JP2013085516A - 細胞培養制御方法、細胞培養制御装置及びこれを備える細胞培養装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】細胞を培養している系から所定の観測パラメータを測定する工程と、上記工程で測定した観測パラメータ、及び細胞内代謝フラックスの値と代謝反応式とから推定観測パラメータを算出する工程とを含む細胞培養制御方法。また、細胞を培養するための培養槽1から所定の観測パラメータを測定する計測機器2と、上記計測機器にて測定した観測パラメータ、及び細胞内代謝フラックスの値と代謝反応式とから推定観測パラメータを算出する解析装置3とを備える、細胞培養制御装置。
【選択図】図1
Description
(1)細胞を培養している系から所定の観測パラメータを測定する工程と、上記工程で測定した観測パラメータ、及び細胞内代謝フラックスの値と代謝反応式とから推定観測パラメータを算出する工程とを含む、細胞培養制御方法。
(2)上記推定観測パラメータを算出する工程では、細胞内代謝フラックスの値を格納したデータベースから上記細胞内代謝フラックスの値を参照することを特徴とする(1)記載の細胞培養制御方法。
(3)算出した推定観測パラメータに基づいて、培養中の培地に対する添加培地の供給を決定することを特徴とする(1)に記載の細胞培養制御方法。
(4)算出した推定観測パラメータの誤差と予め設定した基準値とを比較する工程を更に備えることを特徴とする(1)記載の細胞培養制御方法。
(5)上記基準値と比較する工程において、誤差が基準値を超える推定観測パラメータが検出された場合、その推定観測パラメータに対応する観測パラメータを除いた観測パラメータについて推定観測パラメータを算出することを特徴とする(4)記載の細胞培養制御方法。
(6)上記基準値は、上記所定の観測パラメータを測定する計測機器の誤差とすることを特徴とする(4)記載の細胞培養制御方法。
(7)上記基準値は、制御パラメータの設定値と制御パラメータが培養状態に影響を与え始める値との差分の絶対値とすることを特徴とする(4)記載の細胞培養制御方法。
(8)推定観測パラメータの誤差に基づいて、細胞内代謝異常及び/又は計測機器異常を判断する工程を含む(1)記載の細胞培養制御方法。
(9)計測機器異常の発生確率を基準に細胞内代謝異常と計測機器異常を識別することを特徴とする(8)記載の細胞培養制御方法。
(10)細胞を培養するための培養槽から所定の観測パラメータを測定する計測機器と、上記計測機器にて測定した観測パラメータ、及び細胞内代謝フラックスの値と代謝反応式とから推定観測パラメータを算出する解析装置とを備える、細胞培養制御装置。
(11)細胞内代謝フラックスの値を格納したデータベースを更に備え、上記解析装置は上記データベースに格納された上記細胞内代謝フラックスの値を参照して推定観測パラメータを算出することを特徴とする(10)記載の細胞培養制御装置。
(12)上記解析装置で算出した推定観測パラメータに基づいて、培養中の培地に対する添加培地の供給を決定する制御装置を更に備えることを特徴とする(10)記載の細胞培養制御装置。
(13)上記解析装置は、算出した推定観測パラメータの誤差と予め設定した基準値とを比較することを特徴とする(10)記載の細胞培養制御装置。
(14)上記解析装置は、上記誤差が上記基準値を超える推定観測パラメータが検出された場合、その推定観測パラメータに対応する観測パラメータを除いた観測パラメータについて推定観測パラメータを算出することを特徴とする(13)記載の細胞培養制御装置。
(15)上記基準値は上記所定の観測パラメータを測定する計測機器の誤差とすることを特徴とする(13)記載の細胞培養制御装置。
(16)上記基準値は、制御パラメータの設定値と制御パラメータが培養状態に影響を与え始める値との差分の絶対値とすることを特徴とする(13)記載の細胞培養制御装置。
(17)上記解析装置は、推定観測パラメータの誤差に基づいて、細胞内代謝異常及び/又は計測機器異常を判断することを特徴とする(10)記載の細胞培養制御装置。
(18)上記解析装置は、計測機器異常の発生確率を基準に細胞内代謝異常と計測機器異常を識別することを特徴とする(17)記載の細胞培養制御装置。
(19)上記制御装置は、添加培地槽、ポンプ及び液面測定センサーにより構成される添加培地供給装置の動作を制御することを特徴とする(12)記載の細胞培養制御装置。
(20)上記解析装置が細胞内代謝異常及び/又は計測機器異常と判断したときに、これら異常を示すアラート装置を更に備えることを特徴とする(17)又は(18)記載の細胞培養制御装置。
(21)上記計測機器で測定した観測パラメータ、上記解析装置で算出した推定観測パラメータ、上記解析装置で判断した計測機器異常の有無及び細胞代謝異常の有無からなる群から選ばれる情報を記録する記録装置を更に備えることを特徴とする(10)乃至(20)いずれか記載の細胞培養制御装置。
(22)細胞を培養するための培養槽と、(10)乃至(21)いずれか記載の細胞培養制御装置とを備える、細胞培養装置。
<培養槽1>
培養槽1は、特に限定されないが、例えば図1に示すように、培地を所定の速度で撹拌できる攪拌翼6と、培地に対してエアーを供給できる焼結金属製液中通気散気管(焼結スパージャー)5とを有するものを使用できる。しかし、培養槽1の構成は特に限定されず、更に加温用ヒータや温度測定電極、pH電極、DO電極を有していても良い。
計測機器2は、細胞を培養している培地に含まれる成分、当該培地の状態を示すパラメータを測定する機器である。本発明において、計測機器2で測定するパラメータを「観測パラメータ」と称する。観測パラメータとしては、特に限定されないが、例えば、生細胞数、グルコース、グルタミン等のアミノ酸、乳酸、アンモニア、生成タンパク(抗体等)、pH、酸素、二酸化炭素、温度及び浸透圧といった細胞の代謝に関与する因子を挙げることができる。
グルタミン+H2O→グルタミン酸+NH3
グルタミン酸+O2→ケトグルタレート+NH3+H2O2
H2O2→2H++O2+2e−
解析装置3は、上述した計測機器2にて測定した観測パラメータを、細胞内代謝フラックスの値と代謝反応式とから推定観測パラメータとして算出する処理を実行するものである。解析装置3は、図示しないが、計測機器2から出力された観測パラメータの値を入力する入力部と、入力部で入力した観測パラメータに基づいて推定観測パラメータを演算処理する演算処理部と、演算処理部で算出した推定観測パラメータを出力する出力部とを備える。解析装置3としては、特に限定されないが、入力部及び/又は出力部として機能するI/Oインターフェース、演算処理部として機能しうる中央演算処理装置(CPU)、各種データを格納しうるメモリー等を備えるコンピュータを使用することができる。
AcCoA:Acetyl-CoA(アセチルコエンザイムエー)
AKG:α-Ketoglutarate(α-ケトグルタル酸)
Ala:Alanine(アラニン)
Asp:Aspartic acid(アスパラギン酸)
Cit:Citric acid(クエン酸)
DHAP:Dihydroxyacetone phosphate(ジヒドロキシアセトンリン酸)
E4P:Erythrose-4-phosphate(エリトロース-4-リン酸)
Fum:Fumarate(フマル酸)
F6P:Fructose-6-phosphate(フルクトース-6-リン酸)
GAP:Glyceraldehyde-3-phosphate(グリセルアルデヒド-3-リン酸)
Gln:Glutamine(グルタミン)
Glnext:Extracellular Glutamine(細胞外グルタミン)
Gluc:Glucose(グルコース)
Glucext:Extracellular Glucose(細胞外グルコース)
Glu:Glutamic acid(グルタミン酸)
Gly:Glycine(グリシン)
G6P:Glucose-6-phosphate(グルコース-6-リン酸)
Lac:Lactic acid(乳酸)
Lacext:Extracellular Lactic acid(細胞外乳酸)
Mal:Malate(リンゴ酸)
Oac:Oxaloacetate(オキサロ酢酸)
PEP:Phosphoenolpyruvic acid(ホスホエノールピルビン酸)
Pyr:Pyruvate(ピルビン酸)
R5P:Ribose-5-phosphate(リボース-5-リン酸)
Ser:Serine(セリン)
Suc:Succinate(コハク酸)
SucCoA:Succinyl-CoA(サクシニルCoA)
S7P:Sedoheptulose-7-phosphate(セドヘプツロース-7-リン酸)
Thr:Threonine(トレオニン)
3PG:3-phosphoglycerate(3-ホスホグリセリン酸)
また、図3中、各代謝反応経路にはR1〜R29の符号を付した。これら代謝反応経路R1〜R29を下記表にまとめる。
細胞内代謝フラックスの値を決定するには、シミュレーションと培養実験による細胞内代謝物測定を行う。シミュレーションでは、解析対象となる細胞の細胞内代謝経路を想定する必要がある。例えば、抗体医薬などバイオ医薬品の製造でよく使用されるChinese Hamster Ovary (CHO)細胞ではProvost(Bioprocess Biosyst Eng, 2006, 29:349-366)の研究に示される代謝経路を用いてもよいし、KEGGデータベースで公開されている代謝経路マップの情報を利用してもよい。細胞内代謝フラックスの推定方法の概念を図4に示す。シミュレーションでは、最初にランダムな代謝フラックスの値(図4中R1からR8)を与え、代謝経路モデルを基に、定常状態での細胞内の各代謝物質に含まれる同位体炭素の数の比を計算する。この計算値と実験で測定した細胞内代謝物質の同位体炭素数比との比較を行い、統計学的に有意に差がある場合(異なっている場合)は、シミュレーションによる代謝物質中の同位体数炭素比の値を実験による代謝物質中の同位体炭素数比の値との平均自乗誤差が最小となるようにシミュレーションによる代謝フラックスの値を修正し、同位体炭素比を計算する。そして、統計学的な有意差がなくなるまで、以上のような実験による代謝物質中の同位体炭素数比の値を比較するという操作を繰り返す。通常は2〜3回の繰り返し計算で推定できるが、何度繰り返しても統計学的な有意差が生じる場合は、代謝経路モデルが間違っているか、実験データが適切に測定されていないと判断する。
解析装置3は、以下の手順に従って観測パラメータから推定観測パラメータを算出する。以下の説明では、複数の観測パラメータ(観測値)を得た場合に推定観測パラメータ(推定観測値)を算出する手順を説明する。先ず、細胞内代謝フラックスにより、代謝反応方程式が成立し、式(4)に示す形式で表現することができる。
また、解析装置3は、前節3-2で説明した推定観測パラメータに基づいて、計測機器2の異常や培養状態の異常を判定することができる。これらの判断を実行する場合、解析装置3は図5に示すブロック図のように構成される。
Pni>Pc の場合は計測機器の異常
Pni<Pc の場合は細胞内代謝異常
と判別することができる。
直接計測機器で測定することで生じる誤差、すなわちサンプルを3回以上測定した際に生じる実験誤差を基準とする。このように、計測機器が持つ誤差を基準として設定することができる。
生産のための培養プロセスでは細胞の状態あるいは生成物の品質が当初想定されている通りに培養制御されなければならない。制御値が許容範囲を超えると細胞もしくは生成物に影響を及ぼすことがある。図6にその概念を示す。一例として、制御パラメータとして培養液中のグルタミン濃度、影響を受けるパラメータとしてタンパクの糖鎖修飾パターンを挙げる。ただし、これに限定するものではない。
特に、解析装置3は、前節3-2で説明した推定観測パラメータに基づいて、培養槽に対する培地添加量を算出する。本例では、観測パラメータとして生細胞数を測定し、3-2節で説明したように推定観測パラメータを算出する。そして、算出した推定観測パラメータ(推定された生細胞数)に基づいて、以下の手順に従って添加培地量を決定する。なお、細胞の増殖は式(1)に従う。
制御装置4は、上述のように、解析装置3にて決定した培地添加量に基づいて、培地の添加動作を制御する。具体的に制御装置4は、添加培地槽9、ポンプ7、液面測定センサーから構成される添加培地供給システムを記載している。添加培地の供給槽に液面測定センサーが取り付けてあり、添加量を測定することができる。制御装置4はポンプ7及びバルブ8の動作を制御することで、複数の添加培地槽9から所望のタイミング及び量となるように、所望の添加培地を培養槽1に供給する。
Claims (22)
- 細胞を培養している系から所定の観測パラメータを測定する工程と、
上記工程で測定した観測パラメータ、及び細胞内代謝フラックスの値と代謝反応式とから推定観測パラメータを算出する工程とを含む、細胞培養制御方法。 - 上記推定観測パラメータを算出する工程では、細胞内代謝フラックスの値を格納したデータベースから上記細胞内代謝フラックスの値を参照することを特徴とする請求項1記載の細胞培養制御方法。
- 算出した推定観測パラメータに基づいて、培養中の培地に対する添加培地の供給を決定することを特徴とする請求項1に記載の細胞培養制御方法。
- 算出した推定観測パラメータの誤差と予め設定した基準値とを比較する工程を更に備えることを特徴とする請求項1記載の細胞培養制御方法。
- 上記基準値と比較する工程において、誤差が基準値を超える推定観測パラメータが検出された場合、その推定観測パラメータに対応する観測パラメータを除いた観測パラメータについて推定観測パラメータを算出することを特徴とする請求項4記載の細胞培養制御方法。
- 上記基準値は、上記所定の観測パラメータを測定する計測機器の誤差とすることを特徴とする請求項4記載の細胞培養制御方法。
- 上記基準値は、制御パラメータの設定値と制御パラメータが培養状態に影響を与え始める値との差分の絶対値とすることを特徴とする請求項4記載の細胞培養制御方法。
- 推定観測パラメータの誤差に基づいて、細胞内代謝異常及び/又は計測機器異常を判断する工程を含む請求項1記載の細胞培養制御方法。
- 計測機器異常の発生確率を基準に細胞内代謝異常と計測機器異常を識別することを特徴とする請求項8記載の細胞培養制御方法。
- 細胞を培養するための培養槽から所定の観測パラメータを測定する計測機器と、
上記計測機器にて測定した観測パラメータ、及び細胞内代謝フラックスの値と代謝反応式とから推定観測パラメータを算出する解析装置とを備える、細胞培養制御装置。 - 細胞内代謝フラックスの値を格納したデータベースを更に備え、上記解析装置は上記データベースに格納された上記細胞内代謝フラックスの値を参照して推定観測パラメータを算出することを特徴とする請求項10記載の細胞培養制御装置。
- 上記解析装置で算出した推定観測パラメータに基づいて、培養中の培地に対する添加培地の供給を決定する制御装置を更に備えることを特徴とする請求項10記載の細胞培養制御装置。
- 上記解析装置は、算出した推定観測パラメータの誤差と予め設定した基準値とを比較することを特徴とする請求項10記載の細胞培養制御装置。
- 上記解析装置は、上記誤差が上記基準値を超える推定観測パラメータが検出された場合、その推定観測パラメータに対応する観測パラメータを除いた観測パラメータについて推定観測パラメータを算出することを特徴とする請求項13記載の細胞培養制御装置。
- 上記基準値は上記所定の観測パラメータを測定する計測機器の誤差とすることを特徴とする請求項13記載の細胞培養制御装置。
- 上記基準値は、制御パラメータの設定値と制御パラメータが培養状態に影響を与え始める値との差分の絶対値とすることを特徴とする請求項13記載の細胞培養制御装置。
- 上記解析装置は、推定観測パラメータの誤差に基づいて、細胞内代謝異常及び/又は計測機器異常を判断することを特徴とする請求項10記載の細胞培養制御装置。
- 上記解析装置は、計測機器異常の発生確率を基準に細胞内代謝異常と計測機器異常を識別することを特徴とする請求項17記載の細胞培養制御装置。
- 上記制御装置は、添加培地槽、ポンプ及び液面測定センサーにより構成される添加培地供給装置の動作を制御することを特徴とする請求項12記載の細胞培養制御装置。
- 上記解析装置が細胞内代謝異常及び/又は計測機器異常と判断したときに、これら異常を示すアラート装置を更に備えることを特徴とする請求項17又は18記載の細胞培養制御装置。
- 上記計測機器で測定した観測パラメータ、上記解析装置で算出した推定観測パラメータ、上記解析装置で判断した計測機器異常の有無及び細胞代謝異常の有無からなる群から選ばれる情報を記録する記録装置を更に備えることを特徴とする請求項10乃至20いずれか一項記載の細胞培養制御装置。
- 細胞を培養するための培養槽と、請求項10乃至21いずれか一項記載の細胞培養制御装置とを備える、細胞培養装置。
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