JP2008526203A - バイオリアクタープロセス制御システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

バイオリアクターは、モデルフリーな適応コントローラまたはオプティマイザにリンクされたセンサーを含む。センサーは、最終生成物タイターまたは所望の生成物品質属性との相関関係を示す品質のリアルタイム測定を提供し得る。センサーは、容器内部の状態を測定し、モデルフリーな適応コントローラへの入力を提供するように構成されており、生成物品質属性との相関関係を示す状態を測定し、リアルタイムで前記入力を提供するように構成されており、成長させ得る細胞の密度を直接的または間接的に測定する。モデルフリーな適応コントローラは、セットポイントに対して前記入力を比較するように構成されており、アクチュエータに出力を提供するように構成されている。

Description

（優先権の主張）
本出願は、２００４年１２月２９日に出願された米国仮特許出願第６０／６３９，８１６に対して優先権を主張するものであり、その全体が参照によって援用されている。

（技術分野）
本発明は、制御システムに関する。

バイオリアクター制御スキームは、多数の個々の単一入力単一出力（ＳＩＳＯ）制御ループを使用することによって、温度、撹拌速度、圧力、溶解酸素、ｐＨなどの変数を特定のセットポイントに制御する。すべての変数は、変化する程度に相互作用し（言い換えると、それらの制御ループは結合され）、最終生成物タイターおよび他の所望の生成物品質属性に対して影響する。制御ループ間の結合は一般的に無視され、所与の生成物および収量を一貫して生成するという目標に対して、変数セットポイントは固定される。規制の制約もまた、バイオリアクターのためのＳＩＳＯ制御方法論のこの従来の方法を強化してきており、よって、制御スキームおよび制御ループの関連するセットポイントを述べる提起がＦＤＡによってなされ、ＦＤＡによって認可された製造設備内の規制された非常に管理された操作環境のために、認可後に変更を及ぼすことはしばしば困難である。

代表的な進歩的制御戦略は、プロセスのモデルが制御されることを要求する。しかし、モデルを決定して正確に検証することは困難であることが多い。さらに、モデルは、操作の段階に依存してリアルタイムで変化し得る。

（本発明の概要）
バイオリアクターは、適応コントローラを使用して制御され得る。適応コントローラは、バイオリアクターの状態をも最適化するように使用され得る。適応コントローラは、たとえばモデルフリーな適応コントローラ（ＭＦＡ）であり得る。モデルフリーな適応コントローラは、制御されるべきモデルを必要としない。入力変数は、互いに分離され得、個々に操作され得る。ＭＦＡコントローラは、所望の入力測定を満たすように、必要とされる出力変数変化を決定し出力し得る。入力測定は、変数のリアルタイムの決定を提供し得、変数は、最終生成物タイター（成長させ得る細胞の密度（ＶＣＤ）など）、または他の所望の生成物品質属性、またはプロセスインジケータとの相関関係を示す。適切な入力測定の例は、二酸化炭素生成速度、バイオマス濃度、酸素消費速度、基質濃度、およびグルコース消費速度を含む。たとえば、入力測定は、バイオリアクター内の特定の品質パラメータを監視するセンサーによって提供され得る。

一つの局面において、バイオリアクターは細胞成長容器とセンサーとを含み、該センサーは、該容器内部の状態を測定し、モデルフリーな適応コントローラへの入力を提供するように構成されている。

センサーは、生成物品質属性との相関関係を示す状態を測定し得る。生成物品質属性は、最終生成物タイターであり得る。センサーは、リアルタイムで入力を提供するように構成され得る。センサーは、直接的または間接的に成長させ得る細胞の密度を測定し得る。モデルフリーな適応コントローラは、該入力をセットポイントと比較するように構成され得る。モデルフリーな適応コントローラは、出力をアクチュエータに提供するように構成され得る。センサーは、成長させ得る細胞の密度、温度、撹拌速度、圧力、溶解酸素、またはｐＨを測定するように構成され得る。バイオリアクターは、容器内部の第２の状態を測定し、モデルフリーな適応コントローラに第２の入力を提供するように構成された、第２のセンサーを含み得る。

別の局面において、生きている細胞を培養する方法は、容器内で該細胞を培養することと、該容器の内部の状態を測定することと、モデルフリーな適応コントローラまたはオプティマイザを用いて該測定をセットポイントと比較することと、該比較に基づいて該容器の内部の状態を調整することとを含む。

別の局面において、生きている細胞を培養する方法は、容器内で該細胞を培養することと、該容器の内部の複数の状態を測定することと、モデルフリーな適応コントローラを用いて、該複数の測定を複数のセットポイントと個々に比較することと、少なくとも一つの該比較に基づいて該容器の内部の状態を調整することとを含む。

状態は、成長させ得る細胞の密度、温度、撹拌速度、溶解酸素、ｐＨ、濁度、伝導率、圧力、ＮＯ／ＮＯｘ、ＴＯＣ／ＶＯＣ、塩素、オゾン、酸素還元電位、浮遊固形物、または他の方法によって達成される別のプロセス状態測定、たとえば、電気化学、赤外線、光化学、レーダー、視角、パルス分散および質量分光分析、音響効果、断層撮影、ガスクロマトグラフィ、液体クロマトグラフィ、分光測定、不透明度、熱伝導率、屈折率測定、歪み、または粘度などであり得る。容器内の複数の状態が、少なくとも一つの比較に基づいて調整され得る。状態は、生成物品質属性との相関関係を示し得る。生成物品質属性は、最終生成物タイターであり得る。状態を測定することは、リアルタイムで測定することを含み得る。状態を測定することは、成長させ得る細胞の密度を測定することを含み得る。方法は、セットポイントを調整することを含み得る。セットポイントは、所定の軌道に従って調整され得る。軌道は、一定の一つまたは複数の生成物品質属性について最適化され得る。

別の局面において、バイオリアクターは、細胞成長容器と、該容器の内部の状態を測定するように構成されているセンサーであって、該状態は最終生成物タイターとの相関関係を示す、センサーと、該センサーから測定値を受け取り、アクチュエータに出力を提供するように構成されている、モデルフリーな適応コントローラとを含む。

センサーは、成長させ得る細胞の密度を測定するように構成され得る。センサーは、リアルタイムで状態を測定するように構成され得る。

別の局面において、バイオリアクタープロセスのための状態を選択する方法は、容器内で複数の細胞を培養することと、該容器の内部の複数の状態を測定することと、モデルフリーな適応コントローラを用いて、選択された状態の好ましいレベルを決定することとを含む。選択された状態の好ましいレベルを決定することは、状態の最適レベルを決定することを含み得る。

一つ以上の実施形態の詳細が、添付の図面および以下の説明に述べられる。他の特徴、目的、および利点は、説明および図面から、および添付の特許請求の範囲から、明らかである。

（詳細な説明）
一般的に、バイオリアクターは生きている細胞を培養するためのデバイスである。細胞は、たとえばタンパク質または代謝生成物などの所望の生成物を生成し得る。タンパク質は、たとえば治療的タンパク質、たとえば所望のターゲットを認識するタンパク質であり得る。タンパク質は、抗体であり得る。代謝生成物は、細胞の代謝活動によって生成される物質、たとえば小分子であり得る。小分子は、５，０００Ｄａ未満または１，０００Ｄａ未満の分子量を有し得る。代謝生成物は、たとえば、単糖類または多糖類、脂質、核酸またはヌクレオチド、ペプチド（たとえば小さなタンパク質）、毒、または抗生物質であり得る。

バイオリアクターは、たとえば撹拌されるタンクのバイオリアクターであり得る。バイオリアクターは、生きている細胞が浮遊させられる液体媒体を保持するタンクを含み得る。タンクは、（たとえばタンクに空気を供給したり、または酸性溶液または塩基性溶液によって媒体のｐＨを調整したりするために）媒体を追加または除去したり、気体または液体をタンクに追加するためのポートと、センサーがタンクの内部のスペースをサンプリングすることを可能にするポートとを含み得る。センサーは、たとえば温度、ｐＨ、または溶解酸素濃度などの、バイオリアクター内部の状態を測定し得る。ポートは、タンク内の無菌状態を維持するように構成され得る。他のバイオリアクターの設計は、当該技術分野において公知である。バイオリアクターは、酵母細胞、昆虫細胞、植物細胞、または動物細胞などの真核細胞を培養するため、またはバクテリアなどの原核細胞を培養するために、使用され得る。動物細胞は哺乳類細胞を含み得、その例はチャイニーズハムスター卵巣（ＣＨＯ）細胞である。一部の状況において、たとえば培養されるべき細胞が支持物に付着されたときに最も良く成長するときに、バイオリアクターは細胞付着のための支持物を有し得る。タンクは、１Ｌ未満から１０，０００Ｌ以上までの広い範囲の体積容量を有し得る。

図１を参照すると、バイオリアクターシステム１００は、液体細胞培養物１２０を保持する容器１１０を含み、液体細胞培養物１２０は、撹拌機１３０によって撹拌され得る。容器内部の状態は、センサー１５０、１６０、１７０、および１８０として示される複数のセンサーによって監視される。各センサーはそれぞれ、入力２５０、２６０、２７０、および２８０としての測定値を個々にコントローラ３００に提供する。コントローラ３００は、各入力をセットポイントと比較し、個々の出力３５０、３６０、３７０、および３８０を提供する。各出力３５０、３６０、３７０、および３８０は、それぞれアクチュエータ４５０、４６０、４７０、および４８０の動作に影響を与える。アクチュエータ４５０、４６０、４７０、および４８０の各々の動作は、次に、それぞれセンサー１５０、１６０、１７０、および１８０によって監視される状態に影響を与える。このようにして、センサー、入力、コントローラ、出力、およびアクチュエータの制御システムは、容器内部の監視される状態を、それらのセットポイントに維持する役割を果たす。明瞭さの理由で、バイオリアクターシステム１００は、４つのグループのセンサー、アクチュエータ、および関連づけられる入力および出力によって図示されるが、任意の数が使用され得る。センサーは、液体媒体または上部空間のガスと接触し得る。アクチュエータは、物質（たとえば液体媒体のｐＨを変化させるための酸性溶液または塩基性溶液）を容器に供給し得、またはバイオリアクターシステムの他の機能（加熱速度または撹拌速度など）を変化させ得る。

バイオリアクタープロセス制御の重要な目標は、プロセスの終わりにおいて回収される生成物の量（すなわち最終生成物タイター）を最大限にすることである。バイオリアクターは、たいてい、各プロセスパラメータについての固定セットポイントによって制御される。セットポイントは、プロセスの一つ以上の段階の間において、またはプロセスの持続時間にわたって、固定されたままであり得る。セットポイントは、たとえばプロセスの小規模開発テストにおいて、前もって決定され得る。小規模テストにおいて、バイオリアクターの状態は、一度にひとつずつが変化させられ得、各状態の最適レベルが決定される。これらの最適レベルは、大規模プロセス動作におけるセットポイントになり得る。しかし、選択されたセットポイントは、たとえばプロセスが大規模製造環境または異なるプロセス容器構成に移転されるときには、最終生成物タイターを最大にするための可能な最高の状態のセットを表さないことがあり得る。さらに、生成物収量は、たとえバイオリアクター制御状態が各処理単位について同一であっても、処理単位ごとに変化し得る。処理単位ごとの可変性は、原材料などの、システムへの外部入力に起因し得る。原材料の成分は、関心のある最終生成物の品質属性に対して有害な影響を与え得る。ＳＩＳＯ制御スキームは、関心のある品質属性のリアルタイム測定、または複数の出力に影響する能力を提供せず、したがって原材料の変動を考慮するために必要な修正活動を行う方法を有し得ない。

図２は、例としてｐＨ制御を使用するＳＩＳＯ制御ループを表す。図２において、ｐＨはｐＨ制御アルゴリズムによって制御すべき可変対象である。所望のｐＨ（すなわちセットポイント）と測定されたｐＨとの差異が計算されることによって、エラーを提供する。エラーは、コントローラ機能への入力であり、コントローラ機能への入力は、アクチュエータへの出力を提供する。ｐＨ制御について、アクチュエータは、酸または塩基を（適切であるように）容器に加えるポンプであり得る。プロセス（すなわち容器内の状態）でのアクチュエータの活動は、ｐＨを変化させ、ｐＨはトランスデューサ（ｐＨ電極など）によって測定される。測定値をセットポイントと比較すること、および再びエラー信号を生成することは、制御ループを完結させる。

コントローラ３００は、適応コントローラまたはオプティマイザであり得、一つ以上のプロセスパラメータのセットポイントを変化させることによって、プロセス状態における変化に応答し得る。バイオリアクタープロセスの局面を制御するために適応コントローラを使用することは、生成物収量および生成物収量のバッチごとの再現性を向上させ得る。

適応コントローラは、リアルタイム入力を受け入れ得る。リアルタイム入力は、プロセスパラメータの測定値であり得る。適応コントローラは、プロセスパラメータのセットポイントを変化させることによって、リアルタイム入力における変化に応答し得る。リアルタイム入力は、最終生成物タイターとの相関関係を示す測定値であり得る。

適応コントローラは、作業するプロセスのモデルをしばしば要求する。モデルは、制御ループの結合に関する情報、すなわち一つのプロセスパラメータにおける変化が他のプロセスパラメータにどのように影響するかという情報、を含み得る。たとえば、温度の変化によってｐＨの変化が生じ得る。適応コントローラにおいて使用されるモデルは、プロセスを首尾良く制御するために、すべての制御ループ間の結合を正確に反映しなければならない。正確なモデルは、決定することが困難または不可能であり得る。モデルが首尾良く使用される場合でさえも、モデルは、プロセスパラメータがそれぞれのセットポイントに近い場合のみに有効であり得、該プロセスパラメータは、その周囲にモデルが観察され構築されるものである。

適応コントローラは、モデルフリーな適応（ＭＦＡ）コントローラであり得る。適応コントローラは、オプティマイザとして、すなわちプロセスにとって好ましい状態を特定するために、使用され得る。モデルフリーな適応コントローラは、プロセス状態のセットポイントを変更し得るが、プロセスの数学的モデルを使用しない、コントローラである。ＭＦＡコントローラは、出力およびセットポイントを調整するために、動的なフィードバックシステムを使用する。動的なフィードバックシステムは、人工ニューラルネットワークであり得る。ＭＦＡコントローラは、単一入力単一出力（ＳＩＳＯ）コントローラまたは複数出力複数入力（ＭＩＭＯ）コントローラであり得る。ＭＦＡコントローラは、たとえば、米国特許第６，０５５，５２４号、第６，３６０，１３１号、第６，５５６，９８０号、第６，６８４，１１２号、および第６，６８４，１１５号に記載されており、それぞれはその全体が参照によって援用されている。

他の適応コントローラとは異なり、ＭＦＡコントローラは、制御されるべきプロセスのモデルを必要としない。ＭＦＡコントローラは、モデルを使用しないので、モデルが決定され得ないプロセスのために使用され得るか、またはモデルがプロセスを正確に記述しない条件下でも首尾良く動作し得る。ＭＦＡコントローラは、制御ループ間の結合が完全には理解されない場合にも、（そのような）結合された制御ループを伴うプロセスにとって適切であり得る。しばしば、バイオリアクタープロセスは、結合された制御ループを有し、正確にはモデリングされ得ない。

生成物タイターの測定は、しばしばオフラインで実行され、いくらかの時間が経過するまでは利用可能ではない。（たとえばバイオリアクターからサンプルを収集することによる）生成物タイター測定の開始と、測定の完了との間の遅延は、しばしば長すぎるので、情報は、リアルタイムでのバイオリアクター制御の目的には使用され得ない。生成物タイターに関する情報、または関心のある他の生成物品質属性に関する情報を提供するリアルタイムセンサーは、コントローラへの入力として使用され得る。コントローラは、生成物タイターをそのセットポイントに保つために、一つ以上のプロセス変数の出力またはセットポイントを調整し得る。

セットポイント軌道は、変数について定義され得る。変数は、生成物タイターまたは関心のある他の生成物品質属性であり得る。セットポイント軌道は、関心のある生成物品質属性を最大限にするように最適化され得、あるいはセットポイント軌道は、生成物品質属性について所望の仕様を維持するように最適化され得る。セットポイントは、プロセスの間の時間の関数として変化し得る。バイオリアクタープロセスに対しては、細胞についての理想的または理論的な成長曲線のような、成長させ得る細胞の密度の軌道が選択され得る。このようにして、コントローラは、異なる処理単位に関してさえも、一貫した再現可能な経路に沿ってプロセスを駆動し得る。

図３Ａ〜３Ｄは、バイオリアクタープロセスについての例示的な軌道を示すグラフである。図３Ａ〜３Ｄの各々において、横軸は時間を表す。実線は軌道を表し、丸はプロセス変数についてのリアルタイム測定を表す。示される変数は、特定の成長率（図３Ａ）、バイオマス（図３Ｂ）、基質（ｓｕｂｓｔｒａｔｅ）濃度（図３Ｃ）、およびタンパク質活性（図３Ｄ）である。

最終生成物タイターは、バイオリアクター内に存在する生きている細胞の数によって影響され得る。生きている細胞の数は、成長軌道に従い得、言い換えると、生きている細胞の数は、所定の経路に従ったプロセスの間の時間の関数として増加し得る。経路は、たとえば、時間遅れ段階、指数関数的成長段階、および静止段階を含み得る。より詳しくは、バイオリアクター内に存在する成長可能なバイオマスは、最終生成物タイターに影響し得る。

センサー１５０、１６０、１７０、および１８０は、リアルタイムセンサーまたは遅延センサーであり得る。リアルタイムセンサーは、監視された状態の測定を、状態が発生するときに提供する。それとは対照的に、遅延センサーは、状態が測定されるときと、測定が報告されるときとの間の遅延時間を導入する。たとえば、遅延センサーはオフラインセンサーであり得、その場合、測定が生じるためには、液体媒体のサンプルが容器から除去されて別の場所に移転されなければならない。

リアルタイムセンサーは、最終生成物タイターとの相関関係を示し得る。たとえば、ＶＣＤは、静電容量ベースのセンサーによって測定され得る。他のパラメータは、ＮＩＲベースのセンサー、ラマン（Ｒａｍａｎ）ベースのセンサー、または蛍光ベースのセンサーによって測定され得る。これらの測定は、リアルタイムで行われるので、プロセス制御のために使用され得る。他のリアルタイムセンサー測定技術は、たとえば、ｐＨ、温度、濁度、伝導率、圧力、電気化学、赤外線、光化学、レーダー、視覚、放射、パルス分散および質量分光分析、音響効果、断層撮影、ガスクロマトグラフィまたは液体クロマトグラフィ、分光光度計、多成分アナライザおよび多センサーアナライザ、不透明度、酸素、ＮＯ／ＮＯｘアナライザ、熱伝導率、ＴＯＣ／ＴＯＶアナライザ、塩素、濃度、溶解酸素、オゾン、ＯＲＰセンサー、屈折率測定器、浮遊固形物、歪みゲージ、原子核、粘度、Ｘ線、水素を含む。

制御システムにおけるセンサーおよびその使用は、たとえば、Ｂｅｎｔｌｅｙ，Ｊ．Ｐ．、Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ；Ｌｉｐｔａｋ，Ｂ．Ｇ，Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ Ｈａｎｄｂｏｏｋ第３版、およびＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ Ｈａｎｄｂｏｏｋ第Ｉ巻、第４版）；Ｓｐｉｔｚｅｒ，Ｄ．Ｗ．、Ｆｌｏｗ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ：Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｇｕｉｄｅｓ ｆｏｒ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ＆ Ｃｏｎｔｒｏｌ；およびＰｅｒｒｙ Ｒ．Ｈ．およびＧｒｅｅｎ，Ｄ．Ｗ．、Ｐｅｒｒｙ’ｓ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ’ｓ Ｈａｎｄｂｏｏｋに記載されており、これらの各々はその全体が参照によって援用されている。オンラインセンサーおよびリアルタイムセンサーは、たとえば、Ｅｍｅｒｓｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ、ＡＢＢ、Ｆｏｘｂｏｒｏ、Ｙｏｋｏｇａｗａ、およびＢｒｏａｄｌｅｙ−Ｊａｍｅｓから入手できる。

成長させ得る細胞の密度（ＶＣＤ）は、たとえば、培地のサンプルを入手して、存在する細胞の数を数えることによって測定され得る。成長させ得る細胞の密度は、高周波インピーダンス測定によって測定され得る。無傷の原形質膜を有する細胞は、電界の影響下で小さなコンデンサとして作用し得る。原形質膜の非電導性は、電荷の蓄積を可能にする。結果として得られる静電容量が測定され、静電容量は細胞タイプに依存し、存在する成長させ得る細胞の密度に比例する。４電極プローブは、低い電流のＲＦフィールドを、電極から２０〜２５ｍｍ内を通過するバイオマスに印加する。プローブは、漏出性を有する細胞膜、気泡、細胞の残骸、および他の媒体成分を感知しないので、成長させ得る細胞のみを検出する。光プローブとは異なり、ファウリング（ｆｏｕｌｉｎｇ）の傾向がなく、成長させ得る細胞の密度の広い範囲にわたって直線的な応答を提供する。バイオリアクタープロセスの間にリアルタイムでＶＣＤを測定するシステムは、たとえばＡｂｅｒ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ（英国Ａｂｅｒｙｓｔｗｙｔｈ）からの市販で利用可能である。たとえば、Ｃａｒｖｅｌｌ，Ｊ．Ｐ．、Ｂｉｏｐｒｏｃｅｓｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，２００３年１月，２−７；およびＤｕｃｏｍｍｕｎ，Ｐ．ら、Ｂｉｏｔｅｃｈ． ａｎｄ Ｂｉｏｅｎｇ．（２００２年）７７，３１６−３２３を参照されたく、これらの各々はその全体が参照によって援用されている。

バイオリアクター内で成長した細胞は、容易に測定される物質を生成するように操作され得る。容易に測定される物質は、好ましくは、既知のまたは予測可能な速度で生成および／または除去される物質であり、その結果、媒体内の物質の量（または濃度）を測定することが細胞に関する情報を提供する。たとえば、物質の量または濃度は、細胞数、バイオマス、または成長させ得る細胞の密度に関連し得る。容易に測定される物質は、たとえば、発光物質であり得る。物質は、好ましくは、リアルタイムセンサーによって測定される。

たとえば、細胞は、緑色蛍光タンパク質などのような、蛍光タンパク質を発現するように操作され得る。発現される蛍光タンパク質の量、したがって細胞培養の蛍光強度は、成長させ得る細胞の密度に関連し得る。蛍光タンパク質の蛍光強度を測定するセンサーが、バイオリアクターの中に組み込まれ得る。たとえば、Ｒａｎｄｅｒｓ−Ｅｉｃｈｈｏｒｎ，Ｌ．ら、Ｂｉｏｔｅｃｈ． ａｎｄ Ｂｉｏｅｎｇ．（１９９７年）５５，９２１−９２６を参照されたく、その全体が参照によって援用されている。

センサーは、たとえばＩＲスペクトロスコピーまたはラマンスペクトロスコピーを使用することによって、成長媒体における一つ以上の化合物の存在を監視し得る。ＩＲスペクトロスコピーは、たとえば、ＮＯ、ＳＯ_２、ＣＨ_４、ＣＯ_２、およびＣＯなどの気体の濃度を測定するために使用され得る。ラマンスペクトロスコピーは、分子からの拡散された光の波長および強度の測定である。しかし、小さな部分が他の方向に拡散される。ラマンスペクトロスコピーを使用して、ラマンプローブは、プローブの周囲の媒体内の有機化合物または無機化合物を検出し得る。プローブは、サファイヤウィンドウを通して放射されるレーザー光を使用する。光がサンプルに当たると、光は分子を特有の方法で振動させ、フィンガープリント（ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ）を生成する。フィンガープリントは、キャプチャされ、光ファイバーケーブルを介してアナライザに送られ、そこで既知の信号と比較される。

センサーは、モデルフリーな適応コントローラまたはオプティマイザによって制御されるバイオリアクターとともに使用され得る。モデルフリーな適応コントローラは、最終生成物タイターとの相関関係を示すリアルタイムセンサーからの入力を受け取り得る。センサーは、たとえば、静電容量センサー、ＮＩＲセンサー、ラマンセンサー、または蛍光センサーであり得る。センサーは、成長させ得る細胞の密度、バイオマス、緑色蛍光タンパク質、またはたとえば媒体内の物質などの他の所望の生成物品質属性を測定し得る。物質は、たとえば、脂肪酸、気体、アミノ酸、または糖であり得、これらに制限されない。ＭＦＡコントローラは、いくつかのプロセス変数を調整する複数入力複数出力（ＭＩＭＯ）コントローラであり得る。任意の制御される変数は、ＭＦＡコントローラによって制御され得、たとえば、温度、圧力、ｐＨ、溶解酸素、または撹拌速度などである。ＭＦＡコントローラは、最終生成物タイターを最大限にするように構成され得る。

コントローラは、アクチュエータを制御する出力を提供し得、アクチュエータは次にプロセス変数のレベルを調整する。各プロセス変数は、セットポイントを有し得る。入力は、対応するセットポイントと比較され得る。各出力は、プロセス変数を対応するセットポイントへと向かうように調整する符号および規模の出力であり得、入力とセットポイントとの差異を低減する。各入力のセットポイントは、コントローラによって調整され得る。

たとえば、プロセスの間に容器内部の温度がセットポイントを下回る場合には、コントローラは、温度に影響するヒーターなどのアクチュエータに出力を送ることによって応答し得る。出力は、正の出力であり得、すなわち、温度をセットポイントまで上昇させるためにヒーターの活動を増加させる。出力の規模は、セットポイントと測定された変数との間のエラーの程度に依存し得る。

セットポイント調整は、特定の入力を最大限にするように設計され得る。最大限にされた入力は、最終生成物タイターとの相関関係を示す入力であり得る。セットポイントは、所定の軌道に従って調整され得、時間、細胞密度、または他のプロセス変数、または他の生成物品質属性の関数として変化する。軌道は、最終生成物タイターを最大限にするように選択され得る。

多数の実施形態が説明された。それにもかかわらず、種々の変更がなされ得ることが理解される。したがって、他の実施形態は添付の特許請求の範囲内にある。

図１は、バイオリアクターの概要図である。 図２は、単一入力単一出力の制御ループの概要図である。 図３Ａ〜３Ｄは、バイオマスプロセスの所望の軌道および測定された性能を示すグラフである。

Claims (34)

1. 細胞成長容器とセンサーとを備えたバイオリアクターであって、該センサーは、該容器内部の状態を測定し、モデルフリーな適応コントローラへの入力を提供するように構成されている、バイオリアクター。
2. 前記センサーは、生成物品質属性との相関関係を示す状態を測定する、請求項１に記載のバイオリアクター。
3. 前記生成物品質属性は、最終生成物タイターである、請求項２に記載のバイオリアクター。
4. 前記センサーは、リアルタイムで前記入力を提供するように構成されている、請求項２に記載のバイオリアクター。
5. 前記センサーは、成長させ得る細胞密度を直接的または間接的に測定する、請求項４に記載のバイオリアクター。
6. 前記モデルフリーな適応コントローラは、前記入力をセットポイントと比較するように構成されている、請求項１に記載のバイオリアクター。
7. 前記モデルフリーな適応コントローラは、アクチュエータに出力を提供するように構成されている、請求項１に記載のバイオリアクター。
8. 前記センサーは、成長させ得る細胞の密度、温度、撹拌速度、溶解酸素、ｐＨ、濁度、伝導率、圧力、ＮＯ／ＮＯｘ、ＴＯＣ／ＶＯＣ、塩素、オゾン、酸化還元電位、粘度、または浮遊固形物を測定するように構成されている、請求項１に記載のバイオリアクター。
9. 前記センサーは、電気化学、赤外線、光化学、レーダー、視覚、放射、パルス分散および質量分光分析、音響効果、断層撮影、ガスクロマトグラフィ、液体クロマトグラフィ、分光測光、不透明度、熱伝導率、屈折率測定、および歪みからなるグループから選択される方法を使用して、前記状態を測定するように構成されている、請求項１に記載のバイオリアクター。
10. 前記容器内部の第２の状態を測定し、前記モデルフリーな適応コントローラへの第２の入力を提供するように構成された第２のセンサーをさらに備える、請求項１に記載のバイオリアクター。
11. 生きた細胞を培養する方法であって、該方法は、
    容器内で該細胞を培養することと、
    該容器の内部の状態を測定することと、
    モデルフリーな適応コントローラを用いて該測定をセットポイントと比較することと、
    該比較に基づいて該容器の内部の状態を調整することと
    を包含する、方法。
12. 前記状態は、成長させ得る細胞の密度、温度、撹拌速度、溶解酸素、ｐＨ、濁度、伝導率、圧力、ＮＯ／ＮＯｘ、ＴＯＣ／ＶＯＣ、塩素、オゾン、酸化還元電位、粘度、または浮遊固形物である、請求項１１に記載の方法。
13. 前記状態を測定することは、電気化学的、赤外線、光化学、レーダー、視覚、放射、パルス分散および質量分光分析、音響効果、断層撮影、ガスクロマトグラフィ、液体クロマトグラフィ、分光測光、不透明度、熱伝導率、屈折率測定、および歪みからなるグループから選択される方法を使用することを含む、請求項１１に記載の方法。
14. 前記状態は、生成物品質属性との相関関係を示す状態である、請求項１１に記載の方法。
15. 前記生成物品質属性は、最終生成物タイターである、請求項１４に記載の方法。
16. 前記状態を測定することは、リアルタイムで測定することを含む、請求項１４に記載の方法。
17. 前記状態を測定することは、前記成長させ得る細胞の密度を測定することを含む、請求項１５に記載の方法。
18. 前記セットポイントを調整することをさらに包含する、請求項１１に記載の方法。
19. 前記セットポイントは、所定の軌道に従って調整される、請求項１８に記載の方法。
20. 生きた細胞を培養する方法であって、該方法は、
    容器内で該細胞を培養することと、
    該容器の内部の複数の状態を測定することと、
    モデルフリーな適応コントローラを用いて、該複数の測定を複数のセットポイントと個々に比較することと、
    少なくとも一つの比較に基づいて該容器の内部の第１の状態を調整することと
    を包含する、方法。
21. 少なくとも一つの測定された状態は、成長させ得る細胞の密度、温度、撹拌速度、溶解酸素、ｐＨ、濁度、伝導率、圧力、ＮＯ／ＮＯｘ、ＴＯＣ／ＶＯＣ、塩素、オゾン、酸化還元電位、粘度、または浮遊固形物である、請求項２０に記載の方法。
22. 前記複数の状態を測定することは、電気化学的、赤外線、光化学、レーダー、視覚、放射、パルス分散および質量分光分析、音響効果、断層撮影、ガスクロマトグラフィ、液体クロマトグラフィ、分光測光、不透明度、熱伝導率、屈折率測定、および歪みからなるグループから選択される方法を使用することを含む、請求項２０に記載の方法。
23. 少なくとも一つの比較に基づいて前記容器の内部の複数の状態を調整することをさらに包含する、請求項２０に記載の方法。
24. 少なくとも一つの測定された状態は、生成物品質属性との相関関係を示す状態である、請求項２０に記載の方法。
25. 前記生成物品質属性は、最終生成物タイターである、請求項２４に記載の方法。
26. 少なくとも一つの測定された状態は、リアルタイムで測定される、請求項２４に記載の方法。
27. 成長させ得る細胞の密度はリアルタイムで測定される、請求項２６に記載の方法。
28. 少なくとも一つのセットポイントを調整することをさらに包含する、請求項２０に記載の方法。
29. 前記セットポイントは、所定の軌道に従って調整される、請求項２８に記載の方法。
30. バイオリアクターであって、
    細胞成長容器と、
    該容器の内部の状態を測定するように構成されたセンサーであって、該状態は最終生成物タイターとの相関関係を示す、センサーと、
    該センサーから測定値を受け取り、アクチュエータに出力を提供するように構成された、モデルフリーな適応コントローラと
    を備えた、バイオリアクター。
31. 前記センサーは、成長させ得る細胞の密度を測定するように構成されている、請求項３０に記載のバイオリアクター。
32. 前記センサーは、リアルタイムで前記状態を測定するように構成されている、請求項３０に記載のバイオリアクター。
33. バイオリアクタープロセスのための状態を選択する方法であって、
    容器内で複数の細胞を培養することと、
    該容器の内部の複数の状態を測定することと、
    モデルフリーな適応コントローラを用いて、選択された状態の好ましいレベルを決定することと
    を包含する、方法。
34. 前記選択された状態の好ましいレベルを決定することが、該状態の最適レベルを決定することを含む、請求項３３に記載の方法。

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