Daten als Rohstoff: Automatisiertes Datenschürfen in der Bioprozesstechnik

Bioprozessentwicklung Daten als Rohstoff: Automatisiertes Datenschürfen in der Bioprozesstechnik

29.05.2018Autor / Redakteur: Dr. Alexandra Hofer* und dr. Paul Kroll* / Dr. Ilka Ottleben

In der Entwicklung von Bioprozessen spielt „time to market“ eine große Rolle. Eine schnelle Prozessentwicklung bei gleichzeitiger Generierung von vielen Daten mit hoher Qualität ist das gewünschte Ziel. Automatisierung sowohl der Datengenerierung als auch der Auswertung kann hier die Lösung sein.

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Pörner Ingenieurgesellschaft mbH

Technische Universität Wien Inst. f. Chemical, Environmental and Biological Engineering

Abb. 1: Bei den hier beschriebenen Versuchen kam ein Dasbox Multibioreaktor-System von Eppendorf zum Einsatz.
(Bild: Eppendorf AG; ©envfx - stock.adobe.com)

Daten sind der Rohstoff in der zunehmend digitalisierten Welt. Dies trifft auch auf die klassische Prozesstechnik zu. Auf Grundlage erhobener Daten werden bestehende Produktionsverfahren optimiert oder neue Prozesse entwickelt. Die Erhebung und Bewertung dieser Daten ist zentrale Aufgabe einer jeden Produkt- oder Prozessentwicklung. Dabei ist die Qualität und Menge der Daten entscheidend für das Erreichen der Entwicklungsziele.

Die typischen Vorgehensweisen dafür sind i) der parallele Ansatz, bei dem miniaturisierte Reaktorsysteme mit geringerem Aufwand betrieben werden, um einen Überblick über relevante Zusammenhänge zu erhalten (Menge der Daten) und ii) der sequentielle Ansatz, bei dem einzelne Versuche mit höherem analytischem Aufwand durchgeführt werden (Qualität der Daten). Abbildung 2 zeigt beide Vorgehensweisen sowie die daraus resultierenden Herausforderungen.

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Abb. 2: Vorteile und Nachteile des parallelen und sequentiellen Ansatzes der Datengenerierung.

Tabelle 1: Eckpunkte des Experiments mit parallelem Ansatz und automatisierter Probennahme

Abb. 3: Der Konzentrationsverlauf von Arginin über der Zeit zeigt dessen Freisetzung aus Maisqellwasser durch Enzyme, die von Penicillium chrysogenum produziert wurden. In Abbildung A zu sehen ist der 1. Parallelansatz mit höher-frequenter Probennahme besonders zu Beginn. Die offenen und geschlossenen Kreise repräsentieren den Parallelansatz des Versuchs. In Abbildung B ist dasselbe für den 2. Parallelansatz zu sehen, bei dem nur alle 6 h automatisch eine Probe gezogen wurde.

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Das Verständnis der Abläufe zur Überwachung und Kontrolle eines Prozesses ist in der biopharmazeutischen Industrie ein Muss. Viele Sonden decken wichtige Signale ab, die ein Bild über den aktuellen Zustand der Zellen liefern können, wie etwa pH- und Offgas- oder Gelöstsauerstoff-Sensoren. In der Prozessentwicklung – besonders in komplexeren biologischen Systemen wie etwa filamentösen Pilzen oder Säugetierzellen – sind jedoch vor allem spezifische Daten notwendig, die nicht durch einfache Sensoren detektiert werden können. Für diese ist eine Probennahme mit anschließender Aufarbeitung und Analytik – meist mittels HPLC – notwendig. Dieser Ablauf ist entscheidend für die Datenqualität und bedarf eines erheblichen Aufwands.

In der Regel ist dieser Aufwand ein limitierender Faktor der Prozessentwicklung. Eine optimale Entwicklungsstrategie bildet daher der Hybrid-Ansatz, welcher es ermöglicht, mit gleichbleibendem Personalaufwand, hochfrequente spezifische Daten im Parallelansatz zu erhalten. Hierfür ist eine Automatisierung der Probennahme, der Probenaufarbeitung und der Analytik essenziell. Des Weiteren muss die Menge an generierten Daten gemanagt und zielgerichtet ausgewertet werden. Hierfür eignen sich Model-basierte Methoden.

Biopharmazeutika: Rohmaterialien im Fokus

In der biopharmazeutischen Produktion werden häufig komplexe Rohmaterialien eingesetzt, da sie kostengünstig sind und einen positiven Einfluss auf Wachstum und/oder Produktivität aufweisen. Die Analytik dieser Materialien sowie das Verständnis der Zusammenhänge zwischen der Rohmaterialzusammensetzung und dem Prozessablauf sind kompliziert und zeitaufwändig. Anhand des Beispiels von Maisquellwasser, welches bei der Produktion von Penicillin eingesetzt wird, soll demonstriert werden, wie durch Automatisierung ein Hybrid-Ansatz ermöglicht wird, der die Charakterisierung des Rohmaterials erlaubt.

Maisquellwasser ist ein zweiphasiges Material, welches als Aminosäure-Quelle dient. Um die Bioverfügbarkeit der Aminosäuren in einem Fermentationsprozess zu bestimmen, muss die enzymatische Freisetzung der Aminosäuren aus Protein oder Peptidverbänden durch den Organismus experimentell evaluiert werden. (Details zum Experiment s. Tabelle 1)

Der Versuch wurde als Hybrid-Ansatz geplant unter Verwendung eines Multibioreaktor Systems (Dasbox, Eppendorf, Deutschland) gekoppelt mit einem Numera-System (Securecell, Schweiz) zur automatisierten Probennahme und Probenverarbeitung. Das Numera-System ermöglicht die sequentielle Probennahme und Verarbeitung von allen vier Bioreaktoren, wobei es eine Probe aus dem Reaktor zieht, wenn nötig verdünnt, filtriert und anschließend an einen Analyzer – im vorliegenden Fall eine HPLC – weitergibt. Das Analysenergebnis steht direkt im Prozessleitsystem (Lucullus PIMS, Securecell, Schweiz) zur Verfügung. Mithilfe dieses Systems konnten vier Bioreaktoren 1x/h beprobt werden. Das Ergebnis ist ein Kinetikverlauf über 72 h, der die Freisetzung von Aminosäuren aus Maisquellwasser durch Enzyme von Penicillium chrysogenum darstellt (s. Abb. 3). Der Vierfachansatz bietet hier eine enorme Zeitersparnis, ebenso wie die Automatisierung der Probennahme. Ohne menschliches Eingreifen wird alle 15 Minuten eine Probe gezogen und verarbeitet. Die hochfrequenten Daten erlauben nun eine präzisere Auswertung und Fehleranalyse.

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