変形した上流のバイオプロセスデータの分析は、生物学的システムの変動への洞察を提供します

Analysis of Transformed Upstream Bioprocess Data Provides Insights into Biological System Variation.

• Anne Richelle
• Boung Wook Lee
• Rui M C Portela
• Jonathan Raley
• Moritz von Stosch

抄録

近年、多変量データ解析（MVDA）およびモデリングアプローチは、上流のバイオプロセス研究（モニタリング、開発、最適化、スケールアップなど）への応用が増えています。これらの研究の多くは、代謝物の濃度の変動や細胞ベースの測定を調べています。しかし、これらの測定は、システム固有の変動（例えば、代謝活性の変化）だけでなく、意図的な運用上の変化にも左右されます。我々は、基礎となる生物学的システムの操作の代表的なデータ、すなわち、特定の速度、それ自体は規模、操作戦略（例えば、バッチ、フィードバッチ）とバイオマス含有量とは独立している上でMVDAとモデリングを実行することを提案します。1つはHEKの中程度の性能比較研究、もう1つはCHOのスケールアップ/ダウン研究です。このようにしてプロセスを分析することで、基礎となる生物学的システムの挙動についての洞察が得られることが示されており、濃度の分析からは同程度の推論はできない。この記事は著作権で保護されています。すべての権利を保有しています。

In recent years, multivariate data analysis (MVDA) and modeling approaches have found increasing applications for upstream bioprocess studies (e.g., monitoring, development, optimization, scale-up, etc.). Many of these studies look at variations in the concentrations of metabolites and cell-based measurements. However, these measures are subject to system inherent variations (e.g., changes in metabolic activity) but also intentional operational changes. We propose to perform MVDA and modeling on data representative of the underlying biological system operation, i.e., the specific rates, which are per se independent of the scale, operational strategy (e.g., batch, fed-batch) and biomass content. Two industrial case studies are highlighted to showcase the approach: one HEK medium performance comparison study and one CHO scale-up/-down study. It is shown that analyzing processes in this way reveals insights into behavior of the underlying biological system, which cannot to the same degree be deducted from the analysis of concentrations. This article is protected by copyright. All rights reserved.

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