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未來已來 PAT開啟數(shù)字孿生新領域 | 安捷倫Online LC系統(tǒng)在生物制藥下游純化過程中的智慧應用
剛剛過去的二月,OpenAI 發(fā)布了首個 AI 視頻模型,長達 60s 的視頻讓我們對虛擬和現(xiàn)實世界已分不清,科技以迅雷不及掩耳之勢在我們周圍呈現(xiàn)。自 2003 年 Michael Grieves 教授提出了“信息鏡像模型”后,工業(yè)界對數(shù)字孿生(DT)也有了更多前沿的應用。
數(shù)字孿生和 Online LC 在線液相
當數(shù)字孿生與高速發(fā)展的生物醫(yī)藥行業(yè)碰撞,給藥物設計和研發(fā)、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、以及質(zhì)量控制帶來了煥然一新的感受。國內(nèi)外 Top 藥企已建立 DT 系統(tǒng),搭配 PAT 技術(shù)獲得大量的實時數(shù)據(jù)。GSK 建立了新冠疫苗佐劑生產(chǎn)的 DT 系統(tǒng),快速進行虛擬實驗,加快工藝開發(fā)的周期。國內(nèi)復宏漢霖將 DT 技術(shù)應用于抗體下游的純化過程,整合了離子交換層析模型和在線檢測系統(tǒng)建立 DT 系統(tǒng),提升抗體樣品純化工藝的收率。
在此過程中應用的過程分析技術(shù)(PAT)是 DT 的拍檔,安捷倫 Infinity II Online LC 在線超高效液相色譜系統(tǒng),作為最新的 PAT 工具實現(xiàn)了自動化的在線取樣,稀釋以及檢測,是實現(xiàn) DT 的重要一環(huán)。
基于 Online LC 系統(tǒng)的數(shù)字孿生技術(shù)
在離子交換層析中的應用
離子交換層析工藝是生物制藥下游純化過程中的關鍵步驟(圖 1),用 ÄKTA 蛋白純化系統(tǒng)對抗體進行純化時,各種變量(如酸堿峰含量、上樣量、緩沖液等)波動會影響純化收率,如果采用傳統(tǒng)的分袋收集,離線檢測后合樣的方法,不僅分析結(jié)果滯后,而且操作繁瑣,收率較低。因此考慮將 Online LC 系統(tǒng)應用于陽離子交換層析(CEX),實現(xiàn)對層析過程中樣品的實時取樣、分析(圖 2),并通過 Online LC 軟件系統(tǒng)與主服務器(Server)進行自主通訊,實現(xiàn)純化過程的實時反饋控制。

圖 1. 生物制藥下游純化流程圖

圖 2. 層析樣品的 CEX 分離色譜圖
基于 Online LC 在線實時監(jiān)控技術(shù),搭建抗體下游離子交換層析過程的 DT 系統(tǒng)(如圖 3),通過 Server 控制 ÄKTA 純化系統(tǒng),運行離子交換層析方法,然后自動觸發(fā) Online LC 系統(tǒng)開始取樣、樣品稀釋、進樣、分析和數(shù)據(jù)處理,接著把結(jié)果傳回服務器,通過 CEX 機理模型模擬計算收集區(qū)間,進而實時控制 ÄKTA 系統(tǒng)的收集策略,實現(xiàn)全自動化運行,從而建立了離子交換層析過程的 DT 系統(tǒng)。

圖 3. DT 系統(tǒng)的運行流程圖
基于以上 DT 系統(tǒng),在不同上樣條件下,比較了 DT 預測結(jié)果與實際實驗結(jié)果(圖 4),DT 系統(tǒng)可以實現(xiàn)對單抗電荷異構(gòu)體的準確控制與收率預測,與實際實驗結(jié)果相比電荷異構(gòu)體的比例和收率差異均在 2% 以內(nèi),模型擬合和驗證的 RMSE 分別為 8.1% 和 7.4%。表明基于 Online LC 構(gòu)建的 DT 系統(tǒng)可以較好地實現(xiàn)陽離子交換層析工藝的模擬,預測和控制。

(a)

(b)
圖 4. a. DT 預測總峰型(黑色實線)和實際 UV 信號(紅色虛線)對比,藍色虛線區(qū)域為 DT 預測收集區(qū)間。b. 離線檢測(點)和 DT 預測結(jié)果(線)對比。
安捷倫 Infinity II (Bio) Online LC 系統(tǒng)介紹
參考文獻:
[1] Ce Shi, Xu-Jun Chen, Xue-Zhao Zhong, Yan Yang, Dong-Qiang Lin, Ran Chen. Realization of digital twin for dynamic control toward sample variation of ion exchange chromatography in antibody separation. BIOTECHNOLOGY BIOENGINEERING, Accepted: 5 January 2024.
[2] Edgar Naegele, Daniel Kutscher, Lea Bonnington, Michael Leiss, and Andrés Martinez. Online LC Monitoring of Downstream Processing in the Production of Therapeutic mAbs, AN:5994-5186EN, 2022.