, которая не может без промедления перемещаться в одну или несколько хроматографических колонок и/или хроматографических мембран во второй MCCS.

Вторая MCCS содержит выпускное отверстие, через которое лекарственная субстанция на основе терапевтического белка может выходить из системы. Выпускное отверстие может предусматривать, например, резьбу, оребрение или уплотнение, которые позволяют вставлять жидкостный трубопровод или флакон, выполненный с возможностью содержания или хранения лекарственной субстанции на основе терапевтического белка. Выпускное отверстие может содержать поверхность, которую можно использовать для герметизации стерильного флакона или другого такого контейнера для хранения на выпускном отверстии для того, чтобы обеспечить перемещение потока рекомбинантного белкового лекарственного продукта непосредственно в стерильный флакон или контейнер для хранения.

Одна или несколько систем спектроскопического измерения в инфракрасном диапазоне, раскрытых в данном документе, также могут быть расположены таким образом, чтобы измерять концентрацию лекарственной субстанции на основе белка (или другой субстанции), перемещающейся из выпускного отверстия. Эта информация может быть передана контроллеру MCCS, который на основе этой информации может определить чистоту субстанции.

Системы, описанные в данном документе, также могут содержать жидкостный трубопровод, который расположен между первой MCCS и второй MCCS. Одна или несколько спектроскопических систем измерения в инфракрасном диапазоне могут быть расположены вдоль жидкостного трубопровода для определения информации (например, информации относительно концентрации) применительно к жидкостям, удерживаемым внутри (например, протекающим внутри) трубопровода. Эта информация может быть передана контроллеру MCCS, который, как обсуждалось выше, может определять на основе этой информации имеется ли необходимость инициирования события переключения колонки.

Любой из жидкостных трубопроводов, описанных в данном документе, может представлять собой, например, трубку, которая выполнена, например, из полиэтилена, поликарбоната или пластмассы. Жидкостный трубопровод, расположенный между первой MCCS и второй MCCS, может дополнительно предусматривать одно или несколько из следующего в любой комбинации: один или несколько встроенных в технологическую линию резервуаров для регулировки буфера, которые сообщаются по текучей среде с жидкостным трубопроводом и расположены таким образом, что буфер, хранящийся внутри встроенного в технологическую линию резервуара (резервуаров) для регулировки буфера, добавляется к жидкости, присутствующей в жидкостном трубопроводе; буферную емкость (например, любую из буферных емкостей, описанных в данном документе), которая сообщается по текучей среде с жидкостным трубопроводом и расположена таким образом, что она может удерживать любую избыточную жидкость, присутствующую в жидкостном трубопроводе, которая не может без промедления подаваться во вторую MCCS; и один или несколько фильтров, которые расположены в жидкостном трубопроводе таким образом, что они способны фильтровать жидкость (например, удалять бактерии), присутствующую в жидкостном трубопроводе. Любой из встроенных в технологическую линию резервуаров для регулировки буфера может содержать, например, объем от приблизительно 0,5 л до 50 л буфера (например, при температуре 50ºC, 37ºC, 25ºC, 15ºC или 10ºC или ниже).

Системы, описанные в данном документе, могут необязательно содержать жидкостный трубопровод, расположенный между конечной хроматографической колонкой или хроматографической мембраной во второй MCCS и выпускным отверстием. Системы, описанные в данном документе, могут дополнительно содержать один или несколько фильтров, находящихся в жидкостном соединении с жидкостным трубопроводом, расположенным между конечной хроматографической колонкой или хроматографической мембраной во второй MCCS и выпускным отверстием, вследствие чего фильтр может удалять, например, осажденный материал, твердые частицы или бактерии из жидкости, присутствующей в жидкостном трубопроводе, расположенном между последней хроматографической колонкой или хроматографической мембраной во второй MCCS и выпускным отверстием.

Некоторые примеры систем, представленных в данном документе, также предусматривают биореактор, который находится в жидкостном соединении с впускным отверстием первой MCCS. В системах по настоящему изобретению можно использовать любой из иллюстративных биореакторов, описанных в данном документе или известных в данной области техники.

Некоторые примеры систем, представленных в данном документе, также предусматривают наличие насосной системы. Насосная система может предусматривать одно или несколько из следующего: один или несколько (например, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, девять или десять) насосов (например, любых насосов, описанных в данном документе или известных в данной области техники), один или несколько (например, два, три, четыре или пять) фильтров (например, любых фильтров, описанных в данном документе или известных в данной области техники), один или несколько (например, два, три, четыре, пять, шесть , семь, восемь, девять или десять) УФ-детекторов и одну или несколько (например, две, три, четыре или пять) буферных емкостей (например, любых буферных емкостей, описанных в данном документе). Некоторые примеры систем, представленных в данном документе, дополнительно предусматривают жидкостный трубопровод, расположенный между насосом и впускным отверстием первой MCCS (например, любой из иллюстративных жидкостных трубопроводов, описанных в данном документе или известных в данной области техники). В некоторых примерах этот конкретный жидкостный трубопровод может предусматривать один или несколько (например, два, три или четыре) насосов (например, любых насосов, описанных в данном документе или известных в данной области техники) и/или одну или несколько (например, две, три или четыре) буферных емкостей (например, любых иллюстративных буферных емкостей, описанных в данном документе), где этот(эти) насос(насосы) и/или буферная(буферные) емкость(емкости) находятся в жидкостном соединении с жидкостью, присутствующей в жидкостном трубопроводе.

Некоторые примеры систем, описанных в данном документе, дополнительно предусматривают дополнительный жидкостный трубопровод, соединенный с жидкостным трубопроводом, расположенным между насосом и впускным отверстием, где один конец дополнительного жидкостного трубопровода находится в жидкостном соединении с биореактором, а другой конец находится в жидкостном соединении с жидкостным трубопроводом, расположенным между насосом и впускным отверстием. Этот дополнительный жидкостный трубопровод может содержать фильтр, который способен удалять клетки из жидкой культуральной среды, извлекаемой из биореактора (например, систему удержания клеток ATF).

Вышеупомянутые системы биопроизводства позволяют осуществлять непрерывное получение лекарственной субстанции на основе терапевтического белка. Например, системы, представленные в данном документе, обеспечивают процентный показатель выхода рекомбинантного терапевтического белка (из исходного материала, например, исходной жидкой культуральной среды), составляющий более чем приблизительно 70%, более чем приблизительно 80%, более чем приблизительно 82%, более чем приблизительно 84%, более чем приблизительно 86%, более чем приблизительно 88%, более чем приблизительно 90%, более чем приблизительно 92%, более чем приблизительно 94%, более чем приблизительно 96% или более чем приблизительно 98%. Системы, описанные в данном документе, также могут обеспечивать получение в результате процентного показателя выхода рекомбинантного терапевтического белка (из исходного материала, например, исходной жидкой культуральной среды), составляющего от приблизительно 80% до приблизительно 90%, от приблизительно 82% до приблизительно 90%, от приблизительно 84% до приблизительно 90%, от приблизительно 84% до приблизительно 88%, от приблизительно 84% до приблизительно 94%, от приблизительно 82% до приблизительно 92% или от приблизительно 85% до приблизительно 95%.

Системы, описанные в данном документе, также могут обеспечивать получение в результате лекарственной субстанции на основе терапевтического белка, которая предусматривает содержание рекомбинантного терапевтического белка в концентрации, которая составляет более чем приблизительно 1,0 мг/мл, например, более чем приблизительно 15 мг/мл, более чем приблизительно 20 мг/мл, более чем приблизительно 25 мг/мл, более чем приблизительно 30 мг/мл, более чем приблизительно 35 мг/мл, более чем приблизительно 40 мг/мл, более чем приблизительно 45 мг/мл, более чем приблизительно 50 мг/мл, более чем приблизительно 55 мг/мл, более чем приблизительно 60 мг/мл, более чем приблизительно 65 мг/мл, более чем приблизительно 70 мг/мл, более чем приблизительно 75 мг/мл, более чем приблизительно 80 мг/мл, более чем приблизительно 85 мг/мл, более чем приблизительно 90 мг/мл, более чем приблизительно 100 мг/мл, более чем приблизительно 125 мг/мл или более чем приблизительно 150 мг/мл.

Как обсуждалось выше, в некоторых вариантах осуществления первая и/или вторая MCCS может представлять собой периодическую противоточную хроматографическую систему (PCCS). PCCS может, например, содержать две или более хроматографических колонок (например, три колонки или четыре колонки), которые переключают с целью обеспечения непрерывного элюирования рекомбинантного терапевтического белка из двух или более хроматографических колонок. PCCS может содержать две или более хроматографических колонок, две или более хроматографических мембран или по меньшей мере одну хроматографическую колонку и по меньшей мере одну хроматографическую мембрану. Технологическая операция в колонке обычно состоит из стадий загрузки, промывки, элюирования и регенерации. В PCCS несколько колонок применяют для проведения тех же стадий по отдельности и непрерывно циклическим образом. Поскольку колонки функционируют последовательно, вышедший поток и промывная жидкость из одной колонки захватывается другой колонкой. Этот уникальный признак PCCS обеспечивает возможность загрузки смолы до значений, близких к ее статической связывающей емкости, а не значений динамической связывающей емкости, типичных в ходе хроматографии в периодическом режиме.

Пример методики переключения трех колонок, используемой в PCCS, содержащей три колонки, показан на фиг. 11. Цикл определяется как три полные технологические операции в колонках, в результате которых получают объединенные фракции элюата из каждой из трех колонок, применяемых в методике переключения колонок. После завершения всех стадий в цикле цикл повторяется. В результате непрерывного проведения циклов и элюирования жидкость, поступающая в PCCS, подвергается непрерывной обработке, в то время как элюирование рекомбинантного терапевтического белка из каждой колонки является дискретным и периодическим.

Для перехода от одной стадии к другой в цикле PCCS, таком как иллюстративный цикл, показанный на фиг. 11, используется стратегия переключения колонок. В способе переключения колонок используются две операции автоматического переключения на колонку в трех колонках в иллюстративной системе PCCS, показанной на фиг. 11, первая из которых связана с начальным прорывом продукта, а вторая с насыщением колонки. Определение того, когда должны происходить операции переключения колонок, основано на информации относительно концентраций рекомбинантного терапевтического белка в элюате из каждой хроматографической колонки в PCCS.

Как обсуждалось выше, спектроскопические системы измерения в инфракрасном диапазоне, описанные в данном документе, могут использоваться для определения концентраций рекомбинантных терапевтических белков в элюате из колонок PCCS. Информация относительно концентрации, которая несет функцию обеспечения управления с обратной связью для системы биопроизводства, передается контроллеру MCCS, который инициирует переключение колонок после определения того, что переключение является обоснованным.

В качестве примера во время загрузки колонки система управления PCC может определять исходный уровень концентрации субстанции на основе терапевтического белка, элюируемой из колонки (который обычно характеризуется нулевой концентрацией), с использованием систем спектроскопического измерения в инфракрасном диапазоне, описанных выше. Во время активного элюирования в ходе прорыва белковой субстанции происходит увеличение (например, выше исходного уровня концентрации) измеряемой концентрации белка. Система продолжает мониторинг возрастающей концентрации белка, и когда концентрация достигает заранее определенного порогового значения, непрерывный поток из колонки 1 направляется в колонку 2, а не в отходы. Номинально это происходит в момент времени t₁.

При продолжающейся подаче в колонку 1 колонка 1 в конечном итоге подвергается почти полному насыщению белковым продуктом. В этот момент измеряемая концентрация белка в элюате достигает другого заранее определенного значения, что происходит в момент времени t₂. В этот момент контроллер MCCS переключает подачу на впускном отверстии в колонку 2.

Вышеупомянутая стратегия переключения колонок обеспечивает равномерную загрузку колонок независимо от концентрации подаваемого продукта и емкости. Могут быть реализованы аналогичные переключения колонок в зависимости от уровня рекомбинантного белка, обнаруживаемого в элюате из каждой колонки. События переключения колонок также могут быть основаны на прошедшем времени или количестве жидкости (например, буфера), прошедшей через одну или несколько хроматографических колонок и/или хроматографических мембран в первой или второй MCCS.

В дополнение к предоставлению информации обратной связи для управления событиями переключения колонок системы измерения, описанные в данном документе, также могут предоставлять информацию обратной связи для регулировки различных других стадий биопроизводства и рабочих параметров. Одним из примеров таких регулировок является контролируемая регулировка концентраций буфера на различных стадиях технологических процессов биопроизводства.

Как правило, один или несколько (например, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, девять, десять, одиннадцать, двенадцать, тринадцать, четырнадцать, пятнадцать, шестнадцать, семнадцать, восемнадцать, девятнадцать, двадцать, двадцать один, двадцать два, двадцать три или двадцать четыре) различных типов буфера могут применяться во время использования двух или более MCCS в любом из технологических процессов, описанных в данном документе. Как известно из уровня техники, один или несколько типов буферов, применяемых в двух или более MCCS, используемых в технологических процессах, описанных в данном документе, будут зависеть от смолы, находящейся в хроматографической(хроматографических) колонке(колонках) и/или хроматографической(хроматографических) мембране(мембранах) в двух или более MCCS (например, первой и второй MCCS), рекомбинантного терапевтического белка и отдельной операции (например, любой из иллюстративных отдельных операций, описанных в данном документе), осуществляемой конкретной(конкретными) хроматографической(хроматографическими) колонкой(колонками) и/или хроматографическими мембранами в двух или более MCCS. Объем и тип буфера, используемого в ходе применения двух или более MCCS при осуществлении любого из технологических процессов, описанных в данном документе, также может определить специалист в данной области техники (например, как обсуждается более подробно ниже). Например, объем и тип(типы) буфера, используемого в ходе применения двух или более MCCS в любом из технологических процессов, описанных в данном документе, могут быть выбраны с целью оптимизации одного или нескольких из следующих свойств лекарственного препарата на основе рекомбинантного белка: общего выхода рекомбинантного терапевтического белка, активности рекомбинантного терапевтического белка, степени чистоты рекомбинантного терапевтического белка и удаления биологических загрязнителей из жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок (например, отсутствие активных вирусов, микобактерий, дрожжей, бактерий или клеток млекопитающих).

Отдельные операции по регулировке концентрации ионов и/или pH жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок, могут выполняться с использованием MCCS (например, первой и/или второй MCCS), в которой предусматривается и используется резервуар для регулировки буфера (например, встроенный в технологическую линию резервуар для регулировки буфера), который добавляет новый или дополнительный буферный раствор в жидкость, содержащую рекомбинантный терапевтический белок (например, между колонками в пределах одной MCCS или после последней колонки в предпоследней MCCS (например, в первой MCCS) и перед подачей жидкости, содержащей рекомбинантный терапевтический белок, в первую колонку следующей MCCS (например, второй MCCS). Встроенный в технологическую линию резервуар для регулировки буфера может быть любого размера (например, более 100 мл) и может содержать любой буферный раствор (например, буферный раствор, который имеет одну или несколько из следующих характеристик: повышенный или пониженный pH по сравнению с жидкостью, содержащей рекомбинантный терапевтический белок, повышенную или пониженную концентрацию ионов (например, соли) по сравнению с жидкостью, содержащей рекомбинантный терапевтический белок, и/или повышенную или пониженную концентрацию средства, которое конкурирует с рекомбинантным терапевтическим белком за связывание со смолой, присутствующей в по меньшей мере одной хроматографической колонке или в по меньшей мере одной хроматографической мембране в MCCS (например, в первой или второй MCCS)).

В некоторых вариантах осуществления определение с помощью контроллера MCCS количества буферного раствора, подлежащего добавлению к технологической жидкости, основано на информации относительно концентрации компонента технологической жидкости, полученной на основе спектроскопических измерений в инфракрасном диапазоне, выполненных, как обсуждалось ранее. Например, растворенное вещество для целей таких измерений может представлять собой компонент буферного раствора или компонент технологической жидкости, концентрация которого связана с составом буфера для жидкости, pH технологической жидкости и/или ионной силой технологической жидкости. Измерение информации относительно концентрации для компонента передается в качестве информации обратной связи в контроллер MCCS, который использует информацию обратной связи для определения того, когда и какое количество одного или нескольких буферных растворов необходимо высвободить в технологическую жидкость. Спектроскопические системы измерения в инфракрасном диапазоне, как правило, могут быть размещены в любом местоположении системы биопроизводства с целью измерения характеристик технологических жидкостей для передачи информации обратной связи, связанной с буфером, в контроллер MCCS.

В определенных вариантах осуществления информация относительно концентрации антитела в технологической жидкости может использоваться для управления скоростью, с которой культуры клеток вводятся в биореактор. В частности, определяя значение концентрации антитела в технологической жидкости, собираемой из биореактора, контроллер MCCS может регулировать скорость поступления культуры клеток в биореактор. Регулировка, выполняемая таким образом, позволяет контролировать объемную производительность, определяемую на основе плотности клеток и удельной производительности биореактора. Для фиксированной скорости перфузии такие регулировки позволяют контролировать концентрацию антитела в технологической жидкости таким образом, что MCCS1 будет получать примерно постоянное количество продукта в единицу времени. Другими словами, регулировки такого рода могут быть использованы для обеспечения того, чтобы скорость образования продукта в биореакторе оставалась примерно постоянной на протяжении определенного периода времени.

В некоторых вариантах осуществления определение конкретных атрибутов качества, ассоциированных с технологическими жидкостями, может использоваться контроллером MCCS, чтобы определить, работает ли система биопроизводства в приемлемом диапазоне параметров или в ходе своей работы система находится за пределами одного или нескольких приемлемых диапазонов параметров.

Для каждого из одного или нескольких атрибутов качества диапазон приемлемых значений может быть установлен с помощью процедур калибровки. Эти диапазоны эффективно устанавливают рабочие условия для системы, в которых биологические продукты образуются с приемлемыми скоростями и уровнями чистоты, в то время как показатели выхода побочных продуктов и других нежелательных соединений находятся на приемлемо низких уровнях. Когда система работает за пределами одного или нескольких диапазонов, показатели выхода и/или чистоты продукта могут снижаться, показатели скорости/количества образования нежелательных соединений могут повышаться, показатели скорости потребления реагентов могут повышаться и/или, как результат, могут иметь место другие нежелательные эффекты или состояния.

Атрибуты качества, определенные для технологических жидкостей в одном или нескольких местоположениях внутри системы, могут использоваться для обеспечения работы системы в приемлемых диапазонах этих рабочих параметров. Если определенные значения одного или нескольких атрибутов качества выходят за пределы установленных допустимых диапазонов, контроллер MCCS определяет, что имеет место потенциальное неисправное состояние.

Для устранения неисправного состояния контроллер MCCS (или другой системный контроллер, подключенный к контроллеру MCCS) может регулировать любые рабочие параметры системы биопроизводства для изменения ее работы, тем самым также регулируя значения атрибутов качества таким образом, чтобы они попадали в приемлемые диапазоны. Корректирующие действия такого характера гарантируют, что на основе обратной связи, обеспечиваемой определенными значениями атрибутов качества, система может активно поддерживаться в рамках установленной совокупности или диапазона рабочих условий.

В определенных вариантах осуществления, если контроллер MCCS (или другой системный контроллер, подключенный к контроллеру MCCS) определяет, что система находится значительно за пределами приемлемого диапазона рабочих условий, вследствие чего возврат системы в приемлемый диапазон условий будет затруднен, или даже невозможен, или может привести к другим нежелательным последствиям, контроллер может передавать управляющие сигналы в биореактор, обеспечивающие прекращение процедуры получения и высвобождение его содержимого в отходы. В таком случае эффективные корректирующие действия нецелесообразны или невозможны, поскольку технологический процесс получения значительно отклонился от приемлемого диапазона рабочих условий для системы. В результате простого высвобождения содержимого биореактора система может значительно сэкономить время, перезапустив технологический процесс получения, вместо того, чтобы пытаться отрегулировать текущий технологический процесс получения, который мог безвозвратно отклониться от приемлемого диапазона условий.

Кроме того, в контроллер MCCS (или другой системный контроллер) могут передаваться данные обратной связи на основе измеряемых значений одного или нескольких компонентов среды биореактора (таких как концентрация глюкозы, концентрация глутамина, концентрация лактата и концентрация ионов аммония), которые затем могут быть использованы для регулировки условий в реакторе для того, чтобы гарантировать, что жизнеспособность клеток, показатели выхода продукта и другие показатели производительности поддерживаются в рамках целевых диапазонов. Контроллер может регулировать любые из одного или нескольких параметров технологического процесса на основе значений компонентов среды биореактора аналогично регулировкам, выполняемым на основе атрибутов качества продукта и значений других измеряемых величин.

ПРИМЕРЫ

Следующие примеры представлены для дополнительной иллюстрации различных аспектов вышеизложенного изобретения, но не предназначены для ограничения каким-либо иным образом каких-либо признаков формулы изобретения или ограничения каких-либо аспектов вариантов осуществления, если явно не указано другое.

Для оценки способов и систем, раскрытых в данном документе, применяли FTIR-спектроскопию с использованием геометрии ATR и многомерного анализа данных методом частично наименьших квадратов с целью разработки хемометрических моделей для быстрого и точного определения физических и химических атрибутов нескольких технологических процессов с использованием одной совокупности (для многоатрибутной оценки качества продукта (MAP-Q) получаемой в ходе колебательной спектроскопии информации. Отобранные в несколько дней, очищенные посредством белка А образцы кандидатного лекарственного средства X на основе антитела анализировали в отношении их концентрации, агрегации, распределения вариантов, отличающихся зарядами, и содержания белка клетки-хозяина (HCP) с использованием автономных эталонных анализов (хроматография и ELISA), и те же образцы подвергали измерениям посредством FTIR в режиме ATR. Данные, полученные в ходе автономных эталонных анализов, и ответы на основе спектроскопической информации в инфракрасном диапазоне, полученной посредством FTIR в режиме ATR, применяли для создания хемометрических моделей с использованием многомерного анализа данных PLS, и модели проверяли перекрестно для оценки их точности.

Для этого исследования использовали очищенные с помощью белка А, самостоятельно полученные и собранные образцы кандидатного лекарственного средства X на основе антитела. Применяемое моноклональное антитело относилось к подклассу IgG4 и экспрессировалось в системе экспрессии последовательностей млекопитающих на основе яичника китайского хомячка (СНО). Образцы отобранного материала (26 образцов) получали в разные дни культивирования из перфузионного биореактора с чередующимся тангенциальным потоком. Собранный материал очищали с использованием колонки с белком А (6,8 мл) с внутренним диаметром 0,66 см × 20 см, заполненной смолой MabSelect SuRe LX с использованием системы AKTA Explorer (доступной от GE Healthcare Life Sciences, Питтсбург, Пенсильвания).

FTIR-спектрометр MATRIX-MF® от Bruker (Bruker Optics, Биллерика, Массачусетс), оснащенный алмазным оптоволоконным зондом ATR (ослабленного полного отражения) IN350T® и датчиком на основе MCT (ртутно-кадмиевого теллурида), применяли для осуществляемого "у линии" измерения образцов. Приблизительно 50 мл каждого образца помещали на кристалл алмаза ATR, и спектры измеряли в диапазоне волновых чисел от 400 см^-1 до 4000 см^-1 (скорость сканирования 10 кГц, разрешение 2 см^-1 и 32 сканирования за цикл) с использованием программного обеспечения для сбора данных OPUS от Bruker (доступно от Bruker Optics, Биллерика, Массачусетс). Эталонный спектр сначала записывали с использованием пустой ячейки ATR на встроенном зонде. Получали однолучевые спектры для всех образцов и разделяли на фоновый спектр воздуха с представлением спектра в единицах поглощения.

Информацию относительно колебаний в инфракрасном диапазоне предварительно обрабатывали, и хемометрические модели на основе частично наименьших квадратов (PLS) для каждого атрибута, представляющего интерес, создавали с использованием программного обеспечения для вычислений MATLAB (доступного от MathWorks, Натик, Массачусетс) и программного обеспечения Unscrambler от Camo (CAMO Software Inc, 33300, Иджипт-Лэйн, Магнолия, Техас). Во время предварительной обработки спектры FTIR сначала смещали с использованием средних значений поглощения в диапазоне 800-1800 см^-1 с последующей коррекцией в отношении исходного уровня и нормализацией по площади. Несколько способов предварительной обработки, таких как вычитание линейного смещения, вычитание прямой линии, нормализация вектора, мин-макс нормализация, коррекция мультипликативного разброса, первая производная и вторая производная, оценивали для обеспечения улучшения в отношении среднеквадратичной ошибки перекрестной проверки (RMSECV) и коэффициента детерминации (R²) моделей PLS. Измерения каждого атрибута на основе автономной хроматографии/ELISA коррелировали с предварительно обработанными спектральными данными FTIR в режиме ATR при создании моделей PLS.

Для обеспечения проверки калибровочных моделей способ перекрестной проверки применяли по отношению к 20 образцам, очищенным с помощью белка А, где каждый полученный посредством FTIR в режиме ATR спектр образца проверяли с использованием k-кратной перекрестной проверки, в которой совокупность данных разделяли на k подсовокупностей, а k-кратную модель обучали и тестировали. Каждый раз одну из k подсовокупностей применяли в качестве тестовой совокупности, а другие k−1 подсовокупности объединяли для образования обучающей совокупности. Рассчитывали средние ошибки по всем k испытаниям. Диапазон волновых чисел (или частоту), который соответствовал каждому значению атрибута, оптимизировали для достижения наилучшей многомерной статистики.

Образцы также исследовали в отношении концентрации антитела, агрегации, распределения вариантов, отличающихся зарядами, и содержания белка клетки-хозяина (HCP) с использованием автономных хроматографии и анализов ELISA для получения эталонных значений. Концентрацию антитела измеряли с применением хроматографии с использованием белка А с внутренним диаметром картриджа ID POROS с белком A (0,1 мл) 0,21 × 3 см (доступным от Applied Biosystems, Фостер-Сити, Калифорния) в системе HPLC Agilent 1100 (доступной от Agilent Technologies, Санта-Клара, Калифорния) с последующими УФ-измерениями элюатов при 280 нм. Показатели процентного содержания агрегированных форм антитела в образцах анализировали с помощью эксклюзионной хроматографии (SEC) с использованием аналитической колонки для SEC TSKgel G3000SW_XL с внутренним диаметром 0,78 × 30 см, оснащенной защитной колонкой TSKgel G3000SW_XL с внутренним диаметром 0,60 × 4 см (доступной от Tosoh Bioscience, Кинг-оф-Пруша, Пенсильвания), посредством системы HPLC Agilent 1100. 40 мМ буфера для элюирования с фосфатом натрия в 150 мМ хлорида натрия применяли в изократическом режиме с последующим определением поглощения в УФ-области при 280 нм с использованием детектора с фотодиодной матрицей. Содержание HCP в образцах измеряли с использованием набора для проведения ELISA в отношении HCP клеток яичников китайского хомячка от Cygnus technologies (доступного от Рентхэм, Массачусетс) в соответствии с руководством производителя. Образцы получали в трех разведениях с последующими несколькими измерениями каждого.

Показатели распределения вариантов, отличающихся зарядами, для антитела в образцах анализировали с помощью капиллярного изоэлектрического фокусирования (cIEF) с использованием системы iCE3^TM (доступной от ProteinSimple, Сан-Хосе, Калифорния). Каждый образец получали в метилцеллюлозных амфолитах-носителях, и позволяли произойти разделению вариантов, отличающихся зарядами (кислотных и основных соединений), на основе их pI в электролитических условиях. Встроенный регистрирующий УФ по всей длине колонки детектор системы iCE3^TM использовали для получения относительного распределения вариантов, отличающихся зарядами.

В инфракрасном спектре белковой молекулы химическая структура молекулы представляет собой доминирующий эффект, который определяет наблюдаемые колебательные частоты посредством сил колебательных связей и масс колебательных атомов. Однако может быть сложным однозначно определить химическую структуру белка исключительно на основе инфракрасного спектра ввиду множества перекрывающихся полос, которые обычно присутствуют в спектре.

Несмотря на это, изменения химической структуры молекулы часто можно обнаружить на основе изменений в наблюдаемых спектральных полосах. Одним из таких примеров является обнаружение изменения в состоянии протонирования боковых цепей белка, которое часто является крайне важным для функции белка. Состояние протонирования многих боковых цепей белка отражается в инфракрасном спектре белков и часто может быть достоверно установлено из информации относительно спектра в инфракрасной области.

Полученный посредством FTIR в режиме ATR спектр образца очищенного с помощью белка А антитела показан на фиг. 12, где отчетливо видны характеристические полосы амида I (1600-1690 см^-1) и амида II (1480-1575 см^-1). Полоса Амид I, которая возникает вследствие валентных колебаний C=О в пептидном остове, чувствительна к α-спирали, β-листу, витку и неупорядоченным конформациям белка и их образованному за счет водородных связей окружению. Полоса Амид II возникает в результате деформационных колебаний N-H и валентных колебаний C-N, и она является чувствительной к конформации.

В некоторых случаях полоса Амид II соответствует противофазной комбинации плоскостной деформационной моды NH и валентной моды CN с меньшим влиянием плоскостной деформационной моды CO и валентных мод CC и NC. В белках полоса Амид II обычно почти не подвержена влиянию колебаний боковых цепей, однако корреляция между вторичной структурой белка и частотой является менее однозначной, чем для полосы Амид I, что способствует определению корреляции для побочных продуктов белка и предоставляет ценную структурную информацию относительно белка и прогнозирование его вторичной структуры.

Полоса Амид III в диапазоне 1300-1400 см^-1 возникает вследствие плоскостной деформации N-H и растяжения C-N. Полосы Амид IV представляют собой очень сложные полосы, получаемые в результате смешения нескольких координатных смещений, в основном возникающие при 625-725 см^-1 вследствие деформации O=C-N. Сила водородных связей во вторичной структуре и взаимодействие дипольных моментов переходов пептида влияют на частоту поглощения в этой области и могут использоваться для количественной оценки белка на основе экспериментальных спектроскопических данных.

В биологическом образце каждый конформационный вариант вносит вклад в получаемый посредством FTIR в режиме ATR спектр молекулы. Контуры полосы Амид I представляют собой сложные композиты, состоящие из нескольких перекрывающихся компонентных полос, которые представляют различные структурные элементы, такие как альфа-спирали, бета-листы, витки и неупорядоченные или нерегулярные структуры.

Для извлечения информации относительно структурных компонентов, закодированной в этих полосах FTIR, спектроскопическую информацию FTIR в частотных диапазонах от 1100 до 1595 см^-1 и от 1600 до 1700 см^-1 применяли для вычисления параметров калибровки PLS с использованием производной второго порядка центрированных по среднему значению спектров, полученных посредством FTIR в режиме ATR, за исключением показателя поглощения, обусловленного буферными компонентами и водой. Модель PLS создавали с применением k-кратного способа перекрестной проверки с использованием 20 очищенных с помощью белка A образцов кандидатного лекарственного средства X на основе антитела. Также анализировали переобучение модели и оценивали надежность модели.

На фиг. 13 представлен график, на котором показаны прогнозируемые значения концентрации антитела, рассчитанные на основе модели PLS для определения концентрации антитела, и соответствующие измеренные значения концентрации антитела. Модель PLS демонстрировала превосходную корреляцию между прогнозируемыми значениями, основанными на FTIR в режиме ATR, и эталонными значениями на основе автономной хроматографии. Коэффициент корреляции R² составлял 0,99, а среднеквадратичная ошибка перекрестной проверки (RMSECV) составляла 0,55. Точность модели оценивали путем прогнозирования концентрации антитела в 6 неизвестных образцах с использованием разработанной калибровочной модели. Результаты для неизвестных образцов U-1 - U-6 показаны в таблице на фиг. 17.

Явление агрегации, при котором белки неправильно свернуты, может приводить к смещению ключевых амидных пиков в полученном посредством FTIR в режиме ATR спектре. В результате применяли методику авторазложения Фурье с сужением полосы для оценки диапазона FTIR и положений полос поглощения отдельных субкомпонентов. Авторазложение Фурье уменьшает значения ширины полос, позволяя разделить перекрывающиеся полосы компонентов с использованием функций Гаусса.

Колебательная частота агрегированного белка находится в пределах около 1620-1625 см⁻¹ вследствие выраженной гидрофобной среды и часто показывает сдвиг частоты полосы Амид II (~1540 см⁻¹). Поэтому для разработки калибровочной модели выбирали области FTIR от 1393-1554 см⁻¹ до 1600-1635 см⁻¹. Кроме того, выбирали область FTIR 1180-844 см⁻¹ для повышения точности прогнозирования ввиду колебаний C-O-H в белках. На фиг. 14A показан пример спектров FTIR с авторазложением Фурье для очищенных посредством белка A образцов.

На фиг. 14B представлен график, на котором показана калибровочная модель PLS, разработанная для агрегации (сплошная линия), и измеренные значения агрегации (точки). Модель калибровки PLS продемонстрировала превосходную корреляцию между прогнозируемыми FTIR значениями агрегации (%) и эталонными значениями SEC. Значения RMSECV, R² и относительной процентной разницы (RDP) составляли 0,04, 0,97 и 5,8 соответственно.

Одной из проблем при построении надежных хемометрических моделей для соединений, находящихся в низкой концентрации, таких как HCP, является влияние полиэлектролитов, присутствующих в среде. Известно, что пики, появляющиеся при примерно 1390 см^-1 и 1005-110 см^-1, могут быть отнесены к полиэлектролитам. На фиг. 15A показана совокупность вторых производных центрированных по среднему значению, скорректированных по отношению к исходному уровню и усредненных по площади полученных посредством FTIR в режиме ATR спектров, используемых для построения модели PLS для HCP.

Для разработки модели PLS для количественного определения HCP применяли диапазоны частот в среднем диапазоне ИК-спектра от 1500-1600 см^-1, 1600-1680 см^-1, 1489-1414 см^-1 и до 1174-1286 см^-1. Все спектры центрировали по среднему значению, корректировали по отношению к исходному уровню и усредняли по площади, как показано на фиг. 15А.

На фиг. 15B представлен график, на котором показана модель для количественного определения HCP (сплошная линия) и измеренные значения HCP (точки). Наблюдается довольно высокая корреляция, при этом R²=0,89, RMSECV=71,1 и RPD=3,05.

Для оценки моделей PLS для определения распределения вариантов, отличающихся зарядами, предварительно обработанные полученные посредством FTIR в режиме ATR спектры образцов подвергали k-кратной перекрестной проверке с использованием 20 образцов для соединений, соответствующих пику, предшествующему главному (кислотных), главному пику и следующему за главным пику (основных), для построения трех отдельных моделей соответственно. Оценивали переобучение и надежность моделей. Анализ вариантов, отличающихся зарядом, во многом зависит от модификаций C-концевого лизина, которые приводят к сдвигу спектральной картины в основном в области скелетных колебаний от 1000 до 1850 см^-1. Соответственно, центрированные по среднему значению спектры, подвергнутые множественным поправкам на рассеяние и анализу по второй производной в диапазоне от 1118 см^-1 до 1500 см^-1, использовали для построения модели PLS для главного пика, который показан (сплошная линия) на фиг. 16B. Статистика PLS для модели главного пика предусматривает R² 0,99, RMSECV 0,00,1 и RPD 12,4.

Для анализа пика, предшествующего главному, область FTIR от 1120 см^-1 до 1470 см^-1 обеспечивала наиболее эффективную модель калибровки PLS с использованием ранга PLS вплоть до 10. Модель показана на фиг. 16А. Значения RMSECV, R² RDP составляли 0,00125, 0,9937 и 12,6 соответственно.

Для анализа следующего за главным пика область FTIR от 1187 см^-1 до 1839 см^-1 использовали для построения модели PLS, которая показана на графике на фиг. 16С. Достигали превосходную корреляцию с измеренными значениями эталонного способа cIEF. Значения RMSECV, R² RDP составляли 0,00118, 99,59 и 15,7. Точность моделей также оценивали путем прогнозирования распределения вариантов, отличающихся зарядами, для 6 неизвестных образцов U-1 - U-6, результаты которого показаны на фиг. 17.

Для оценки эффективности применения непосредственных спектральных измерений в инфракрасном диапазоне и хемометрических моделей для точного определения значений компонентов и условий среды биореактора способы, раскрытые в данном документе, применяли для измерения концентрации глюкозы, концентрации глутамина, концентрации IgG, концентрации лактата, концентрации аммония и осмолярности. В частности, в отношении среды реактора выполняли непосредственные спектральные измерения в инфракрасном диапазоне в режиме ATR, и проверенные хемометрические модели для каждой из этих величин использовали для прогнозирования значений для каждой из величин на основе спектральных измерений в инфракрасном диапазоне. Для определения точности полученных на основе инфракрасного спектра значений также отбирали вручную образцы среды реактора, и значения каждой из величин определяли посредством индивидуального анализа.

На фиг. 21A - 21F представлены графики, на которых показаны "истинные" значения (обозначенные указателями в виде ромбов) и прогнозируемые (или полученные на основе инфракрасного спектра) значения (сплошная линия) концентрации глюкозы (фиг. 21A), концентрации глутамина (фиг. 21B), концентрации IgG (фиг. 21C), концентрации лактата (фиг. 21D), концентрации иона аммония (фиг. 21E) и осмолярности (фиг. 21F) для среды биореактора. Превосходного соответствия между истинными и прогнозируемыми значениями достигали для каждой измеряемой величины.

На фиг. 22A - 22D представлены графики, на которых показаны истинные (обозначенные указателями в виде ромбов) и прогнозируемые (обозначенные указателями в виде точек) значения концентрации глюкозы (фиг. 22A), титра собранного материала (фиг. 22B), концентрации лактата (фиг. 22C) и концентрации ионов аммония (фиг. 22D). Для каждого истинного значения определяли несколько прогнозируемых значений, полученных из нескольких спектральных измерений в инфракрасном диапазоне, а распределение указателей в виде точек на фиг. 22A - 22D указывает на изменчивость значений, прогнозируемых на основе информации относительно спектра в инфракрасной области. Несмотря на то, что на каждой из фигур появляется относительно небольшое количество выбросов, большинство индивидуально прогнозируемых значений в значительной степени соответствуют истинным значениям различных величин, а показатели распределения для каждой совокупности значений, определенных посредством излучения в инфракрасном диапазоне, соотносятся с соответствующим истинным значением.

На фиг. 23A - 23C представлены графики, на которых показаны истинные (крупные точки) и прогнозируемые (т. е. определенные посредством излучения в инфракрасном диапазоне, мелкие точки) значения концентрации глюкозы (фиг. 23A), концентрации лактата (фиг. 23B) и концентрации ионов аммония (фиг. 23C) на более поздних стадиях культуральной среды биореактора в дни 42 и 43. Как видно из графиков, значения этих величин, определенные посредством излучения в инфракрасном диапазоне, по-прежнему хорошо согласуются с истинными значениями, демонстрируя, что способы на основе хемометрики, которые основаны на информации относительно спектра в инфракрасной области для определения значений нескольких различных величин, связанных с компонентами среды, остаются очень точными даже в случае, когда культура клеток и среда продолжают обеспечивать получение продуктов через относительно продолжительное время.