中国ハムスター卵巣細胞培養におけるハイスループット自動マイクロバイオリアクターを用いたプロセス最適化
2020年5月18日
ここでは、自動マイクロバイオリアクターで実験計画を実行し、その後にプロテインAカラムを用いた細胞収穫およびタンパク質定量を行う詳細な手順を提示する。
このビデオでは、ユーザーは実験またはDOEの計画と実行を伴うマイクロバイオリアクターソフトウェアに導入しました。また、分析器の補助バルブも、プロセス条件を最適化するために実証されています。自動化されたマイクロバイオリアクターソフトウェアへのモデの組み込みは、データ分析のための公式となっています。
小規模で同時に多数の実験を計画し、実行することができます。この手順のデモンストレーションは、私の研究室の博士課程の学生、タマンナ・ナグライクです。テキストプロトコルに記載されているように、主な培養におけるプレカルチャー手順から始めます。
新しい実験を作成するには、アンバーの自己培養ソフトウェアを開き、[導入] タブをクリックして新しい実験を作成します。新しい実験タブで、実験の名前と実験の実施日を入力します。栽培中に使用する容器内の培養ステーションのチェックポイントを有効にします。
DOE実験のプログラミング中に簡単に移行するために、DOEタグを自動追加することもできます。次のタブに切り替えるには、「次へ」をクリックします。発泡防止、接種、飼料、およびグルコースとともに容器への培地の添加に関する情報を設定するには、追加メディアプレートのチェックポイントをアクティブにします。
プレートの種類、名前、およびメディアを含むプレートの位置を定義します。[船舶にメディアを追加]をクリックします。船舶に追加する媒体の容積を入力します。
プレートから船舶へのメディア転送のマッピングを定義します。次のタブに切り替えるには、「次へ」をクリックします。メディア情報をソフトウェアに供給した後、栽培条件を割り当てます。
条件メディアをクリックし、温度、目標DO、上のPH限界、および攪拌RPMを埋めます。次に、「かき混ぜる」または下の攪拌をクリックします。血管内に接種物を添加するには、細胞プレートを加えて活性化します。
プレートの種類、名前、およびメディアを含むプレートの位置を定義します。をクリックして、細胞を容器に追加します。接種の時間と、船舶に追加する媒体の体積を入力します。
プレートから容器にセルを転送するために、液体ハンドラによって移動するパスを定義します。次のタブに切り替えるには、「次へ」をクリックします。フィード、グルコース、および消泡の追加を設定するには、フィードプレートをアクティブにし、プレートの種類、名前、および場所を定義します。
容器に飼料を追加をクリックし、容器に追加する飼料の量を入力します。栽培に応じて、飼料添加数を加えます。この栽培のために、反応器は24時間ごとに72時間後に供給される。
追加したセルから遅延データを入力して、給餌の間の時間遅延を手動で追加します。摂食の最初の日は接種の72時間後、次の日は96時間後などです。プレートから容器へのフィードの転送のマッピングを定義します。
栽培中にサンプリングを設定するには、サンプルプレートの追加をアクティブにし、プレートの種類、名前、および場所を定義します。「船舶からサンプルを採取」をチェックし、船舶から取り出すサンプルの体積を入力します。培養の過程で体積が10ミリリットル以下にならないようにしてください。
栽培中に採取するサンプル数を加えます。供給と同様に、各入力サンプルポイントについて容器から取り出されるサンプルの時間を追加します。プロセスを保存します。
これで実行の準備が整いました。最後に、容器からプレートへのサンプルの移動のマッピングを定義します。アンバー15 DOEソフトウェアを開きます。
「調査」をクリックして、新しいを選択します。[調査の作成] ダイアログ ボックスに、新しい DOE 調査の名前を入力します。DOE 調査に実験を割り当てるには、作成したレシピを開いて、異なるパラメータを調べます。
[参照] をクリックし、それぞれの実験を選択します。容器タグは、すでに列に入っています。目的の DOE 係数を定義するには、パラメータを選択し、DOE 係数というラベルの付いた列をクリックします。
「新しい」を選択し、単位、略語、および因子の下限と上限を追加します。[応答] タブで、データの分析に考慮する値を定義します。DOE 応答の編集をクリックし、応答の名前、省略形、単位、および最小および最大制限を定義します。
応答が定義されたら、各応答に対してオレンジ色の変数を選択し、定義します。応答は、微生物バイオリアクター変数に自動的に関連付けることができます。ドロップダウンリストから必要な変数を選択します。
要件に応じて、各応答の式を変更します。最小、最大、最初、最後、平均のデータの間の選択。設計を作成するには、デザインウィザードを使用して実験計画のタイプを選択し、反復数と中心点を追加または削除します。
目的を選択して、設計とモデルの選択を決定します。テキスト プロトコルで説明されているように、アンバー自己培養ソフトウェアにインポートできる作業パケットを完了して作成します。実験タブで、DOE実験の作成をクリックし、DOEソフトウェアを使用して作成された作業パケットを参照します。
[開始] をクリックしてプロセスを初期化します。実験を実行したら、エクスポート DOE 結果を使用してデータをエクスポートします。エクスポート DOE 結果」ウィンドウが開き、培養容器とステーションを示す行が表にリストされます。
目的の行を選択し、選択した行をエクスポートするをクリックするか、実験データをエクスポート"すべての結果を保存し、さらなる分析のためにファイルを保存します。結果タブに切り替えてインポート結果を選択することにより、データをアンバーDOEモジュールにインポートします。目的のデータ ファイルを参照し、[結果の分析] をクリックします。
自動化された微生物バイオリアクターの細胞増殖は、多用途バイオリアクターと同等である。3つの異なるスケールからの細胞濃度を比較するに当たって、15ミリリットルの自動化された微生物バイオリアクターが2リットルガラスバイオリアクターを模倣することが観察される。シェイクフラスコの結果もアンバーの利点を示すために比較されます。
異なる攪拌速度とPHの影響は、自動化された微生物バイオリアクターで研究されています。ここに示されているのは、生存細胞濃度、またはVCC、および異なる微生物バイオリアクターにおけるモノクローナル抗体濃度の比較である。VCCに対するPH 6.9の負の影響は観察できる。
さらに、PH 7.3の培養下での細胞の増殖はPH 7.1と比較して有意に改善した。ここに示されているのが、VCCおよびモノクローナル抗体濃度の応答輪郭プロットである。この値は、同じPHと異なる攪拌速度を有する容器内で比較可能であり、このプロセスのために収集された攪拌機の速度がプロセス出力に大きな影響を与えがないことを示す。
実験の実行中にエラーを避けるために、マシンに与えられたすべての命令は慎重に書かれなければならない。ソフトウェアは柔軟性があり、一度に多くの実験を実行できるため、プロセスの最適化にかかる時間を短縮できます。実験の設計は、ある程度他の生物に拡張することができる知識ベースのプロセス理解を与える結果として、バイオプロセスの分野で有用である。
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概要
この記事では、自動化されたマイクロバイオリアクターで実験計画法（DOE）を実施し、その後セル収穫とProtein Aカラムを使用したタンパク質定量を行う詳細な手順を紹介します。ビデオでは、実験計画と実行のためにマイクロバイオリアクターのソフトウェアを使用する方法を示しています。
主要な研究構成要素
科学の分野
- バイオテクノロジー
- 細胞生物学
- タンパク質分析
背景
- 自動化されたマイクロバイオリアクターは、高スループット実験を容易にします。
- 実験計画法（DOE）により、変数の体系的な調査が可能になります。
- Protein Aカラムは、タンパク質精製によく使用されます。
- 効率的なデータ分析は、実験条件の最適化に不可欠です。
研究の目的
- マイクロバイオリアクターでDOEを実行する手順を示すこと。
- セル収穫プロセスを説明すること。
- Protein Aカラムを使用したタンパク質定量技術を示すこと。
使用した方法
- マイクロバイオリアクターのソフトウェアの紹介。
- DOEの計画と実行。
- プロセス最適化のための補助バルブのデモンストレーション。
- 組み込みソフトウェアツールを使用したデータ分析。
主な結果
- 複数の実験を同時に成功裏に計画し実行すること。
- 補助バルブの使用によって実証された最適化されたプロセス条件。
- ソフトウェア統合によって促進された効果的なデータ分析。
- 実践的な応用を示す、PhD学生によるデモンストレーション。
結論
- 自動化されたマイクロバイオリアクターは、実験設計のための強力なツールです。
- DOEは、バイオプロセス開発の効率を大幅に向上させることができます。
- タンパク質定量方法は、下流のアプリケーションに不可欠です。
よくある質問
Executive Industry Relevance
High throughput automated micro-bioreactors with integrated DOE software enable rapid, parallelized optimization of CHO cell cultivation parameters, directly impacting upstream bioprocess development. This approach increases predictive confidence in process scalability and supports risk-adjusted decision-making at key discovery and development inflection points. The ability to systematically interrogate multiple variables accelerates portfolio advancement and reduces late-stage process uncertainty.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables systematic interrogation of process parameters for biological de-risking.
- Supports functional validation of cell lines and process conditions relevant to target product profiles.
- Facilitates rapid triage of candidate strains and conditions based on quantitative outputs.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, scalable cultivation systems for downstream screening workflows.
- Standardizes assay conditions through precise control of pH, DO, and feed schedules.
- Delivers reproducible, quantitative data for reliable compound or process evaluation.
Translational & Preclinical Research
- Aligns small-scale process outputs with larger-scale bioreactor performance for translational continuity.
- Enables risk-adjusted advancement by comparing cell growth and product yield across scales.
- Supports mechanistic de-risking by isolating the impact of individual process variables.
Pipeline & Workflow Integration
Automated micro-bioreactor DOE workflows bridge early process development and scale-up, supporting lead identification and preclinical process validation.
- Discovery Biology: Facilitates hypothesis testing and pathway clarification by varying multiple process parameters in parallel.
- Screening: Provides assay-ready, reproducible cultivation conditions with quantitative readouts for downstream analysis.
- Analytics: Generates robust datasets for statistical comparison of process conditions and outputs.
- Translational Research: Ensures continuity between micro-bioreactor and larger-scale bioreactor performance, supporting preclinical process decisions.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable, standardized platform for ongoing process optimization across multiple programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in process development.
- Operational Value: Delivers standardized, reproducible, and scalable process optimization workflows.
- Strategic Value: Enables faster, data-driven go/no-go decisions and improves capital efficiency.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of bioprocess candidates.
Implementation Considerations
- Requires expertise in DOE design, bioreactor operation, and data analysis.
- Needs access to automated micro-bioreactor platforms and integrated analytical software.
- Demands cross-team standardization of experimental setup and data management.
- May require adaptation of protocols for different cell lines or process scales.
- Dependent on careful programming to avoid execution errors and ensure data integrity.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Introduction
0:43
Writing the Recipe in the Automated Micro-Bioreactor Software
4:25
Design of Experiment in the Automated Micro Bioreactor
6:22
Execution of the Experiment in the Work Packets and Analysis of Experimental Results
7:25
Results: DOE Experiment and Response Contour Plots
8:44
Conclusion
