JP2021503291A - 乳酸塩の蓄積を予防しつつ、細胞培養物を増殖させるための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

初期の測定された濃度及びヒストリカルデータに基づき、将来的なパラメーター濃度を予測することができる予測モデルが記載されている。複数の多変量技術が、複数の多様な細胞株において濃度を予想する能力を有する予測モデルを構築するのに使用可能である。予測モデルは、スケール調整も可能である。一実施形態では、将来的な乳酸塩濃度軌道が決定され、バイオリアクター内の少なくとも１つの条件が、乳酸塩濃度を所望の範囲内に維持するために変更又は修正される。【選択図】図１

Description

発明の詳細な説明

［関連出願］
[0001]本出願は、２０１７年１１月２０日出願の米国特許仮出願第６２／５８８，４６４号、及び２０１８年１０月１８日出願の米国特許仮出願第６２／７４７，３１１号に基づき、その優先権を主張するものであり、両号は参考として本明細書に組み込まれている。

［背景］
[0002]バイオリアクターは、生物学的反応又はプロセスが研究室スケール又は工業スケールで実施可能な装置であり、生物製剤業界において幅広く使用されている。バイオリアクターは、すべての異なる種類のバイオプロダクトを製造するのに使用可能である。バイオプロダクトは、例えば、細胞培養物、及び飲料、バイオ燃料、バイオエネルギー、生化学物質、抗生物質、アミノ酸、酵素、モノクロナール抗体、モノマー、タンパク質、食品培養物、バイオポリマー、アルコール、着香料、芳香剤等を含む、細胞培養物に由来する材料を含み得る。いくつかの実施形態では、細胞培養物は、細胞療法用として増殖され得る。細胞療法は、ｅｘ ｖｉｖｏで操作又は改変された自己、同種異系、又は異種の細胞の投与により、ヒトにおける疾患又は傷害を予防、治療、治癒、又は緩和することである。細胞療法の１つの目的は、傷害を受けた組織又は臓器を修復、置き換え、又は復元することである。

[0003]細胞培養物は、生体物質が反応時間の終了までバイオリアクター内に留まるバッチプロセスにおいて一般的に増殖される。これらのプロセスのある場合では、バイオリアクターに含まれる液体培地が、液体培地に含まれる栄養分を補充するために、及びおそらくはプロセス期間中に生成した傷害性の副生成物を除去するために、定期的又は連続的に除去及び再供給され得る。

[0004]細胞培養物の増殖期間中に、培地内の重要な代謝物について制御を行えば、生成される生成物の品質に直接影響を与えることができる。例えば、乳酸塩濃度は、細胞培養物、特に哺乳動物の細胞培養物の増殖期間中にコントロールすべき重要な代謝物の１つとして長い間考えられてきた。一般的に、多量の乳酸塩が、細胞培養物の指数増殖期に生み出される一方、細胞が静止期に入ると消費が認められる。高レベルの乳酸塩は、細胞培養プロセスに対して多くの悪影響を有し得る。乳酸塩の蓄積は、例えば、製品品質及び特性に対する悪影響と相関関係を有し得る。実際、細胞培養物中に乳酸塩が極度に蓄積すると、細胞培養物を商業的に使用できなくするおそれがある。

[0005]しかし、細胞培養物中の乳酸塩の挙動は、非常に予測不能である。例えば、当業者は、乳酸塩レベルをモニタリング及びコントロールしようと試みたが、細胞培養物中の乳酸塩の生成及び消費の調節に関与する機構は不明確及び不明のままなので、ほとんど成功していない。細胞の代謝的挙動のきわめて多変量的、非線形的、及び時間変動的な性質が、乳酸塩濃度の背後にあるドライビングフォースを識別及び適正化する上で、いずれにおいても難しくしている。

[0006]従来、サンプルを取り出し、次にそれを選択された代謝物、例えば乳酸塩レベル等について分析することにより、上流バイオプロセスがモニタリングされてきた。過去には、細胞培養物が乳酸塩蓄積段階で終了し、従って生成物濃度が減少することを予測するために、反復した乳酸塩濃度測定が行われてきた。残念ながら、これまでの乳酸塩濃度計算は、プロセス内の乳酸塩の蓄積と関連する問題を見極めるに過ぎず、代謝物のフィード量又は操作条件を規定するには遅すぎる。

[0007]最近、当業者は、バイオプロダクトの製造期間中に使用される品質管理ツールとして、予測コントロールモデルを設計することを試みた。市販モデルの予測コントロール技術に関する概要は、例えば、参考として本明細書に組み込まれているＱｕｉｎらによる、「Ａ ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｍｏｄｅｌ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ」と題する文献に開示されている。Ｚｕｐｋｅらは、「Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ ｐｒｏｄｕｃｔ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｏ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｗｉｔｈ ｄｅｆｉｎｅｄ Ｎ−ｌｉｎｋｅｄ Ｇｌｙｃａｎ ｌｅｖｅｌ」と題する文献を公表しており、非線形モデルの予測コントロールを使用して考察している。Ｓｏｍｍｅｒｅｇｇｅｒらは、「Ｑｕａｌｉｔｙ ｂｙ ｃｏｎｔｒｏｌ： ｔｏｗａｒｄｓ ｍｏｄｅｌ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｍａｍｍａｌｉａｎ ｃｅｌｌ ｃｕｌｔｕｒｅ ｂｉｏｐｒｏｃｅｓｓｅｓ」と題する文献を公表しているが、それはより柔軟な品質デザインアプローチに移行するためのプロセス分析技術の導入を目的とする。しかし、上記文献は、乳酸塩濃度コントロールシステムを開示できないばかりか、フィードバック機構と結びついたプロセスパラメーターの強固なコントロールも提供できていない。

[0008]上記を考慮して、生化学的プロセス及び生物製剤プロセスをモニタリングするための改善した方法及びシステム、例えばバイオリアクター内で最適な条件を維持するために、連続的又は定期的な調整を可能にする細胞培養物を増殖する方法に対する必要性が、今もなお存在する。例えば、細胞培養物中の品質特性濃度を予測し、そして品質特性を所望の限界内に維持する能力を有する方法及びシステムに対する必要性が存在する。特に、増殖中の細胞培養物内の将来的な乳酸塩濃度を予測する能力だけでなく、乳酸塩濃度を事前設定された限界内に維持するために、１つ又は複数のバイオリアクターコントロール及び／又はインプットを修正する能力も有する方法及びシステムに対する必要性が存在する。また、細胞培養物中への乳酸塩の蓄積を予防するための改善した方法及びシステムに対する必要性も存在する。

［概要］
[0009]本開示は、バイオマテリアル、例えば細胞培養物等を増殖させるための方法及びシステムを一般的に目的とする。一実施形態では、例えば、本開示の方法及びシステムは、哺乳動物の細胞培養物を増殖させることを目的とする。本開示に従って、強固な品質特性濃度、例えば乳酸塩濃度等を、細胞培養物のインキュベーション期間全体を通じて決定する能力を有する予測モデルを含有するコントローラーが開発された。予測モデルは、品質特性濃度を事前設定された限界内に維持するために、増殖期間中に、細胞培養物内の少なくとも１つの条件を選択的に変更するのに使用可能である。例えば、本開示の方法及びシステムを通じて、細胞培養物は、プロセスの終了時に、細胞培養物内の乳酸塩蓄積を防止する方式で増殖し得る。

[00010]一実施形態では、例えば、本開示は、細胞培養物を増殖させる方法を目的とする。方法は、細胞培養物内の乳酸塩の濃度を決定するステップを含む。さらに、細胞培養物内の少なくとも１つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターが測定される。乳酸塩濃度及び少なくとも１つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーター測定値が、コントローラーに送付される。本開示に従い、コントローラーは、細胞培養物内の乳酸塩の将来的濃度を決定する予測モデルを含む。乳酸塩濃度を事前設定された限界内に維持するために、次に細胞培養物内の乳酸塩の決定済みの将来的濃度に基づき、細胞培養物内の少なくとも１つの条件が選択的に変更される。

[00011]上記のように、一実施形態では、本開示は、細胞培養物内の乳酸塩濃度をコントロールすることを特に目的とする。しかし、本開示の方法及びシステムは、細胞培養物内の任意の好適な品質特性をモニタリング及びコントロールするのに使用可能であるものと理解すべきである。品質特性は、乳酸塩に加えて、タンパク質、細胞増殖速度、グリカン組成、電荷バリアント、凝集物、クリッピング、ジスルフィド酸化、又はジスルフィドシャッフリングバリアント（ｄｉｓｕｌｆｉｄｅ ｓｈｕｆｆｌｉｎｇ ｖａｒｉａｎｔ）を含み得る。以下に記載するように、システム及び方法は、乳酸塩濃度を事前設定された限界内に維持することにおいて、特に好適である。

[00012]一実施形態では、細胞培養物は、採取される前にインキュベーション期間を有する。インキュベーション期間は、例えば、約１２時間〜約２８日間であり得る。乳酸塩濃度は、インキュベーション期間の開始時に測定可能及びコントローラーにフィード可能である。初期の乳酸塩濃度に基づき、コントローラーは、次にインキュベーション期間の終了まで乳酸塩濃度を予想することができる。コントローラーは、また乳酸塩濃度を事前設定された限界内に維持するために、細胞培養物内の少なくとも１つの条件を変化させる是正処置を決定するように同様に構成され得る。例えば、乳酸塩濃度情報は、コントローラーが細胞培養物内の乳酸塩の将来的濃度を決定し、そして何らかの是正処置を行う前、約１２時間〜約４日間において決定可能である。例えば、乳酸塩濃度は、コントローラーが乳酸塩の予想決定を行う前、インキュベーション期間の約５％〜約４０％において測定可能である。乳酸塩濃度は、全インキュベーション期間において測定可能及びコントローラーにフィード可能であり、コントローラーが細胞培養物内で継続して将来予測（ｐｒｅｄｉｃａｔｉｏｎ）を実行し、必要に応じて調整を行うことを可能にする。

[00013]上記のように、乳酸塩濃度に加えて、少なくとも１つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターも同様に測定され、コントローラーにフィードされる。乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターは、例えば、ｐＨ、グルタミン酸濃度、グルコース濃度、アスパラギン濃度、温度、又は栄養フィード速度を含み得る。一実施形態では、少なくとも２つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーター、例えば少なくとも３つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーター等が測定され、そして測定されたデータは、細胞培養物内の乳酸塩の将来的濃度を決定する際に使用されるようにコントローラーに送付される。

[00014]一実施形態では、乳酸塩濃度をコントロールするために、プロセス期間中に細胞培養物内で選択的に変更される少なくとも１つの条件は、細胞培養物にフィードされる栄養培地である。例えば、乳酸塩レベルに影響を及ぼすために、栄養培地のコンポーネントが変更され得る、及び／又は栄養培地の流速が変更され得る。栄養培地は、例えば、炭水化物供給源、アミノ酸供給源、ビタミン、脂質、タンパク質、ペプチド、又はそれらの混合物を含有し得る。

[00015]一実施形態では、乳酸塩濃度をコントロールするために、細胞培養物内で変更される少なくとも１つの条件は、細胞培養物のｐＨである。さらに別の実施形態では、細胞培養物及び栄養培地のｐＨは、乳酸塩レベルをコントロールするために、変更及びコントロールの両方がなされる。

[00016]本開示のシステム及び方法は、任意の好適な細胞培養物をコントロールするのに使用可能である。一実施形態では、細胞培養物は哺乳動物細胞を含有する。例えば、細胞培養物は、組換えタンパク質の製造に使用可能である。

[00017]コントローラーに含まれ、乳酸塩濃度を予想する予測モデルは、乳酸塩濃度を事前の参照データと比較することに基づき得る。乳酸塩の将来的濃度は、予測モデルの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーター（複数可）を変化させて、規定された参照軌道からの乳酸塩濃度予測の二乗偏差を最小限に抑えることにより決定可能である。一実施形態では、予測モデルは、結果をさらに改善するために、重み付けを含み得る。例えば、一実施形態では、重み付けは予測されたアウトプットと参照された軌道との間の差異に適用され得る。一実施形態では、例えば、重み付けは、測定される期間に基づき適用され得る。例えば、より多くの重み付けが、増殖サイクルの後期に収集されるデータではなく、増殖サイクルの初期のデータに適用され得る。

[00018]コントローラーに含まれる予測モデルは、将来における乳酸塩濃度及び乳酸塩状態を予測する際に、様々な多変量法を使用することができる。例えば、将来的な乳酸塩状態は、部分的な最小二乗分析、分類木、サポートベクターマシン、線形判別分析等から選択される１つ又は複数の技術から、コントローラーにより決定可能である。一実施形態では、将来的な乳酸塩状態を予測する際に、予測モデルは少なくとも２つの多変量法を含む。例えば、予測モデルは、ニューラルネットワーク分析、サポートベクターマシン、及び潜在変数モデルのうちの少なくとも２つを含み得る。一実施形態では、コントローラーは、将来的乳酸塩濃度を予測するために、低減次数時間変動式の自己回帰型外因性モデル（ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ ｍｏｄｅｌ）を使用する。

[00019]本開示のプロセスを通じて、インキュベーション期間終了時に、細胞培養物が乳酸塩の蓄積を示さないように、乳酸塩レベルがモニタリング及びコントロールされ得る。一実施形態では、例えば、システムは、細胞培養が乳酸塩消費状態又は乳酸塩生成状態で終了するかを予測する分類モデルを含み得る。さらに、コントローラーは、将来的なある日数において、おそらくは細胞培養のインキュベーション期間の終了までの乳酸塩の規定された濃度を予想することができる動的モデルを含み得る。数値的予測を実行して最良の戦略を決定し、細胞培養物の増殖期間中にあらゆる是正処置を実施するために、動的モデルには異なる数値の乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターが提供され得る。一実施形態では、処理システムは、生物培養がある特定の乳酸塩濃度範囲内で終了するように設計され得る。例えば、インキュベーション期間終了時の乳酸塩濃度は、約２ｇ／Ｌ未満、例えば約１．５ｇ／Ｌ未満等、例えば約１ｇ／Ｌ未満等であり得る。

[00020]上記乳酸塩濃度範囲は、単に例示的である。本開示の方法及びシステムは、任意の特定の用途に適合し得る。例えば、乳酸塩濃度が高いのは望ましくない場合があり、乳酸塩濃度が低いのも同様に望ましくない場合がある。本開示の方法及びシステムは、乳酸塩濃度を単にコントロールするというのではなく、細胞培養物の代謝状態をコントロールすることができる。例えば、一実施形態では、本開示の方法及びシステムは、最終的な乳酸塩濃度を単にコントロールするというのではなく、乳酸塩濃度のスロープを経時的にコントロールし得る。

[00021]本開示は、細胞培養物を増殖させるためのシステムも目的とする。システムは、細胞培養物を受け入れる中空内部を規定するバイオリアクターを備える。バイオリアクターは、中空内部に材料をフィード、及び／又はそれから材料を取り出すための複数のポートを備える。栄養培地をバイオリアクターの中空内部にフィードするための栄養培地フィードは、バイオリアクターのポートの少なくとも１つと流体連通した状態にある。システムは、バイオリアクターに収納された細胞培養物の乳酸塩濃度測定値を受け取るように構成されたコントローラーをさらに備える。コントローラーは、少なくとも１つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターの測定値を受け取るように同様に構成される。コントローラーは、バイオリアクターに収納された細胞培養物内の乳酸塩の将来的濃度を決定する予測モデルを含む。例えば、予測モデルは、細胞培養物のインキュベーション期間全体を通じて乳酸塩濃度を予想するように構成され得る。コントローラーは、予測された乳酸塩濃度に基づき栄養培地のバイオリアクターへの流れを選択的に増加又は減少させて、乳酸塩濃度を事前設定された限界内に維持するために、栄養培地フィードをコントロールするように構成される。

[00022]本開示の他の特性及び態様は下記でより詳細に議論される。

[00023]本開示の完全、及び有効な開示が、添付図面に対する参照を含む、本明細書の残りの部分により詳細に記載されている。

図１は、本開示に従うバイオリアクターシステムの一実施形態の断面図を示す図である。 図２は、本開示に従う制御システムの一実施形態を例証する図である。 図３は、細胞培養物インキュベーション期間における乳酸塩濃度のコントロールを例証する図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。 図４〜図１９は、下記の実施例で得られたいくつかの結果のグラフ表現を示す図である。

[00028]本明細書及び図面における参照表記の反復使用は、本発明の同一又は類似した特性又は要素を表すように意図されている。

［詳細な説明］
[00029]本考察は、例示的な実施形態の説明に過ぎず、また本開示のより広い態様を制限するようには意図されないものと、当業者により理解される。

[00030]一般的に、本開示は、バイオプロダクトを製造するための方法及びシステムを目的とする。一実施形態では、例えば、本開示は、バイオリアクター内で細胞培養物を増殖させるための方法及びシステムを目的とする。本開示のシステムは、開ループ又は閉ループコントロールを使用して、品質特性、例えばバイオリアクター内の１つ又は複数のパラメーター等をモニタリングし、次にパラメーターに影響を及ぼす物質のバイオリアクター内部又は外部への流れを自動的に変化又は変動させることができる。

[00031]一般的に、任意の好適な品質特性が、本開示に従う細胞培養物においてモニタリング及びコントロールされ得る。一実施形態では、システムは、実際の細胞培養測定値だけでなく、これまでの細胞培養からの参照データもインプット可能な予測コントロールモジュールを備える。インプットされた情報に基づき、細胞培養物内の１つ又は複数の品質特性のうち将来的濃度を計算するために、予測モデルは多変量解析法を使用することができる。例えば、一実施形態では、予測モデルは、将来的濃度レベルをコンピューターで計算する際に、２つの異なる多変量解析法を使用する。

[00032]本開示に従ってモニタリング及びコントロールされる品質特性は、特定の用途及び所望の結果に依存して変化し得る。例えば、コントロール可能である品質特性として、タンパク質タイター、細胞増殖速度、及びグリカン組成が挙げられる。グリカン組成は、ガラクトシレーション、高マンノース種、シアリル化、及びフコシル化を含み得る。別の実施形態では、コントロールされる品質特性は、電荷バリアントを含み得る。例えば、電荷バリアントは、Ｃ末端リジンの切断、脱アミド化、付加物形成、スクシンイミド形成、酸化、Ｃ末端プロリンのアミド化、異性化、及び／又はシアリル化と関連し得る。コントロール可能であるなおもその他の品質特性として、凝集物濃度、クリッピング、ジスルフィド酸化、及びジスルフィドシャッフリングバリアントが挙げられる。

[00033]一実施形態では、本開示の方法及びシステムは、細胞培養物内の乳酸塩濃度のモニタリング及びコントロールと特に目的とする。本開示に従って、初期の乳酸塩濃度データに基づき、細胞培養物内の将来的乳酸塩濃度軌道を決定する能力を有する予測モデルが確立される。将来的乳酸塩濃度は細胞培養プロセスの初期に決定可能であり、乳酸塩濃度を事前設定された限界内に維持するために、バイオリアクター内の１つ又は複数の条件について、その手動コントロール又は自動コントロールを可能にする。本開示の方法及びシステムを通じて、例えば、乳酸塩の蓄積は、インキュベーション期間の全過程にわたり、及び細胞培養物を採取する前に、細胞培養物内で予防可能である。

[00034]特に有利なことには、本開示の方法及びシステムは、異なる様々なバイオリアクターサイズ及び様々な細胞株に応じてスケール調整可能である。例えば、本開示に従って使用される予測モデルは強固であり、また細胞株非依存性のプラットフォームプロセス用として開発されており、従って、臨床製造並びに市販製造において使用可能である。あらゆる異なるバイオプロダクトが本開示に従って製造可能である。例えば、システム及び方法は、あらゆる細胞培養物がバイオリアクター内で増殖するように構成され得る。一実施形態では、細胞培養物は哺乳動物細胞を含有する。哺乳動物細胞は、複雑な生物製剤の製造で非常に頻繁に使用される。例えば、哺乳動物細胞は組換えタンパク質製造に使用可能である。本開示のシステム及び方法は、例えば、製品収率及び製品品質の両方に直接影響を及ぼし、それらを改善することができ、タイター濃度の増加をもたらす。

[00035]１つの例では、本開示のシステム及び方法は、バイオリアクター内の遺伝的に改変された哺乳動物細胞からバイオ治療用タンパク質を製造するのに使用される。そのような製造は、確立された細胞培養物、例えばＣＨＯ、ＮＳＯ、又はＰＥＲ．Ｃ６等の細胞株に由来し得る。これらの細胞は、目的とするタンパク質を発現し、その後タンパク質を培地中に分泌する。細胞培養物は、本明細書で使用する場合、液体が定期的若しくは連続的にバイオリアクターから除去される潅流型細胞培養システム、又は非灌流システムも含む流加プロセス内で増殖し得る。

[00036]図１を参照すると、本開示に従うバイオリアクターシステムの一実施形態が示されている。バイオリアクターシステムは、バイオリアクター１０を備える。一般的に、本開示のシステム及び方法は任意の好適なバイオリアクターを使用することができる。バイオリアクターは、例えば、ファーメンター、撹拌式タンクリアクター、接着性バイオリアクター、波型バイオリアクター、ディスポーザブルバイオリアクター等を含み得る。図１で例証される実施形態では、バイオリアクター１０は、液体増殖培地内に細胞培養物を受け入れるためのバイオリアクター容積部１２を含む中空容器又はコンテナを備える。図１に示すように、バイオリアクターシステムは、撹拌装置、例えばデュアルインペラー１６及び１８等と結びついた回転可能なシャフト１４をさらに備え得る。

[00037]バイオリアクター１０は、様々な異なる材料から作製され得る。一実施形態では、例えば、バイオリアクター１０は、金属、例えばステンレス鋼等から作製され得る。金属製バイオリアクターは、再使用されるように一般的に設計される。

[00038]或いは、バイオリアクター１０は、硬質ポリマー又は可撓性ポリマーフィルムから作製された単回使用バイオリアクターを含み得る。硬質ポリマーから作製される場合、例えば、バイオリアクター壁は自立式であり得る。或いは、バイオリアクターは、液体不透過性であり得、親水性内部表面を有し得る可撓性ポリマーフィルム又は形状適合性材料（ｓｈａｐｅ ｃｏｎｆｏｒｍｉｎｇ ｍａｔｅｒｉａｌ）から作製され得る。一実施形態では、バイオリアクター１０は、所望の形状を想定して、剛構造、例えば金属コンテナ等に挿入されるように設計された可撓性ポリマーフィルムから作製され得る。硬質容器又は可撓性ポリマーフィルムを作製するのに使用され得るポリマーとして、ポリオレフィンポリマー、例えばポリプロピレン及びポリエチレン等が挙げられる。或いは、ポリマーは、ポリアミドであり得る。なおも別の実施形態では、可撓性ポリマーフィルムは、多層の異なるポリマー材料から形成され得る。一実施形態では、可撓性ポリマーフィルムは、ガンマ線照射され得る。

[00039]バイオリアクター１０は、任意の好適な容積を有し得る。例えば、バイオリアクター１０の容積は、０．１ｍＬ〜約２５，０００Ｌ、又はそれ超であり得る。例えば、バイオリアクター１０の容積部１２は、約０．５Ｌを上回る、例えば約１Ｌを上回る等、例えば約２Ｌを上回る等、例えば約３Ｌを上回る等、例えば約４Ｌを上回る等、例えば約５Ｌを上回る等、例えば約６Ｌを上回る等、例えば約７Ｌを上回る等、例えば約８Ｌを上回る等、例えば約１０Ｌを上回る等、例えば約１２Ｌを上回る等、例えば約１５Ｌを上回る等、例えば約２０Ｌを上回る等、例えば約２５Ｌを上回る等、例えば約３０Ｌを上回る等、例えば約３５Ｌを上回る等、例えば約４０Ｌを上回る等、例えば約４５Ｌを上回る等であり得る。バイオリアクター１０の容積は、一般的に約２５，０００Ｌ未満、例えば約１５，０００Ｌ未満等、例えば約１０，０００Ｌ未満等、例えば約５，０００Ｌ未満等、例えば約１，０００Ｌ未満等、例えば約８００Ｌ未満等、例えば約６００Ｌ未満等、例えば約４００Ｌ未満等、例えば約２００Ｌ未満等、例えば約１００Ｌ未満等、例えば約５０Ｌ未満等、例えば約４０Ｌ未満等、例えば約３０Ｌ未満等、例えば約２０Ｌ未満等、例えば約１０Ｌ未満等である。一実施形態では、例えば、バイオリアクターの容積は、約１Ｌ〜約５Ｌであり得る。代替的な実施形態では、バイオリアクターの容積は、約２５Ｌ〜約７５Ｌであり得る。なおも別の実施形態では、バイオリアクターの容積は、約１，０００Ｌ〜約５，０００Ｌであり得る。

[00040]インペラー１６及び１８に加えて、バイオリアクター１０は、様々な追加の機器、例えば生体細胞の培養及び増殖を可能にするバッフル、スパージャ、ガス供給部、熱交換器、又は熱循環器ポート等を備え得る。例えば、図１で例証される実施形態では、バイオリアクター１０は、スパージャ２０及びバッフル２２を備える。スパージャ２０は、バイオリアクター１０にガス、例えば二酸化炭素、酸素、及び／又は空気等を供給するために、ガス供給部４８と流体連通した状態にある。さらに、バイオリアクターシステムは、圧力、フォーム、ｐＨ、溶存酸素、溶存二酸化炭素等を測定及びモニタリングするための様々なプローブを備えることができる。

[00041]図１に示すように、バイオリアクター１０は、インペラー１６及び１８に取り付けられた回転可能なシャフト１４を備え得る。回転可能なシャフト１４は、シャフト１４並びにインペラー１６及び１８を回転させるためのモーター２４と結びつき得る。インペラー１６及び１８は、任意の好適な材料、例えば金属又は生体適合性ポリマー等から作製可能である。バイオリアクターシステム内での使用に好適なインペラーの例として、水中翼インペラー、高堅牢性ピッチブレードインペラー、高堅牢性水中翼インペラー、ラシュトン（Ｒｕｓｈｔｏｎ）インペラー、傾斜翼インペラー、ジェントルマリーンブレード（ｇｅｎｔｌｅ ｍａｒｉｎｅ−ｂｌａｄｅ）インペラー等が挙げられる。２つ以上のインペラーを備える場合、インペラーには、回転シャフト１４に沿って間隔を設けることができる。

[00042]図１に示すように、バイオリアクター１０は、複数のポートも備える。ポートは、液体及びその他の材料を添加及び除去するために、バイオリアクター１０内及び外へのラインの供給及びフィードを可能にすることができる。さらに、１つ又は複数のポートは、バイオリアクター１０内の条件のモニタリングのための１つ又は複数のプローブと接続するためのものであり得る。さらに、バイオリアクター１０は、バイオリアクター内の培養物の質量を測定するために、ロードセルと関連して配置される。

[00043]図１で例証される実施形態では、バイオリアクター１０は、バイオリアクターから材料を連続的又は定期的に回収するための、流出液２８と接続した底部ポート２６を備える。さらに、バイオリアクター１０は、複数の上部ポート、例えばポート３０、３２、及び３４等を備える。ポート３０は、第１の液体フィード３６と流体連通した状態にあり、ポート３２は、第２のフィード３８と流体連通した状態にあり、及びポート３４は、第３のフィード４０と流体連通した状態にある。フィード３６、３８、及び４０は、異なる様々な材料、例えば栄養培地等をバイオリアクター１０にフィードするためのものである。本明細書で使用する場合、栄養培地とは、バイオプロダクト、例えば生存、増殖し、さもなければバイオマスを追加するために、生物により使用され得るあらゆるもの等の質量を増加させることができるあらゆる液体、化合物、分子、又は物質を指す。例えば、栄養フィードは、呼吸又は種類を問わない代謝で使用されるガス、例えば酸素又は二酸化炭素等を含み得る。その他の栄養培地は炭水化物供給源を含み得る。炭水化物供給源として、複合糖類及び単糖類、例えばグルコース、マルトース、フルクトース、ガラクトース等、及びそれらの混合物が挙げられる。栄養培地は、アミノ酸も含むことができる。アミノ酸は、グリシン、アラニン、バリン、ロイシン、イソロイシン、メチオニン、プロリン、フェニルアラニン、トリプトファン、セリン、トレオニン、アスパラギン、グルタミン、チロシン、システイン、リジン、アルギニン、ヒスチジン、アスパラギン酸、及びグルタミン酸、個々のそれらの立体異性体、及びそのラセミ混合物を含み得る。用語「アミノ酸」は、公知の非標準的なアミノ酸、例えば、４−ヒドロキシプロリン、ε−Ｎ，Ｎ，Ｎ−トリメチルリジン、３−メチルヒスチジン、５−ヒドロキシリジン、Ｏ−ホスホセリン、γ−カルボキシグルタミン酸、γ−Ｎ−アセチルリジン、ω−Ｎ−メチルアルギニン、Ｎ−アセチルセリン、Ｎ，Ｎ，Ｎ−トリメチルアラニン、Ｎ−ホルミルメチオニン、γ−アミノ酪酸、ヒスタミン、ドーパミン、チロキシン、シトルリン、オルニチン、β−シアノアラニン、ホモシステイン、アザセリン、及びＳ−アデノシルメチオニンを指す場合もある。いくつかの実施形態では、アミノ酸は、グルタミン酸、グルタミン、リジン、チロシン、又はバリンである。

[00044]栄養培地は、１つ又は複数のビタミンもまた含有し得る。栄養培地内に含まれ得るビタミンとして、Ｂ群ビタミン、例えばＢ１２等が挙げられる。その他のビタミンとして、ビタミンＡ、ビタミンＥ、リボフラビン、チアミン、ビオチン、及びそれらの混合物が挙げられる。栄養培地は、１つ又は複数の脂肪酸及び１つ又は複数の脂質もまた含有し得る。例えば、栄養培地フィードは、コレステロール、ステロイド、及びそれらの混合物を含み得る。栄養培地は、タンパク質及びペプチドもバイオリアクターに供給し得る。タンパク質及びペプチドとして、例えば、アルブミン、トランスフェリン、フィブロネクチン、フェチュイン、及びそれらの混合物が挙げられる。本開示内の増殖培地は、増殖因子及び増殖阻害剤、微量元素、無機塩、加水分解産物、及びそれらの混合物も含み得る。増殖培地に含まれ得る微量元素として微量金属が挙げられる。微量金属の例として、コバルト、ニッケル等が挙げられる。

[00045]図１に示すように、バイオリアクターは、複数の栄養フィードと連通した状態にあり得る。このように、プロセス中にバイオリアクター内の栄養分の濃度をより良好にコントロールするために、一つの栄養分のみを含有する栄養培地がバイオリアクターにフィードされ得る。付加的又は代替的に、異なるフィードラインが、ガスと液体とを分離してバイオリアクターにフィードするのに使用可能である。

[00046]バイオリアクター１０の上部及び底部にあるポートに加えて、バイオリアクターは、側壁に沿って位置するポートを備え得る。例えば、図１に示すバイオリアクター１０は、ポート４４及び４６を備える。

[00047]ポート４４及び４６は、細胞培養物を増殖させ、さもなければバイオプロダクトを製造するためのバイオリアクター１０内で、１つ又は複数のパラメーターの最適濃度を維持することができるモニタリング及びコントロールシステムと連通した状態にある。例証される実施形態では、例えば、ポート４４はｐＨセンサー５２と関連する一方、ポート４６は溶存酸素センサー５４と関連する。ｐＨセンサー５２及び溶存酸素センサー５４は、コントローラー６０と連通した状態にある。本開示のシステムは、バイオリアクター１０に収納される細胞培養物内の様々なパラメーターの決定及び測定を可能にするように構成され得る。測定のいくつか、例えばｐＨ及び溶存酸素等は、インラインで行われ得る。或いは、但し、測定は、ライン上で又はオフラインで取得可能である。例えば、一実施形態では、バイオリアクター１０は、サンプリングステーションと連通可能である。細胞培養物のサンプルは、様々な測定値を採取するためにサンプリングステーションにフィードされ得る。なおも別の実施形態では、細胞培養物のサンプルは、バイオリアクターから取り出し可能、及びオフラインで測定可能である。

[00048]本開示に従って、複数のパラメーターが、バイオリアクター１０内での細胞培養物の増殖中に測定可能である。一般的に、本開示の方法及びシステムによりコントロールされるパラメーターは、コントロールされるパラメーターの濃度に影響を及ぼし得る１つ又は複数のその他のパラメーターと連携して測定される。例えば、一実施形態では、乳酸塩濃度は、少なくとも１つのその他の乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターと連携して細胞培養物内で測定される。乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターは、例えば、グルタミン酸濃度、グルコース濃度、アミノ酸濃度、例えばアスパラギン濃度等を含み得る。一実施形態では、細胞培養物のライン上での解析又はオフライン解析は、任意の好適な機器、例えばＮｏｖａ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌより販売されているＮＯＶＡ Ｂｉｏｐｒｏｆｉｌｅ ４００アナライザー等を使用して実施可能である。上記アナライザーは、乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターのうちの１つ又は複数と連携して乳酸塩濃度を測定する能力を有する。

[00049]本開示に従って、バイオリアクター内のその他の様々な条件に加えて、乳酸塩濃度及び１つ又は複数の乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターの濃度が、コントローラー６０にフィードされ得る。コントローラーは、インプットされたデータに基づき、細胞培養物が継続して増殖するに従い、将来的な乳酸塩濃度を予想する能力を有するコントロールモデルを含む。一実施形態では、例えば、コントローラーは、細胞培養物インキュベーション期間の終了時において乳酸塩濃度が事前設定された限界内にあるか、又は細胞培養が乳酸塩蓄積状態で終了するかについて、その確率（％）を生成する早期警告システムを提供し得る。コントローラー６０は、将来的な乳酸塩濃度を正確に予測するように同様に構成され得る。例えば、一実施形態では、コントローラーは、インキュベーション期間全体を通じて、細胞培養物が採取されるまで、乳酸塩濃度を予測する乳酸塩濃度軌道を予想することができる。一実施形態では、コントローラーは、乳酸塩濃度が事前設定された限界内に収まらない場合には、是正処置を提案する又は自動的に履行するように同様に構成され得る。例えば、コントローラーは、栄養フィードの変更、又は乳酸塩濃度を所望の数値に推進するのに必要とされ得るその他の作動条件の変更を決定するように構成され得る。是正処置を決定するために、コントローラーは、１つ又は複数の条件について最適な変更が選択されるまで、バイオリアクター内での１つ又は複数の条件変更に基づき、将来的な乳酸塩濃度を決定するために複数回反復稼働し得る。

[00050]コントローラー６０は、１つ又は複数のプログラム可能なデバイス又はマイクロプロセッサーを含み得る。図１に示すように、コントローラー６０は、１つ又は複数のフィード３６、３８、及び４０、並びに１つ又は複数の流出液２８と連通し得る。さらに、コントローラー６０は、ｐＨセンサー５２、溶存酸素センサー５４、及びガスをスパージャ２０にフィードするガス供給部４８と連通し得る。コントローラー６０は、乳酸塩濃度及び１つ又は複数の乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターの濃度に基づき、バイオリアクター１０内及び外への材料の流れを増加又は減少させるように構成され得る。このように、コントローラー６０は、乳酸塩濃度を事前設定された限界内に維持することができる。コントローラー６０は、開ループコントロールシステム内で作動可能であり、又は閉ループコントロールシステム内で作動可能であり、その場合、インプット及び／又はアウトプットデバイスに対する調整は、完全に自動化されている。他の実施形態では、コントローラー６０は、乳酸塩濃度に影響を及ぼすために、是正処置を提案することができ、是正処置は手作業により実施可能である。

[00051]図２を参照すると、本開示に従うバイオリアクターシステムの一実施形態が例証されている。示す通り、細胞培養物は、バイオリアクター１０でインキュベーション期間培養され、次に採取される。インキュベーションの間に、バイオリアクター１０内の様々なパラメーターがモニタリングされる。パラメーターは、１つ又は複数のアナライザー７０により測定される。本開示に従って、アナライザー７０は乳酸塩濃度を定期的又は連続的にモニタリングし、乳酸塩濃度はコントローラー６０に伝達される。コントローラー６０が細胞培養物内の将来的乳酸塩濃度を予測するために、少なくとも１つのその他の乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターも測定され、そしてコントローラー６０にフィードされる。測定される乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターとして、細胞培養物のｐＨ、グルタミン酸濃度、グルコース濃度、アスパラギン濃度、温度、及び／又は栄養フィード速度を挙げることができる。一実施形態では、少なくとも２つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーター、例えば少なくとも３つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーター等、例えば少なくとも４つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーター等が、プロセス中に測定される。例えば、１つ又は複数のアナライザー７０は、約２つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターから約８つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターを測定し得る。乳酸塩濃度を含む測定されたデータはすべて、コントローラー６０にフィードされる。これらのパラメーターは連続的又は定期的に測定可能である。

[00052]バイオリアクター１０内で測定されたリアルタイムデータに加えて、これまでの細胞培養物からの参照データ７２も収集することができ、コントローラー６０にフィードすることができる。過去の参照データを使用すれば、乳酸塩濃度の将来的な計算を改善することができる。例えば、参照データ７２は、細胞培養物内の乳酸塩濃度軌道を含み得るが、その場合乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターが大幅に変動し、コントローラー６０の予測性を改善し得る。

[00053]図２に示すように、コントローラー６０は、標的乳酸塩プロファイルを用いてプログラムされ得る。コントローラー６０は、少なくとも１つのコントロールモデル７４を含み得る。一実施形態では、例えば、コントローラーは、分類モデル及び予測モデルを含み得る。分類モデルは、細胞培養物のインキュベーション期間が乳酸塩蓄積状態、又は乳酸塩消費状態で終了する確率（％）を生成するように構成され得る。分類モデルは、部分的な最小二乗分析単独、又は線形判別分析との組合せを含む様々な多変量法を使用することができる。分類モデルは、分類木、サポートベクターマシン等も使用し得る。一実施形態では、各分類モデルに起因する確率（％）のメジアンが、細胞培養物の最終確率（％）として採用され得る。一実施形態では、細胞培養物のインキュベーション期間が所望の乳酸塩濃度限界において終了することを確実にするためには細胞培養物の増殖中に介入が必要とされるか、どうかをユーザーが決定するのを可能にするために、細胞培養物が乳酸塩蓄積状態で終了する確率（％）がユーザーに対して提示され得る。

[00054]コントローラー６０は、予測モデルも含むことができる。予測モデルは、インキュベーション期間全体を通じて将来的な乳酸塩濃度軌道を決定することができる。さらに、予測コントローラーは、特定のコントロールホライズンにおけるバイオリアクター１０内の１つ又は複数の条件の変化が、どのように特定の予測ホライズンにおける乳酸塩濃度に影響を及ぼすかを予測するように構成され得る。例えば、図２に示すように、予測モデル７４は、オプティマイザー７６と連通し得る。オプティマイザー７６は、１つ又は複数の条件が変化するか、バイオリアクター１０内の結果をシミュレートするように構成され得る。条件は、栄養培地フィード速度を変化させ、これによりグルコース濃度、グルタミン酸濃度、アスパラギン濃度等を変化させることを含み得る。栄養フィード速度に加えて、オプティマイザー７６は、ｐＨ及びガス速度の追加を含むその他の様々な条件も変化させることができる。オプティマイザー７６は、細胞培養物内で是正処置が必要とされるか、必要とされる場合には、バイオリアクター内で変更する最良の条件だけでなく、変更の程度も決定するために、複数のシミュレーション及び非常に多くの反復を実行することができる。予測モデルは、特定の参照された軌道からの乳酸塩濃度の将来的な逸脱を最小限に抑えるために、被操作変数の変動量を最終的に決定する。将来的なデータがコントローラー６０にフィードされたら、オプティマイザー７６は、被操作変数をさらに変化させる又は微調整し、これにより細胞培養物内の１つ又は複数の条件を変化させるために、インキュベーション期間全体を通じてシミュレーションを継続して実行することができる。

[00055]図３は一実施形態について例証し、それにより予測モデル７４及びオプティマイザー７６は、コントローラー６０内で作動し得る。図３に示すように、細胞培養物の様々な測定がなされ、コントローラーにフィードされる。例えば、コントローラーは、乳酸塩濃度情報、ｐＨ情報、及び栄養フィード情報を受け取ることができる。予測モデルは、次に乳酸塩濃度軌道を計算又は決定して予測ホライズンをもたらす。図３に示すように、コントローラー６０は、乳酸塩濃度セットポイントを用いて事前プログラムも可能である。セットポイントは、細胞培養物が乳酸塩蓄積状態にないことを示唆する、細胞培養物内の所望の最終乳酸塩濃度であり得る。

[00056]図３に示すように、オプティマイザー７６は、本実施形態では、細胞培養物内のｐＨ及び栄養フィードを変化させることによりシミュレーションを実行する。例えば、オプティマイザーは、コントロールされるホライズンにおけるｐＨ及び栄養フィードの操作に基づきシミュレーションを実行することができる。乳酸塩濃度レベルを所望の限界内に維持するために、細胞培養物内の１つ又は複数の条件が変更される必要があるか、どうかを決定するために、ｐＨ及び栄養フィードの変化に基づき、予測ホライズンにおける乳酸塩軌道が再計算される。このプロセスは、インキュベーション期間全体を通じて連続的又は定期的に生じ得る。上記のように、コントローラー６０は、バイオリアクター内の条件を自動的にコントロールするように構成され得る、又はユーザーに警告を発してユーザーが手作業により変更を加えることがきるように設計され得る。

[00057]予測モデルは、様々な多変量法の使用に基づきシミュレーションを実行し、決定することができる。一実施形態では、例えば、規定された参照軌道からの乳酸塩濃度予測の加重平方偏差（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｓｑｕａｒｅｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）、並びに被操作変数それぞれの加重平方偏差及び変化を最小限に抑えるために、予測モデルにおける乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターの変動を最小限に抑える、又は最適化することにより、乳酸塩濃度軌道は決定可能である。この最適化は、経時的に変化し得る各被操作変数の量に依存して、線形不等式制約下で実施可能である。

[00058]一実施形態では、予測モデルは、低減次数線形モデル（ｒｅｄｕｃｅｄ−ｏｒｄｅｒ ｌｉｎｅａｒ ｍｏｄｅｌ）、例えば低減次数時間変動式の自己回帰型外因性モデル（ｔｉｍｅ ｖａｒｙｉｎｇ ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ ｍｏｄｅｌ）（ＡＲＸモデル）等を用いる予測コントロールアルゴリズムを含み得る。予測モデルで使用され得る技術として、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、部分的最小二乗分析を含む潜在的可変性モデリングが挙げられる。さらに、デシジョンツリー及び線形判別分析が使用可能である。

[00059]一実施形態では、少なくとも２つの多変量法が予測モデルに組み込まれる。例えば、予測モデルは、乳酸塩濃度予測の決定において、少なくとも２つのニューラルネットワークモデル、サポートベクターマシン、及び潜在的バリアントモデリングを含み得る。

[00060]一実施形態では、予測モデルは、モデルリグレッサー及び非線形性エスティメーターを含む非線形ＡＲＸモデルである。非線形性エスティメーターは、モデルリグレッサーに作用してモデルにアウトプットを付与する線形機能及び非線形機能の両方を含み得る。

[00061]一実施形態では、コントロールされるシステムのインプット−アウトプット動力学を適切に表す低減次数モデルが設計される。目的とするアウトプット又は複数のアウトプットに対して強い影響を有する一連の被操作変数が識別され得る。以前のアウトプット値の知識と共に、被操作可変数の知識が、将来的挙動を予測するのに使用可能である。一実施形態では、マルチインプット、シングルアウトプットＡＲＸ式におけるインプットとアウトプットとの間の関連性は、以下：

（式中、ｙ（ｔ）はアウトプット／被コントロール変数であり、ｕ_ｊ（ｔ）は被操作変数ｎ_ｉのうちの１つを表し、ｎ_ｋは時間遅延であり、ｎ_ａは極の数であり、ｎ_ｂはゼロの数であり、並びにａ_ｉ及びｂ_ｊｉは識別プロセスにより決定される係数である）の形式のものである。時間変動式のＡＲＸモデルでは、各パラメーターの影響を表す係数は、モデルが時間変動式であるように、時間（すなわち、日）と共に変化する。（１）に記載されるＡＲＸモデルは、ワンステップアヘッド（ｏｎｅ−ｓｔｅｐ ａｈｅａｄ）予測因子である；第ｔ日目のアウトプットに対する数値は、アウトプットの過去の数値、並びに被操作変数の現在及び過去の数値から決定される。このモデルは、例えばコントロール戦略により決定されるように、被操作変数に対する規定値と共に、前日に得られたアウトプット予測を使用して将来的なアウトプット値を予測することにより、マルチステップアヘッド予測因子への拡張が可能である。

[00062]一実施形態では、モデルパラメーターは、反復試行間のあらゆるマルチステップブートストラップ根二乗平均予測エラーを最小限に抑えることにより決定可能である。このマルチステップシミュレーションでは、記録されたプロセスデータは被操作変数のために用いられ得る一方、上記式から予測されたアウトプット値は、その後の予測日のために用いられ得る。

[00063]上記のように、一実施形態では、本開示のシステム及び方法は、一連の被操作変数を使用して乳酸塩濃度を制御することを目的とする。一実施形態では、モデル予測コントローラーは、所望の乳酸塩濃度及び記録された被操作変数の過去の数値及び乳酸塩濃度の知識から、コントロールホライズンにおける被操作変数に対して数値を規定することができる。モデル予測コントローラーは、ヒストリカルプロセスデータから開発された時間変動式ＡＲＸモデルを用いて、将来的に所望の数値に至る乳酸塩濃度をもたらす被操作変数に対して数値を決定することができる。乳酸塩予測は、マルチステップ方式で、予測ホライズンにおいて、コントロールホライズンにおける被操作変数に対する一連の数値から生成される。被操作変数に対する最適値は、コントロールホライズンにおいて決定され、予測ホライズンにおける所望の軌道からのモデルアウトプット予測の逸脱に関わる目的関数を最小化する。最適な一連の被操作変数が決定されたら、一実施形態では、これらの数値の最初のみがバイオリアクターで用いられ得る。このように、次のサンプリングにおいて乳酸塩濃度が測定され、該プロセスを繰り返す。後続する各最適化サイクルにおいて、予測された乳酸塩濃度よりはむしろ記録された乳酸塩濃度が用いられるので、マルチステップ予測において予測誤差が蓄積するおそれがあるとしても、コントローラー導入時に認められるその影響は限定的である。

[00064]一実施形態では、モデル予測コントローラーの設計は、コントローラー作動中に最適化される目的関数をコンピューターで計算するためのいくつかの設計パラメーターを特定するステップを含み得る。例えば、一実施形態では、下記のアルゴリズムが、最小二乗平均に基づき使用され得る：

（式中、
Ｐは予測ホライズン内の日数である

は、低減次数式モデルに由来する乳酸塩濃度の予測された数値である
ｒは、所望の参照軌道に対する乳酸塩濃度の数値である

は、予測ホライズン内の各日に対する予測されたアウトプットと参照軌道との間の差異に適用される重み付けである
ｎ_ｍｖは、被操作変数の数である
ｕ_ｊは、特定の日における被操作変数ｊの数値である

は、ｉ番目の予測ホライズン日における被操作変数ｊに対する、後続する被操作可変数値間の差異に適用される重み付けである

は、被操作変数間のスケールの差異を取り扱うための、ｊ番目の被操作変数に対する倍率である）

[00065]一実施形態では、上記式の右側の係数は、下記の単純化された式

（式中、
Ｐは予測ホライズン内の日数である；

は、低減次数式モデルに由来する乳酸塩濃度の予測値である；ｒは所望の参照軌道に対する乳酸塩濃度の数値である；

は、予測ホライズン内の各日に対する、予測されたアウトプットと参照軌道との間の差異に適用される重み付けである）を提供するために０に設定され得る。

[00066]目的関数は、参照軌道からの予測されたアウトプットの差異に対してペナルティーを科す。かなり先の将来において、低減次数式モデルのマルチステップ予測の正確性に関して懸念が存在する場合には、異なる重み付けが予測ホライズンの日数全体にわたり用いられ得る。コントロールホライズンにおける被操作変数に対する最適値は、被操作変数に対する範囲制約及び速度制約の両方に関して目的関数を最小化することにより達成される。

[00067]特に有利なことには、本開示のコントローラー６０は、細胞培養が乳酸塩蓄積状態で終了するかどうか、インキュベーション期間の初期にその示唆を提供する能力を有する。予測モデルは、例えば、タイター濃度を増加させることにより製品品質を改善するための是正処置を講じるのに十分な機会をもたらすプロセスの初期において、強固であることが判明しているので、乳酸塩濃度に関する正確な予測が可能である。

[00068]例えば、コントローラーは、インキュベーション時間の約４０％未満、例えばインキュベーション時間の約３０％未満等、例えばインキュベーション時間の約２０％未満、例えばインキュベーション時間の約１５％未満、例えばインキュベーション時間の約１０％未満後、また例えばインキュベーション時間の約５％未満等後に乳酸塩濃度に関して初期予測を行うように構成され得る。例えば、一実施形態では、コントローラーは、細胞培養の最初の１２時間、例えば細胞培養の最初の２日間、例えば細胞培養の最初の４日間において、細胞培養物内の定期的乳酸塩濃度情報及び少なくとも１つのその他の乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターに関するデータを受け取ることができ、並びに是正処置が必要とされるかどうかを決定するために乳酸塩濃度軌道を正確に決定する能力を有する。例えば、一実施形態では、コントローラー６０は、データの受領から約１２時間〜約４日後に、データがどのように予測モデル内に収まるかに基づき、バイオリアクター内の少なくとも１つの条件に対して選択的調整を開始することができる。

[00069]将来的な乳酸塩濃度をコントロールするために、バイオリアクター内の１つ又は複数の条件が変更可能である。例えば、バイオリアクター内の１つ又は複数の乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターは、乳酸塩濃度をコントロールするために選択的にコントロールされ得る。変更される条件は、ｐＨ、グルコース濃度等の炭水化物濃度、グルタミン酸濃度及び／又はアスパラギン濃度等のアミノ酸濃度を含み得る。細胞培養物のｐＨは、酸又は塩基を細胞培養物に添加すること、例えばスパージャを経由して二酸化炭素ガスをフィードすること、及び／又は重炭酸ナトリウムを細胞培養物に添加すること等により変更され得る。細胞培養物内の炭水化物濃度及び／又はアミノ酸濃度は、バイオリアクター１０にフィードされる栄養培地を変更することにより変更及び修正され得る。

[00070]一実施形態では、例えば、乳酸塩濃度に加えて、グルタミン酸濃度がモニタリングされ、コントローラー６０にフィードされ得る。インキュベーション期間全体にわたる予測的乳酸塩軌道に基づき、次に乳酸塩濃度を所望の限界内に維持するために、グルタミン酸濃度が選択的にコントロール可能である。代替的な実施形態では、アスパラギン濃度が、乳酸塩濃度と共にモニタリングされ得る。乳酸塩濃度を事前選択された限界内に維持するために、何らかの是正処置が必要とされる場合、アスパラギン濃度が、栄養培地の流速をコントロールすること、又はアスパラギンそれ自体を個別にコントロールすることにより、バイオリアクターに対するアスパラギンの流速を増加又は減少させることでコントロール可能である。一実施形態では、グルタミン酸濃度、アスパラギン濃度、又はグルタミン酸濃度及びアスパラギン濃度の両方が、ｐＨのモニタリング及びコントロールに加えてプロセス中にモニタリングされる。１つ若しくは複数のアミノ酸又は１つ若しくは複数の炭水化物に加えて、ｐＨをモニタリング及びコントロールすることは、乳酸塩濃度を慎重にコントロールされた限界内に有効に維持することが判明した。

[00071]上記のように、一実施形態では、モニタリングされる乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターは、乳酸塩濃度に対して望ましい効果を有するようにコントロール可能である。代替的な実施形態では、しかし、第１の乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターがモニタリングされ得る一方、第２の乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターは、乳酸塩濃度に影響を及ぼすためにプロセス中にコントロールされ得る。

[00072]本開示のシステム及び方法は、細胞培養物内の乳酸塩濃度を有効にコントロールすることが判明した。例えば、本開示のプロセスを通じて、細胞培養物のインキュベーション期間は、乳酸塩消費状態で終了することができ、また乳酸塩蓄積状態で終了することを防止可能である。細胞培養物の最終乳酸塩濃度は、非常に多くの因子に依存し、増殖する細胞の種類に主に依存する。一実施形態では、細胞培養物の最終乳酸塩濃度は、一般的に約３ｇ／Ｌ未満、例えば約２．５ｇ／Ｌ未満等、例えば約２ｇ／Ｌ未満等、例えば約１．５ｇ／Ｌ未満等、例えば約１ｇ／Ｌ未満等であり得る。

[00073]特に有利なことには、コントローラー６０は、異なるバイオリアクタータイプ及びバイオリアクター容積に対してスケール調整可能だけでなく、複数且つ多様な細胞株に対しても有効であり得る強固な予測モデルも含むことができる。例えば、予測モデルが２つ以上多変量技術を使用する場合、例えば２つの多変量技術又は３つの多変量技術等を使用する場合、予測モデルは複数の細胞株に対する使用に好適であることが発見された。

[00074]１つ又は複数の乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターのモニタリングに加えて、コントローラーは、その他の様々なプロセス条件をコントロールすることができる。例えば、コントローラーは、熱循環器、ロードセル、コントロールポンプと連通し、それらをコントロールすることができ、様々なセンサーやプローブから情報を受け取ることができる。例えば、コントローラーは、酸素分圧、温度、撹拌条件、圧力、フォームレベル等をコントロール及び／又はモニタリングし得る。例えば、コントローラーは、温度情報を受け取り、そして温度を上昇又は低下させるために、バイオリアクターを取り巻くウォータージャケットにフィードされる液体をコントロールすることができる。

[00075]本開示のプロセスを通じて、細胞培養物は、優れた製品特性を伴い増殖し得る。例えば、細胞培養物は、優れた生存特性を伴い増殖し得る。例えば、生存能力は、生存細胞数を総細胞数で除することにより測定可能であり、いずれもプロセス中に測定可能である２つのパラメーターである。本開示に従って、細胞培養物は、約０．６を上回る、例えば約０．７を上回る等、例えば約０．８を上回る等、例えば約０．９を上回る等の上記のような生存率を有して、本開示に従い増殖し得る。実際、生存率は、約０．９４を超える、例えば約０．９６を超える等、例えば約０．９８を超える等であり得る。

[00076]さらに、本開示のシステム及び方法はタイター生産性の増加させ得ることが思いがけず発見された。特に、本開示の方法に従ってコントロールされた細胞培養物は、本開示に従ってコントロールされなかった同一の細胞培養物に関連して、いずれの細胞培養物も正確に同一の乳酸塩濃度で終了する、又は互いに０．５ｇ／Ｌ以内、例えば互いに約０．２５ｇ／ｌ以内等である乳酸塩濃度で終了する場合、製品タイター濃度が増大し得ることが発見された。この結果は、劇的であり、予期されない。

[00077]本開示は、下記の実施例を参照しながらより深く理解され得る。

[00078]コントローラー中にプログラムされた予測モデル内で使用される時間変動式の動的モデルを創出して、ｐＨ及び栄養容積の規定された数値から将来における乳酸塩濃度と日を予測するために、５つのクローンにまたがる流加プロセスデータを使用した。インキュベーション期間の３日目以降、予測モデルは、コントロールホライズンにおいて採用すべきｐＨ及び栄養容積に対する最適値（稼働の残りの部分において規定されたセットポイントに乳酸塩濃度を最適に推進する）を決定した。ｐＨ及び栄養容積に対するこれらの最適化された数値を翌日用いた。この方法を、次いで、乳酸塩濃度をインプットした後、各日の終わりに反復した。増殖した細胞培養物は、タンパク質製品を製造するのに使用される哺乳動物の細胞培養物であった。８つの異なる培養物を増殖させた。細胞培養物のうち４つを、予測モデルを使用して本開示に基づきコントロールした。残りの４つの細胞培養物を、比較する目的で増殖させた。細胞培養物のそれぞれを１リットル撹拌タンクバイオリアクター中で増殖させた。但し、細胞培養物のうちの２つを１．５リットル撹拌タンクバイオリアクター中で増殖させ、そしてスケーラビリティを実証するために、本開示に従う予測モデルを用いてコントロールした。下記の８つの細胞培養物サンプルを増殖させた：

[00079]上記の通り、サンプル番号３、４、７、及び８を、本開示に従ってコントロールした。

[00080]より詳細には、組換えタンパク質を安定的に発現するＣＨＯ−Ｋ１ＳＶ由来のクローンを、市販のＣＤ−ＣＨＯ ＡＧＴ（商標）を使用して、懸濁状態でルーチン的に培養した。接種トレインを、湿度をコントロールせずに、Ｋｕｈｎｅｒインキュベーター中、３７^ｏＣ、５％ＣＯ_２において、振盪フラスコ内に維持した。指数関数的増殖を維持するために細胞を定期的に継代し、必要に応じて増殖させて、本明細書に記載される実験用としてベンチスケールバイオリアクターにイノキュレーションした。

[00081]フェドバッチ実験を実施するために、２Ｌスケールガラスバイオリアクター（ＢｒｏａｄｌｅｙＪａｍｅｓ）を使用した。バイオリアクター条件、例えばｐＨ、ＤＯ、及び温度セットポイント等は、実験計画に従い異なった。培養ｐＨを、ＣＯ_２スパージ及び塩基性滴定剤の添加を使用してコントロールした。溶存酸素を、酸素スパージを使用してオンデマンドでセットポイントに維持した。培養温度を、ヒートジャケットを使用してコントロールした。濃縮したグルコース原液を必要に応じて添加して、製造稼働全体を通じて少なくとも０．５ｇ／Ｌの残存グルコース濃度を維持した。リアクター実験を１２日間実施した。

[00082]規定された最終日（３、４、及び５日目）までに存在するプロセスデータから最終乳酸塩状態を予測するために、分類モデルを開発した。検討された各最終日について、下記の分類モデルを開発した：線形判別分析（ＬＤＡ）、分類木、部分的最小二乗スコアに適用される線形判別分析（ＰＬＳ−ＬＤＡ）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びロジスティック回帰分析。個々のモデルは、Ｍａｔｌａｂ統計学及びマシンラーニングツールボックス（Ｒ２０１６ｂ）からの機能（ｆｉｔｃｄｉｓｃｒ、ｆｉｔｃｔｒｅｅ、ｐｌｓｒｅｇｒｅｓｓ、ｆｉｔｃｓｖｍ、ｆｉｔｇｌｍ）を使用して、トレーニングデータセット中に存在するバッチアンフォールデッドプロセスデータ（ｂａｔｃｈ−ｕｎｆｏｌｄｅｄ ｐｒｏｃｅｓｓ ｄａｔａ）からコンピューターで算出された。クラス閾値確率（ｃｌａｓｓ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）０．５（すなわち、５０％）を、分類モデル全体にわたり用いた。

[00083]すべての最終日わたって良好な分類正確性を一貫してもたらすモデルとして、ＰＬＳ−ＬＤＡ、ＬＤＡ、分類木、及びこれらのモデルの集合が挙げられた。分類モデルは、８３％（３日目）〜８８％（４及び５日目）の範囲のバリデーション正確性（ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ）で行う、好ましい及び好ましくない乳酸塩の生成を正確に分類することが可能であった。４日目及び５日目まで、モデルは、全体として同等のバリデーション分類正確性を実現し、４日目集合モデルは、クローン全体を通じてより一貫したバリデーション性能を生み出した。モデル全体を通じて一般的に現れる特性として、代謝物（グルタミン酸、グルコース、及びグルタミン）、及びｐＨ調節と関連する特性（ＣＯ_２スパージ速度）が挙げられる。

[00084]時間変動式のＡＲＸモデルを用いるモデル予測コントローラー（ＭＰＣ）を、コスト機能を最小限に抑えるのに使用されるＭａｔｌａｂ最適化ツールボックス（Ｒ２０１６ｂ）のｆｍｉｎｃｏｎを用いて、Ｍａｔｌａｂ内に構築した。コントローラーデザインパラメーターをシミュレーションで初期化し、そして予備的な実験稼働中に調整した。特に、所望の乳酸塩参照軌道を、すべての日に対してゼロに設定した。予測ホライズン及びコントロールホライズンを用いたのは、それぞれ７日間及び１日であった。予測は１０日目までしか必要とされなかったので、予測ホライズンは３日目以降減らした。１０日目以降の被操作変数に対する数値を、最後のコントローラー規定値に維持した。長期的な予測ホライズンは、稼働終了までの被操作変数における変動について、その全体的な効果が検討されることを保証するのに役立った一方、短期的なコントロールホライズンは、被操作変数における積極的なコントロール処置を保証した。予測正確性は、より長期の予測ホライズン全体を通じて劇的に劣化しなかったので、すべての予測誤差は、コスト機能を最小限に抑えるのに同じように寄与するものと考えられた（すなわち、すべての

を１に設定した）。栄養フィード容積は、１．８％〜３．６％の間に留まるように限定され、日間の最大変動は３日目〜６日目において±１．８％、それ以外は±１．０％に制限された。ｐＨに対する範囲制約を６．７及び７．２に規定し、日にち間ｐＨの最大変動を±０．５に設定した。

[00085]一連の実験的バイオリアクター稼働において、得られたＭＰＣを、稼働を好ましい乳酸塩終了状態に推進する際のその有効性を判定するために用いた。実験で用いられた細胞培養物は、これまでのプロセス開発において乳酸塩蓄積を示すことが公知のクローンと関連した。実験的ＭＰＣ稼働を、２つのコントロール稼働と並行して実施した：乳酸塩蓄積挙動が既知の基本的稼働、及び補充的なアスパラギンがフィードに含まれる第２の稼働が、通常の作動条件下で好ましい乳酸塩終了状態を実現する。この一連の実験では、ｐＨ及び栄養フィード容積の変動を、オリジナルリアクター作業容積（１Ｌ）、並びにスケールアップ作業容積（１．５Ｌ）において用いた。コントロール稼働は、いずれも期待通りに実行したが、基本的稼働及びアスパラギンが補給された稼働は、それぞれ好ましくない及び好ましい乳酸塩状態で終了した。ＭＰＣ稼働（コントロールは３日目の終わりに開始）は、基本的稼働よりも乳酸塩濃度が実質的に低い、好ましい乳酸塩終了状態を実現した細胞培養物をもたらした。

[00086]一連の実験では、ｐＨ及びグルコース濃度における乳酸塩誘発性の障害を補償するＭＰＣの能力についても評価した。各稼働の初期においてｐＨ又はグルコースレベルの上昇を用いて、乳酸塩濃度レベルの上昇を生み出した。アスパラギンが補給されたフィードを、この実験のすべての稼働において用いた。２つのコントロール稼働を用いた：ｐＨ及びグルコースレベルが正常である第１の稼働、及びｐＨレベルを上昇させた第２の稼働（０．１５のデッドバンドを含む７．２）。第１のＭＰＣ稼働は、対応するコントロール稼働と同様に３日目まで同一のｐＨレベル上昇を用いた一方、第２のＭＰＣ稼働では、最初からグルコース濃度を上昇させた。ＭＰＣ稼働は、ｐＨ及びグルコースにおける初期の障害を阻止し、いずれの稼働もｐＨが上昇したコントロール稼働よりも低い最終乳酸塩濃度をもたらした。測定されたその他の細胞培養物パラメーターにおける変動も、初期の実験において証明された傾向と類似した傾向に従った。これまでの稼働とは対照的に、ＭＰＣ稼働における生存細胞密度は、ｐＨの上昇を認めないコントロール稼働について証明された密度と類似した。ＭＰＣ稼働において栄養フィード容積が増加すると、その結果、アンモニウムイオン濃度の増大、及びグルタミン酸の遅発性の枯渇を引き起こした。

[00087]図４及び５を参照すると、１２日インキュベーション期間にわたる乳酸塩濃度が示されている。例証される通り、コントロールを伴わない一般的な栄養培地を含有するサンプル番号１は、非常に高い乳酸塩濃度を生成した。従って、過去においては、乳酸塩レベルをコントロールするために、栄養培地は特定の細胞培養物に対して改変及び最適化された。例えば、サンプル番号２、５、及び６中の栄養培地はすべて改変された。

[00088]サンプル番号３及び４は、細胞培養物には一般的な栄養培地のみがフィードされたが、細胞培養物は本開示に従ってコントロールされた細胞培養稼働である。図４に示すように、乳酸塩レベルは、特定の細胞培養物に対して栄養培地を変化させることなく、コントロールされる能力を有する。図４及び図５は、予測モデルはインキュベーション期間を通じて乳酸塩濃度をコントロールする能力を有することを実証する。

[00089]図６及び７を参照すると、栄養フィード及びｐＨが１２日インキュベーション期間にわたり示されている。

[00090]図８及び９は、１２日インキュベーション期間にわたり、アンモニウム濃度、グルタミン酸濃度、及びグルタミン濃度を示す。一方、図１０及び１１は、グルコースフィード及び細胞培養物内のグルコース濃度を示す。

[00091]図１２及び１３は、製品品質と関連する。グラフは、細胞生存率（％）及び生存細胞密度を示す。一方、図１４及び１５は、滴定剤フィード及び浸透圧を示す。

[00092]図１６〜１９は、たとえ最終乳酸塩濃度がコントロールされない細胞培養物と類似した濃度に留まるとしても、本開示に従ってコントロールされた細胞培養物が、どのようにより多くの生成物濃度を実際に生成するかについて例証する。

[00093]タイター分析を実施するために、標準曲線を三連で作成し、インキュベーション期間コース全体に広げた。これらの数値を平均化して、定量化で使用される標準曲線を構築した。７日目〜１３日目、又は７日目〜１４日目を分析した。

[00094]図１６及び１７は、生成物タイターを示す（正規化後）。示す通り、本開示に従って増殖した細胞培養物では、生成物のタイター又は濃度が思いがけず、劇的に増大した。類似した結果が、１日当たりに生み出され細胞の量を示す図１８及び１９で例証されている。

[00095]本明細書に記載するデバイス、設備、及び方法は、原核細胞株及び／又は真核細胞株を含む、あらゆる所望の細胞株を培養するのに好適である。さらに、複数の実施形態では、デバイス、設備、及び方法は、懸濁細胞又は付着依存性（接着性）細胞を培養するのに好適であり、医薬品及びバイオ医薬製品−例えばポリペプチド製品、核酸製品（例えば、ＤＮＡ又はＲＮＡ）等、或いは細胞及び／又はウイルス、例えば細胞療法及び／又はウイルス療法で使用されるもの等を製造するように構成された製造作業に好適である。

[00096]複数の実施形態では、細胞は、製品、例えば組換え治療薬又は診断薬等を発現又は生成する。下記でより詳細に記載するように、細胞により産生される製品の例として、抗体分子（例えば、モノクロナール抗体、二重特異性抗体）、抗体模倣体（抗原と特異的に結合するが、しかし抗体と構造的に関連しないポリペプチド分子、例えばＤＡＲＰｉｎ、アフィボディ（ａｆｆｉｂｏｄｙ）、アドネクチン、又はＩｇＮＡＲ等）、融合タンパク質（例えば、Ｆｃ融合タンパク質、キメラサイトカイン）、その他の組換えタンパク質（例えば、グリコシル化されたタンパク質、酵素、ホルモン）、ウイルス治療薬（例えば、抗がん腫瘍溶解性ウイルス、遺伝子療法及びウイルス免疫療法用のウイルスベクター）、細胞治療薬（例えば、多能性幹細胞、間葉系幹細胞、及び成人幹細胞）、ワクチン又は脂質カプセル化粒子（例えば、エキソソーム、ウイルス様粒子）、ＲＮＡ（例えばｓｉＲＮＡ等）又はＤＮＡ（例えばプラスミドＤＮＡ等）、抗生物質又はアミノ酸が挙げられるが、これらに限定されない。複数の実施形態では、デバイス、設備、及び方法は、後発生物製剤を製造するのに使用可能である。

[00097]記載の通り、複数の実施形態では、デバイス、設備、及び方法は、真核細胞、例えば哺乳動物細胞若しくは下等の真核細胞、例えば酵母菌細胞若しくは糸状菌細胞等、又は原核細胞、例えばグラム陽性細胞若しくはグラム陰性細胞等、及び／或いは大スケール方式で真核細胞により合成される真核細胞又は原核細胞の生成物、例えばタンパク質、ペプチド、抗生物質、アミノ酸、核酸（例えばＤＮＡ又はＲＮＡ等）の製造を可能にする。本明細書において別途記載しない限り、デバイス、設備、及び方法は、ベンチスケール、パイロットスケール、及びフル製造スケール能力を含むが、これらに限定されない、あらゆる所望の容積又は製造能力を含み得る。

[00098]さらに、本明細書において別途記載しない限り、デバイス、設備、及び方法は、撹拌タンク、エアリフト、ファイバー、マイクロファイバー、中空ファイバー、セラミックマトリックス、流動床、固定床、及び／又は噴流床バイオリアクターを含むが、これらに限定されない任意の好適なリアクター（複数可）を含み得る。本明細書で使用する場合、「リアクター」は、ファーメンター若しくは発酵ユニット、又は任意のその他の反応槽を含み得、用語「リアクター」は、「ファーメンター」と交換可能に使用される。例えば、いくつかの態様では、バイオリアクターユニットの例は、栄養分及び／又は炭素源のフィード、好適なガス（例えば、酸素）の注入、発酵又は細胞培養培地の流入及び流出、気相と液相の分離、温度の維持、酸素及びＣＯ２レベルの維持、ｐＨレベルの維持、撹拌（ａｇｉｔａｔｉｏｎ）（例えば、撹拌（ｓｔｉｒｒｉｎｇ））、及び／又は洗浄／滅菌のうちの１つ若しくは複数又はすべてを実施することができる。リアクターユニット、例えば発酵ユニット等の例は、ユニット内に複数のリアクターを収納し得るが、例えば、ユニットは、各ユニット内に１、２、３、４、５、１０、１５、２０、２５、３０、３５、４０、４５、５０、６０、７０、８０、９０、若しくは１００、又はそれ超のバイオリアクターを有することができ、及び／又は設備は、設備内に単一又は複数のリアクターを有する複数のユニットを収納し得る。様々な実施形態では、バイオリアクターは、バッチ、セミフェッドバッチ、フェッドバッチ、潅流、及び／又は連続的発酵プロセスに好適であり得る。リアクターは任意の適する直径を使用することができる。複数の実施形態では、バイオリアクターは、約１００ｍＬ〜約５０，０００Ｌの間の容積を有し得る。非限定的な例として、１００ｍＬ、２５０ｍＬ、５００ｍＬ、７５０ｍＬ、１リットル、２リットル、３リットル、４リットル、５リットル、６リットル、７リットル、８リットル、９リットル、１０リットル、１５リットル、２０リットル、２５リットル、３０リットル、４０リットル、５０リットル、６０リットル、７０リットル、８０リットル、９０リットル、１００リットル、１５０リットル、２００リットル、２５０リットル、３００リットル、３５０リットル、４００リットル、４５０リットル、５００リットル、５５０リットル、６００リットル、６５０リットル、７００リットル、７５０リットル、８００リットル、８５０リットル、９００リットル、９５０リットル、１０００リットル、１５００リットル、２０００リットル、２５００リットル、３０００リットル、３５００リットル、４０００リットル、４５００リットル、５０００リットル、６０００リットル、７０００リットル、８０００リットル、９０００リットル、１０，０００リットル、１５，０００リットル、２０，０００リットル、及び／又は５０，０００リットルの容積が挙げられる。さらに、好適なリアクターは、複数回使用、単回使用、ディスポーザブル、又は非ディスポーザブルであり得るが、また合金、例えばステンレス鋼（例えば、３１６Ｌ又は任意のその他の好適なステンレススチール）及びインコネル等、プラスチック、及び／又はガラスを含む任意の好適な材料から形成可能である。

[00099]複数の実施形態では、本明細書において別途記載しない限り、本明細書に記載するデバイス、設備、及び方法は、別途記載されない任意の好適なユニット操作及び／又は機器、例えばそのような製品を分離、精製、及び単離するための操作及び／又は機器等を含むことができる。任意の好適な設備及び環境、例えば従来型の現地組み立て設備、モジュラー、可動性及び一過性の設備、又は任意のその他の好適な構築物、施設、及び／又はレイアウト等が使用可能である。例えば、いくつかの実施形態では、モジュラークリーンルームが使用可能である。さらに、別途記載がなければ、本明細書に記載するデバイス、システム、及び方法は、１つの場所又は設備内に収容され、及び／又はそこで実施され得る、或いは分離した又は複数の場所及び／又は設備に収容され、及び／又はそこで実施され得る。

[000100]非限定的な例として、非限定的に、米国特許出願公開第２０１３／０２８０７９７号；同第２０１２／００７７４２９号；同第２０１１／０２８０７９７号；同第２００９／０３０５６２６号；及び米国特許第８，２９８，０５４号；同第７，６２９，１６７号；及び同第５，６５６，４９１号（これらは、その全体が参考により本明細書に組み込まれている）が、好適と思われる設備、機器、及び／又はシステムの例について記載する。

[000101]複数の実施形態では、細胞は、真核細胞、例えば哺乳動物細胞である。哺乳動物細胞は、例えばヒト又はげっ歯類又はウシの細胞株又は細胞系統であり得る。そのような細胞、細胞株、又は細胞系統の例は、例えばマウスミエローマ（ＮＳＯ）細胞株、チャイニーズハムスター卵巣（ＣＨＯ）細胞株、ＨＴ１０８０、Ｈ９、ＨｅｐＧ２、ＭＣＦ７、ＭＤＢＫ Ｊｕｒｋａｔ、ＮＩＨ３Ｔ３、ＰＣ１２、ＢＨＫ（ベビーハムスター腎臓細胞）、ＶＥＲＯ、ＳＰ２／０、ＹＢ２／０、Ｙ０、Ｃ１２７、Ｌ細胞、ＣＯＳ、例えば、ＣＯＳ１及びＣＯＳ７、ＱＣ１−３，ＨＥＫ−２９３、ＶＥＲＯ、ＰＥＲ．Ｃ６、ＨｅＬＡ、ＥＢｌ、ＥＢ２、ＥＢ３、腫瘍溶解性又はハイブリドーマ細胞株である。好ましくは、哺乳動物細胞はＣＨＯ細胞株である。一実施形態では、細胞はＣＨＯ細胞である。一実施形態では、細胞は、ＣＨＯ−Ｋ１細胞、ＣＨＯ−Ｋ１ ＳＶ細胞、ＤＧ４４ ＣＨＯ細胞、ＤＵＸＢ１１ ＣＨＯ細胞、ＣＨＯＳ、ＣＨＯ ＧＳノックアウト細胞、ＣＨＯ ＦＵＴ８ ＧＳノックアウト細胞、ＣＨＯＺＮ、又はＣＨＯ由来の細胞である。ＣＨＯ ＧＳノックアウト細胞（例えば、ＧＳＫＯ細胞）は、例えばＣＨＯ−Ｋ１ＳＶ ＧＳノックアウト細胞である。ＣＨＯ ＦＵＴ８ノックアウト細胞は、例えば、ポテリジェント（Ｐｏｔｅｌｌｉｇｅｎｔ）（登録商標）ＣＨＯＫ１ ＳＶ（Ｌｏｎｚａ Ｂｉｏｌｏｇｉｃｓ、Ｉｎｃ．）である。真核細胞は、鳥類の細胞、細胞株、又は細胞系統、例えばＥＢｘ（登録商標）細胞、ＥＢ１４、ＥＢ２４、ＥＢ２６、ＥＢ６６、又はＥＢｖｌ３等でもあり得る。

[000102]一実施形態では、真核細胞は幹細胞である。幹細胞は、例えば胚性幹細胞（ＥＳＣ）、成人幹細胞、誘導多能性幹細胞（ｉＰＳＣ）、組織特異的幹細胞（例えば、造血幹細胞）、及び間葉系幹細胞（ＭＳＣ）を含む多能性幹細胞であり得る。

[000103]一実施形態では、細胞は、本明細書に記載される細胞のいずれかの分化した形態である。一実施形態では、細胞は、培養物中の初代細胞のいずれかに由来する細胞である。

[000104]複数の実施形態では、細胞は、肝細胞、例えばヒト肝細胞、動物肝細胞、又は非実質細胞等である。例えば、細胞は、付着可能な代謝機能が維持されたヒト肝細胞、付着可能な誘導機能が維持されたヒト肝細胞、付着可能なクオリスト・トランスポーター・サーティファイド（Ｑｕａｌｙｓｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ Ｃｅｒｔｉｆｉｅｄ）（商標）ヒト肝細胞、懸濁機能が維持されたヒト肝細胞（１０ドナー及び２０ドナーのプールされた肝細胞を含む）、ヒト肝臓クッパー細胞、ヒト肝臓星状細胞、イヌ肝細胞（単一及びプールされたビーグル犬肝細胞を含む）、マウス肝細胞（ＣＤ−１及びＣ５７ＢＩ／６肝細胞を含む）、ラット肝細胞（Ｓｐｒａｇｕｅ−Ｄａｗｌｅｙ、Ｗｉｓｔａｒ Ｈａｎ、及びＷｉｓｔａｒ系肝細胞を含む）、サル肝細胞（カニクイザル又はアカゲザル肝細胞を含む）、ネコ肝細胞（ドメスティック・ショートヘア肝細胞を含む）、及びウサギ肝細胞（ニュージランドホワイト種肝細胞を含む）であり得る。肝細胞の例は、Ｔｒｉａｎｇｌｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ＬａｂｓＬＬＣ（６ Ｄａｖｉｓ Ｄｒｉｖｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｔｒｉａｎｇｌｅ Ｐａｒｋ、Ｎｏｒｔｈ Ｃａｒｏｌｉｎａ、ＵＳＡ２７７０９）から市販されている。

[000105]一実施形態では、真核細胞は、下等真核細胞、例えば酵母菌細胞（例えば、ピキア属（Ｐｉｃｈｉａ ｇｅｎｕｓ）（例えば、ピキア・パストリス（Ｐｉｃｈｉａ ｐａｓｔｏｒｉｓ）、ピキア・メタノリカ（Ｐｉｃｈｉａ ｍｅｔｈａｎｏｌｉｃａ）、ピキア・クルイベリ（Ｐｉｃｈｉａ ｋｌｕｙｖｅｒｉ）、及びピキア・アングスタ（Ｐｉｃｈｉａ ａｎｇｕｓｔａ））、コマガタエラ属（Ｋｏｍａｇａｔａｅｌｌａ ｇｅｎｕｓ）（例えば、コマガタエラ・パストリス（Ｋｏｍａｇａｔａｅｌｌａ ｐａｓｔｏｒｉｓ）、コマガタエラ・シュードパストリス（Ｋｏｍａｇａｔａｅｌｌａ ｐｓｅｕｄｏｐａｓｔｏｒｉｓ）、又はコマガタエラ・ファフィ（Ｋｏｍａｇａｔａｅｌｌａ ｐｈａｆｆｉｉ））、サッカロミセス属（Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ ｇｅｎｕｓ）（例えば、サッカロミセス・セレビシエ（Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ ｃｅｒｅｖｉｓａｅ）、セレビシエ（ｃｅｒｅｖｉｓｉａｅ）、サッカロミセス・クルイベリ（Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ ｋｌｕｙｖｅｒｉ）、サッカロミセス・ウバルム（Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ ｕｖａｒｕｍ））、クルイベロミセス属（Ｋｌｕｙｖｅｒｏｍｙｃｅｓ ｇｅｎｕｓ）（例えば、クルイベロミセス・ラクチス（Ｋｌｕｙｖｅｒｏｍｙｃｅｓ ｌａｃｔｉｓ）、クルイベロミセス・マルキサヌス（Ｋｌｕｙｖｅｒｏｍｙｃｅｓ ｍａｒｘｉａｎｕｓ））、カンジダ属（Ｃａｎｄｉｄａ ｇｅｎｕｓ）（例えば、カンジダ・ユチリス（Ｃａｎｄｉｄａ ｕｔｉｌｉｓ）、カンジダ・カカオイ（Ｃａｎｄｉｄａ ｃａｃａｏｉ）、カンジダ・ボイジニイ（Ｃａｎｄｉｄａ ｂｏｉｄｉｎｉｉ））、ゲオトリクム属（Ｇｅｏｔｒｉｃｈｕｍ ｇｅｎｕｓ）（例えば、ゲオトリクム・ファーメンタンス（Ｇｅｏｔｒｉｃｈｕｍ ｆｅｒｍｅｎｔａｎｓ））、ハンゼヌラ・ポリモルファ（Ｈａｎｓｅｎｕｌａ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈａ）、ヤロウィア・リポリティカ（Ｙａｒｒｏｗｉａ ｌｉｐｏｌｙｔｉｃａ）、又はシゾサッカロミセス・ポンベ（Ｓｃｈｉｚｏｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ ｐｏｍｂｅ）等である。ピキア・パストリス（Ｐｉｃｈｉａ ｐａｓｔｏｒｉｓ）種が好ましい。ピキア・パストリス系統の例は、Ｘ３３、ＧＳ１１５、ＫＭ７１、ＫＭ７１Ｈ；及びＣＢＳ７４３５である。

[000106]一実施形態では、真核細胞は、真菌細胞（例えば、アスペルギルス属（Ａｓｐｅｒｇｉｌｌｕｓ）（例えばＡ．ニガー（Ａ．ｎｉｇｅｒ）、Ａ．フミガーツス（Ａ．ｆｕｍｉｇａｔｕｓ）、Ａ．オジエ（Ａ．ｏｒｚｙａｅ）、Ａ．ニドゥラ（Ａ．ｎｉｄｕｌａ）等）、アクレモニウム属（Ａｃｒｅｍｏｎｉｕｍ）（例えばＡ．テルモピルム（Ａ．ｔｈｅｒｍｏｐｈｉｌｕｍ）等）、ケトミウム属（Ｃｈａｅｔｏｍｉｕｍ）（例えばＣ．テルモピルム（Ｃ．ｔｈｅｒｍｏｐｈｉｌｕｍ）等）、クリソスポリウム属（Ｃｈｒｙｓｏｓｐｏｒｉｕｍ）（例えばＣ．テルモフィル（Ｃ．ｔｈｅｒｍｏｐｈｉｌｅ）等）、コルディセプス属（Ｃｏｒｄｙｃｅｐｓ）（例えばＣ．ミリタリス（Ｃ．ｍｉｌｉｔａｒｉｓ）等）、コリナスカス属（Ｃｏｒｙｎａｓｃｕｓ）、テノマイセス属（Ｃｔｅｎｏｍｙｃｅｓ）、フサリウム属（Ｆｕｓａｒｉｕｍ）（例えばＦ．オキシスポルム（Ｆ．ｏｘｙｓｐｏｒｕｍ）等）、グロメレラ属（Ｇｌｏｍｅｒｅｌｌａ）（例えばＧ．グラミニコラ（Ｇ．ｇｒａｍｉｎｉｃｏｌａ）等）、ヒポクレア属（Ｈｙｐｏｃｒｅａ）（例えばＨ．ジェコリナ（Ｈ．ｊｅｃｏｒｉｎａ）等）、マグナポルテ属（Ｍａｇｎａｐｏｒｔｈｅ）（例えばＭ．オジエ（Ｍ．ｏｒｚｙａｅ）等）、マイセリオフトラ属（Ｍｙｃｅｌｉｏｐｈｔｈｏｒａ）（例えばＭ．テルモフィル（Ｍ．ｔｈｅｒｍｏｐｈｉｌｅ）等）、ネクトリア属（Ｎｅｃｔｒｉａ）（例えばＮ．ヘマトコッカ（Ｎ．ｈｅａｍａｔｏｃｏｃｃａ）等）、ニューロスポラ属（Ｎｅｕｒｏｓｐｏｒａ）（例えばＮ．クラッサ（Ｎ．ｃｒａｓｓａ）等）、ペニシリウム属（Ｐｅｎｉｃｉｌｌｉｕｍ）、スポロトリクム属（Ｓｐｏｒｏｔｒｉｃｈｕｍ）（例えばＳ．テルモフィル（Ｓ．ｔｈｅｒｍｏｐｈｉｌｅ）等）、チラビア属（Ｔｈｉｅｌａｖｉａ）属（例えばＴ．テレストリス（Ｔ．ｔｅｒｒｅｓｔｒｉｓ）、Ｔ．ヘテロタリカ（Ｔ．ｈｅｔｅｒｏｔｈａｌｌｉｃａ）等）、トリコデルマ属（Ｔｒｉｃｈｏｄｅｒｍａ）（例えばＴ．リーゼイ（Ｔ．ｒｅｅｓｅｉ）等）、又はベルチシリウム属（Ｖｅｒｔｉｃｉｌｌｉｕｍ）（例えばＶ．ダリア（Ｖ．ｄａｈｌｉａ）等））である。

[000107]一実施形態では、真核細胞は、昆虫細胞（例えば、Ｓｆ９、ミミック（Ｍｉｍｉｃ）（商標）Ｓｆ９、Ｓｆ２１、Ｈｉｇｈ Ｆｉｖｅ（ハイファイブ）（商標）（ＢＴ１−ＴＮ−５Ｂ１−４）、又はＢＴ１−Ｅａ８８細胞）、藻類細胞（例えば、アンフォラ属（Ａｍｐｈｏｒａ）、珪藻類（Ｂａｃｉｌｌａｒｉｏｐｈｙｃｅａｅ）、ドナリエラ（Ｄｕｎａｌｉｅｌｌａ）、クロレラ（Ｃｈｌｏｒｅｌｌａ）、クラミドモナス（Ｃｈｌａｍｙｄｏｍｏｎａｓ）、藍藻類（Ｃｙａｎｏｐｈｙｔａ）（シアノバクテリア）、ナンノクロロプシス（Ｎａｎｎｏｃｈｌｏｒｏｐｓｉｓ）、スピルリナ属（Ｓｐｉｒｕｌｉｎａ）、又はオクロモナス属（Ｏｃｈｒｏｍｏｎａｓ）の細胞）、又は植物細胞（例えば、単子葉植物（例えば、トウモロコシ、コメ、コムギ、又はセタリア）、又は双子葉植物（例えば、キャッサバ、ジャガイモ、ダイズ、トマト、タバコ、アルファルファ、ニセツリガネゴケ（Ｐｈｙｓｃｏｍｉｔｒｅｌｌａ ｐａｔｅｎｓ）又はシロイヌナズナ（Ａｒａｂｉｄｏｐｓｉｓ）に由来する細胞）である。

[000108]一実施形態では、細胞は、細菌細胞又は原核細胞である。

[000109]複数の実施形態では、原核細胞は、グラム陽性細胞、例えばバシルス属（Ｂａｃｉｌｌｕｓ）、ストレプトミセス属（Ｓｔｒｅｐｔｏｍｙｃｅｓ）、連鎖球菌属（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）、スタフィロコッカス属（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ）、又は乳酸杆菌属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）等である。使用可能であるバシルス属は、例えばＢ．サブチリス（Ｂ．ｓｕｂｔｉｌｉｓ）、Ｂ．アミロリケファシエンス（Ｂ．ａｍｙｌｏｌｉｑｕｅｆａｃｉｅｎｓ）、Ｂ．リケニフォルミス（Ｂ．ｌｉｃｈｅｎｉｆｏｒｍｉｓ）、納豆菌（Ｂ．ｎａｔｔｏ）、又はＢ．メガテリウム（Ｂ．ｍｅｇａｔｅｒｉｕｍ）である。複数の実施形態では、細胞は、Ｂ．サブチリス、例えばＢ．サブチリス３ＮＡ及びＢ．サブチリス１６８である。バシルス属は、例えば、Ｂａｃｉｌｌｕｓ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｓｔｏｃｋ Ｃｅｎｔｅｒ、Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ５５６、４８４ Ｗｅｓｔ １２ｔｈ Ａｖｅｎｕｅ、Ｃｏｌｕｍｂｕｓ ＯＨ４３２１０−１２１４から取得可能である。

[000110]一実施形態では、原核細胞は、グラム陰性細胞、例えばサルモネラ属菌（Ｓａｌｍｏｎｅｌｌａ ｓｐｐ．）、又は大腸菌（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ）、例えばＴＧ１、ＴＧ２、Ｗ３１１０、ＤＨ１、ＤＨＢ４、ＤＨ５ａ、ＨＭＳ １７４、ＨＭＳ１７４（ＤＥ３）、ＮＭ５３３、Ｃ６００、ＨＢ１０１、ＪＭ１０９、ＭＣ４１００、ＸＬ１−Ｂｌｕｅ、及びＯｒｉｇａｍｉ等、並びに大腸菌Ｂ系統、例えばＢＬ−２１又はＢＬ２１（ＤＥ３）等に由来する細胞であり、そのすべては市販されている。

[000111]好適な宿主細胞が、例えばカルチャーコレクション、例えばＤＳＭＺ（Ｄｅｕｔｓｃｈｅ Ｓａｍｍｌｕｎｇ ｖｏｎ Ｍｉｋｒｏｏｒｇａｎｉｓｍｅｎ ａｎｄ Ｚｅｌｌｋｕｌｔｕｒｅｎ ＧｍｂＨ、Ｂｒａｕｎｓｃｈｗｅｉｇ、ドイツ）又はアメリカ合衆国培養細胞系統保存機関（ＡＴＣＣ）等から市販されている。

[000112]複数の実施形態では、培養された細胞が、治療用途で、タンパク質、例えば抗体、例えばモノクロナール抗体、及び／又は組換えタンパク質を製造するのに使用される。複数の実施形態では、培養された細胞は、ペプチド、アミノ酸、脂肪酸、又はその他の有用な生化学的中間体又は代謝物を産生する。例えば、複数の実施形態では、約４０００ダルトン〜約１４０，０００ダルトン超の分子量を有する分子が製造可能である。複数の実施形態では、これらの分子はある範囲の複雑性を有し得るが、またグリコシル化を含む翻訳後修飾を含み得る。

[000113]複数の実施形態では、タンパク質は、例えば、ボトックス、マイオブロック、ニューロブロック（Ｎｅｕｒｏｂｌｏｃ）、ディスポート（又はボツリヌス神経毒素のその他の血清型）、アルグルコシダーゼアルファ、ダプトマイシン、ＹＨ−１６、絨毛性ゴナドトロピンアルファ、フィルグラスチム、セトロレリックス、インターロイキン−２、アルデスロイキン、テセロイキン、デニロイキンジフチトクス、インターフェロンアルファ−ｎ３（注射用）、インターフェロンアルファ−ｎｌ、ＤＬ−８２３４、インターフェロン、サントリー（Ｓｕｎｔｏｒｙ）（ガンマ−１ａ）、インターフェロンガンマー、サイモシンアルファ１、タソネルミン、ＤｉｇｉＦａｂ、ＶｉｐｅｒａＴＡｂ、ＥｃｈｉＴＡｂ、ＣｒｏＦａｂ、ネシリチド、アバタセプト、アレファセプト、レビフ、エプトテルミンアルファ、テリパラチド（骨粗鬆症）、カルシトニン注射用（骨疾患）、カルシトニン（鼻腔用、骨粗鬆症）、エタネルセプト、ヘモグロビングルタマー２５０（ウシ）、ドロトレコギンアルファ、コラゲナーゼ、カルペリチド、組換えヒト上皮増殖因子（局所用ゲル、創傷治癒）、ＤＷＰ４０１、ダルベポエチンアルファ、エポエチンオメガ、エポエチンベータ、エポエチンアルファ、デシルジン、レピルジン、ビバリルジン、ノナコグアルファ、モノニン、エプタコグアルファ（活性化）、組換え第ＶＩＩＩ因子＋ＶＷＦ、リコンビナート（Ｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｅ）、組換え第ＶＩＩＩ因子、第ＶＩＩＩ因子（組換え）、アルフンマート（Ａｌｐｈｎｍａｔｅ）、オクトコグアルファ、第ＶＩＩＩ因子、パリフェルミン，インジキナーゼ、テネクテプラーゼ、アルテプラーゼ、パミテプラーゼ、レテプラーゼ、ナテプラーゼ、モンテプラーゼ、フォリトロピンアルファ、ｒＦＳＨ、ｈｐＦＳＨ、ミカファンギン、ペグフィルグラスチム、レノグラスチム、ナルトグラスチム、セルモレリン、グルカゴン、エキセナチド、プラムリンチド、イミグルセラーゼ、ガルスルファーゼ、ロイコトロピン、モルグラモスチム、トリプトレリンアセテート、ヒストレリン（皮下インプラント、ハイドロン）、デスロレリン、ヒストレリン、ナファレリン、ロイプロリド持続放出型デポー（ＡＴＲＩＧＥＬ）、ロイプロリドインプラント（ＤＵＲＯＳ）、ゴセレリン、ユートロピン、ＫＰ−１０２プログラム、ソマトロピン、メカセルミン（成長障害）、エンルファビルチド（ｅｎｌｆａｖｉｒｔｉｄｅ）、Ｏｒｇ−３３４０８、インスリングラルギン、インスリングルリジン、インスリン（吸入式）、インスリンリスプロ、インスリンデテミル、インスリン（バッカル、ＲａｐｉｄＭｉｓｔ）、メカセルミンリンファバート、アナキンラ、セルモロイキン、９９ｍＴｃ−アプシタイド注射、ミエロピド、ベタセロン、酢酸グラチラマー、ゲポン、サルグラモスチム、オプレルベキン、ヒト白血球由来アルファインターフェロン、ビリブ（Ｂｉｌｉｖｅ）、インスリン（組換え）、組換えヒトインスリン、インスリンアスパルト、メカセルミン、ロフェロン−Ａ、インターフェロン−アルファ２、アルファフェロン（Ａｌｆａｆｅｒｏｎｅ）、インターフェロンアルファコン−１、インターフェロンアルファ、アボネックス’組換えヒト黄体形成ホルモン、ドルナーゼアルファ、トラフェルミン、ジコノチド、タルチレリン、ジボテルミンアルファ、アトシバン、ベカプレルミン、エプチフィバチド、ゼマイラ、ＣＴＣ−１１１、シャンバック（Ｓｈａｎｖａｃ）−Ｂ、ＨＰＶワクチン（四価）、オクトレオチド、ランレオチド、アンセスチム、アガルシダーゼベータ、アガルシダーゼアルファ、ラロニダーゼ、酢酸プレザチド銅（局所用ゲル剤）、ラスブリカーゼ、ラニビズマブ、アクティミューン、ＰＥＧ−イントロン、トリコミン（Ｔｒｉｃｏｍｉｎ）、組換えハウスダストダニアレルギー脱感作注射剤、組換えヒト副甲状腺ホルモン（ＰＴＨ）１−８４（ｓｃ、骨粗鬆症）、エポエチンデルタ、トランスジェニックアンチトロンビンＩＩＩ、グランジトロピン（Ｇｒａｎｄｉｔｒｏｐｉｎ）、ビトラーゼ（Ｖｉｔｒａｓｅ）、組換えインスリン、インターフェロン−アルファ（経口ロゼンジ剤）、ＧＥＭ−２１Ｓ、バプレオチド、イデュルスルファーゼ、オマパトリラート、組換え血清アルブミン、セルトリズマブペゴル、グルカルピダーゼ、ヒト組換えＣ１エステラーゼ阻害剤（血管浮腫）、ラノテプラーゼ、組換えヒト成長ホルモン、エンフビルチド（無針注射剤、Ｂｉｏｊｅｃｔｏｒ ２０００）、ＶＧＶ−１、インターフェロン（アルファ）、ルシナクタント、アビプタジル（吸入式、肺疾患）、イカチバント、エカランチド、オミガナン、オーログラブ（Ａｕｒｏｇｒａｂ）、ペキシガナンアセテート、ＡＤＩ−ＰＥＧ−２０、ＬＤＩ−２００、デガレリクス、シントレデキンベスドトクス、Ｆａｖｌｄ、ＭＤＸ−１３７９、ＩＳＡｔｘ−２４７、リラグルチド、テリパラチド（骨粗鬆症）、チファコギン、ＡＡ４５００、Ｔ４Ｎ５リポソームローション剤、カツマキソマブ、ＤＷＰ４１３、ＡＲＴ−１２３、クリサリン（Ｃｈｒｙｓａｌｉｎ）、デスモテプラーゼ、アメジプラーゼ、コリフォリトロピンアルファ、ＴＨ−９５０７、テデュグルチド、Ｄｉａｍｙｄ、ＤＷＰ−４１２、成長ホルモン（持続放出型注射剤）、組換えＧ−ＣＳＦ、インスリン（吸入式、ＡＩＲ）、インスリン（吸入式、Ｔｅｃｈｎｏｓｐｈｅｒｅ）、インスリン（吸入式、ＡＥＲｘ）、ＲＧＮ−３０３、ＤｉａＰｅｐ２７７、インターフェロンベータ（Ｃ型肝炎ウイルス性感染症（ＨＣＶ））、インターフェロンアルファ−ｎ３（経口用）、ベラタセプト、経皮インスリンパッチ剤、ＡＭＧ−５３１、ＭＢＰ−８２９８、キセレセプト（Ｘｅｒｅｃｅｐｔ）、オペバカン、ＡＩＤＳＶＡＸ、ＧＶ−１００１、リンホスキャン（ＬｙｍｐｈｏＳｃａｎ）、ランピルナーゼ、リポキシサン、ルスプルチド、ＭＰ５２（ベータ−リン酸三カルシウム担体、骨再生）、メラノーマワクチン、シプリューセル−Ｔ、ＣＴＰ−３７、インセギア、ビテスペン、ヒトトロンビン（凍結、外科出血）、トロンビン、トランスＭＩＤ、アルフィメプラーゼ、プリカーゼ、テルリプレシン（静脈内、肝腎症候群）、ＥＵＲ−１００８Ｍ、組換えＦＧＦ−Ｉ（注射用、血管疾患）、ＢＤＭ−Ｅ、ロチガプチド、ＥＴＣ−２１６、Ｐ−１１３、ＭＢＩ−５９４ＡＮ、デュラマイシン（吸入式、嚢胞性線維症）、ＳＣＶ−０７、ＯＰＩ−４５、エンドスタチン、アンジオスタチン、ＡＢＴ−５１０、ボーマンバークインヒビター濃縮物、ＸＭＰ−６２９、９９ ｍＴｃ−Ｈｙｎｉｃ−アネキシンＶ、カハラリドＦ、ＣＴＣＥ−９９０８、テベレリクス（徐放型）、オザレリクス、ロミデプシン、ＢＡＹ−５０４７９８、インターロイキン４、ＰＲＸ−３２１、ペプスキャン、イボクタデキン、ｒｈラクトフェリン、ＴＲＵ−０１５、ＩＬ−２１、ＡＴＮ−１６１、シレンギチド、アルブフェロン、ビファジックス（Ｂｉｐｈａｓｉｘ）、ＩＲＸ−２、オメガインターフェロン、ＰＣＫ−３１４５、ＣＡＰ−２３２、パシレオチド、ｈｕＮ９０１−ＤＭＩ、卵巣がん免疫療法用ワクチン、ＳＢ−２４９５５３、オンコバックス−ＣＬ、オンコバックス−Ｐ、ＢＬＰ−２５、ＣｅｒＶａｘ−１６、マルチエピトープペプチドメラノーマワクチン（ＭＡＲＴ−１、ｇｐ１００、チロシナーゼ）、ネミフィチド、ｒＡＡＴ（吸入式）、ｒＡＡＴ（皮膚科用）、ＣＧＲＰ（吸入式、喘息）、ペグスネルセプト、サイモシンベータ４、プリチデプシン、ＧＴＰ−２００、ラモプラニン、ＧＲＡＳＰＡ、ＯＢＩ−１、ＡＣ−１００、サケカルシトニン（経口用、エリゲン）、カルシトニン（経口用、骨粗鬆症）、エキサモレリン、カプロモレリン、カルデバ、ベラフェルミン、１３１Ｉ−ＴＭ−６０１、ＫＫ−２２０、Ｔ−１０、ウラリチド、デペレスタット、ヘマタイド、クリサリン（局所用）、ｒＮＡＰｃ２、組換え第Ｖ１１１因子（ペグ化されたリポソーム）、ｂＦＧＦ、ペグ化された組換えスタフィロキナーゼバリアント、Ｖ−１０１５３、ソノリシスプロリーゼ（ＳｏｎｏＬｙｓｉｓ Ｐｒｏｌｙｓｅ）、ニューロバックス、ＣＺＥＮ−００２、島細胞新生治療、ｒＧＬＰ−１、ＢＩＭ−５１０７７、ＬＹ−５４８８０６、エキセナチド（制御放出、Ｍｅｄｉｓｏｒｂ）、ＡＶＥ−００１０、ＧＡ−ＧＣＢ、アボレリン、ＡＣＭ−９６０４、リナクロチドアセテート、ＣＥＴｉ−１、ヘモスパン、ＶＡＬ（注射用）、速効性インスリン（注射用、Ｖｉａｄｅｌ）、鼻腔内インスリン、インスリン（吸入式）、インスリン（経口用、エリゲン）、組換えメチオニルヒトレプチン、ピトラキンラ皮下注射（湿疹）、ピトラキンラ（吸入式乾燥粉末剤、喘息）、マルチカイン、ＲＧ−１０６８、ＭＭ−０９３、ＮＢＩ−６０２４、ＡＴ−００１、ＰＩ−０８２４、Ｏｒｇ−３９１４１、Ｃｐｎ１０（自己免疫疾患／炎症）、タラクトフェリン（局所用）、ｒＥＶ−１３１（眼科用）、ｒＥＶ−１３１（呼吸器系疾患）、経口用組換えヒトインスリン（糖尿病）、ＲＰＩ−７８Ｍ、オプレルベキン（経口用）、ＣＹＴ−９９００７ ＣＴＬＡ４−Ｉｇ、ＤＴＹ−００１、バラテグラスト、インターフェロンアルファ−ｎ３（局所用）、ＩＲＸ−３、ＲＤＰ−５８、タウフェロン、胆汁酸塩刺激リパーゼ、メリスパーゼ、アラリンホスファターゼ、ＥＰ−２１０４Ｒ、メラノタン−ＩＩ、ブレメラノチド、ＡＴＬ−１０４、組換えヒトマイクロプラスミン、ＡＸ−２００、ＳＥＭＡＸ、ＡＣＶ−１、Ｘｅｎ−２１７４、ＣＪＣ−１００８、ダイノルフィンＡ、ＳＩ−６６０３、ＬＡＢ ＧＨＲＨ、ＡＥＲ−００２、ＢＧＣ−７２８、マラリアワクチン（ビロソーム、ＰｅｖｉＰＲＯ）、ＡＬＴＵ−１３５、パルボウイルスＢ１９ワクチン、インフルエンザワクチン（組換えノイラミニダーゼ）、マラリア／ＨＢＶワクチン、炭疽病ワクチン、Ｖａｃｃ−５ｑ、Ｖａｃｃ−４ｘ、ＨＩＶワクチン（経口用）、ＨＰＶワクチン、Ｔａｔトキソイド、ＹＳＰＳＬ、ＣＨＳ−１３３４０、ＰＴＨ（１−３４）リポソームクリーム（ノバソーム）、オスタボリン−Ｃ、ＰＴＨアナログ（局所用、乾癬）、ＭＢＲＩ−９３．０２、ＭＴＢ７２Ｆワクチン（結核）、ＭＶＡ−Ａｇ８５Ａワクチン（結核）、ＦＡＲＡ０４、ＢＡ−２１０、組換えペストＦＩＶワクチン、ＡＧ−７０２、ＯｘＳＯＤｒｏｌ、ｒＢｅｔＶ１、Ｄｅｒ−ｐ１／Ｄｅｒ−ｐ２／Ｄｅｒ−ｐ７アレルゲンを標的とするワクチン（塵性ダニアレルギー）、ＰＲ１ペプチド抗原（白血病）、変異体ｒａｓワクチン、ＨＰＶ−１６Ｅ７リポペプチドワクチン、ラビリンチンワクチン（腺癌）、ＣＭＬワクチン、ＷＴ１−ペプチドワクチン（がん）、ＩＤＤ−５、ＣＤＸ−１１０、ペントリス、ノレリン、ＣｙｔｏＦａｂ、Ｐ−９８０８、ＶＴ−１１１、イクロカプチド、テルベルミン（皮膚科用、糖尿病性脚部潰瘍）、ルピントリビル、レティキュロース、ｒＧＲＦ、ＨＡ、アルファ−ガラクトシダーゼＡ、ＡＣＥ−０１１、ＡＬＴＵ−１４０、ＣＧＸ−１１６０、アンジオテンシン治療用ワクチン、Ｄ−４Ｆ、ＥＴＣ−６４２、ＡＰＰ−０１８、ｒｈＭＢＬ、ＳＣＶ−０７（経口用、結核）、ＤＲＦ−７２９５、ＡＢＴ−８２８、ＥｒｂＢ２−特異的免疫毒素複合体（抗がん）、ＤＴ３ＳＳＩＬ−３、ＴＳＴ−１００８８、ＰＲＯ−１７６２、コムボトックス（Ｃｏｍｂｏｔｏｘ）、コレシストキニン−Ｂ／ガストリン−受容体結合ペプチド、１１１Ｉｎ−ｈＥＧＦ、ＡＥ−３７、トラスニズマブ−ＤＭ１、アンタゴニストＧ、ＩＬ−１２（組換え）、ＰＭ−０２７３４、ＩＭＰ−３２１、ｒｈＩＧＦ−ＢＰ３、ＢＬＸ−８８３、ＣＵＶ−１６４７（局所用的）、Ｌ−１９に基づく放射免疫療法（がん）、ＲＥ−１８８−Ｐ−２０４５，ＡＭＧ−３８６、ＤＣ／１５４０／ＫＬＨワクチン（がん）、ＶＸ−００１、ＡＶＥ−９６３３、ＡＣ−９３０１、ＮＹ−ＥＳＯ−１ワクチン（ペプチド）、ＮＡ１７．Ａ２ペプチド、メラノーマワクチン（パルス式抗原治療薬）、前立腺がんワクチン、ＣＢＰ−５０１、組換えヒトラクトフェリン（ドライアイ）、ＦＸ−０６、ＡＰ−２１４、ＷＡＰ−８２９４Ａ（注射用）、ＡＣＰ−ＨＩＰ、ＳＵＮ−１１０３１、ペプチドＹＹ［３−３６
］（肥満、鼻腔内）、ＦＧＬＬ、アタシセプト、ＢＲ３−Ｆｃ、ＢＮ−００３、ＢＡ−０５８、ヒト副甲状腺ホルモン１−３４（鼻腔用、骨粗鬆症）、Ｆ−１８−ＣＣＲ１、ＡＴ−１１００（セリアック病／糖尿病）、ＪＰＤ−００３、ＰＴＨ（７−３４）リポソームクリーム（ノバソーム）、デュラマイシン（眼科用、ドライアイ）、ＣＡＢ−２、ＣＴＣＥ−０２１４、グリコペグ化エリスロポエチン、ＥＰＯ−Ｆｃ、ＣＮＴＯ−５２８、ＡＭＧ−１１４、ＪＲ−０１３、第ＶＩＩＩ因子、アミノカンジン、ＰＮ−９５１、７１６１５５、ＳＵＮ−Ｅ７００１、ＴＨ−０３１８、ＢＡＹ−７３−７９７７、テベレリクス（即時放出）、ＥＰ−５１２１６、ｈＧＨ（制御放出、Ｂｉｏｓｐｈｅｒｅ）、ＯＧＰ−Ｉ、シフビルチド、ＴＶ４７１０、ＡＬＧ−８８９、Ｏｒｇ−４１２５９、ｒｈＣＣ１０、Ｆ−９９１、チモペンチン（肺疾患）、ｒ（ｍ）ＣＲＰ、肝臓選択性インスリン、スバリン、Ｌ１９−ＩＬ−２融合タンパク質、エラフィン、ＮＭＫ−１５０、ＡＬＴＵ−１３９、ＥＮ−１２２００４、ｒｈＴＰＯ、トロンボポエチン受容体作動薬（血小板減少性疾患）、ＡＬ−１０８、ＡＬ−２０８、神経成長因子拮抗薬（疼痛）、ＳＬＶ−３１７、ＣＧＸ−１００７、ＩＮＮＯ−１０５、経口テリパラチド（エリゲン）、ＧＥＭ−ＯＳ１、ＡＣ−１６２３５２、ＰＲＸ−３０２、ＬＦｎ−ｐ２４融合ワクチン（テラポア）、ＥＰ−１０４３、肺炎球菌（Ｓ．ｐｎｅｕｍｏｎｉａｅ）小児ワクチン、マラリアワクチン、髄膜炎菌（Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ ｍｅｎｉｎｇｉｔｉｄｉｓ）Ｂ群ワクチン、新生児Ｂ群連鎖球菌ワクチン、炭疽病ワクチン、ＨＣＶワクチン（ｇｐＥ１＋ｇｐＥ２＋ＭＦ−５９）、中耳炎治療、ＨＣＶワクチン（コア抗原＋ＩＳＣＯＭＡＴＲＩＸ）、ｈＰＴＨ（１−３４）（経皮用、ＶｉａＤｅｒｍ）、７６８９７４、ＳＹＮ−１０１、ＰＧＮ−００５２、アビスクムミン、ＢＩＭ−２３１９０、結核ワクチン、マルチエピトープチロシナーゼペプチド、がんワクチン、エンカスチム、ＡＰＣ−８０２４、ＧＩ−５００５、ＡＣＣ−００１、ＴＴＳ−ＣＤ３、血管標的化ＴＮＦ（固形腫瘍）、デスモプレシン（バッカル制御放出型）、オネルセプト、及びＴＰ−９２０１である。

[000114]いくつかの実施形態では、ポリペプチドは、アダリムマブ（ヒュミラ（ＨＵＭＩＲＡ））、インフリキシマブ（レミケード（ＲＥＭＩＣＡＤＥ）（商標））、リツキシマブ（リツキサン（ＲＩＴＵＸＡＮ）（商標）／ＭＡＢ ＴＨＥＲＡ（商標））、エタネルセプト（エンブレル（ＥＮＢＲＥＬ）（商標））、ベバシズマブ（アバスチン（Ａｖａｓｔｉｎ）（商標））、トラスツズマブ（ハーセプチン（Ｈｅｒｃｅｐｔｉｎ）（商標））、ペグフィルグラスチム（ニューラスタ（ＮＥＵＬＡＳＴＡ）（商標））、又は後発生物製剤及びバイオベターを含む任意のその他の好適なポリペプチドである。

[000115]その他の好適なポリペプチドは、下記及び米国特許出願公開第２０１６／００９７０７４号の表１に掲載するものである：

[000116]複数の実施形態では、ポリペプチドは、表２に示すようにホルモン、血液凝固／凝固因子、サイトカイン／増殖因子、抗体分子、融合タンパク質、タンパク質ワクチン、又はペプチドである。

[000117]複数の実施形態では、タンパク質は、表３に示すように、多重特異性タンパク質、例えば二重特異性抗体である。

[000118]本発明に対するこれら及びその他の修正形態及び変形形態は、添付の特許請求の範囲により詳細に記載される本発明の精神及び範囲から逸脱せずに当業者により実践され得る。さらに、様々な実施形態の側面（ａｓｐｅｃｔ）は全部又は一部を問わず交換され得ると理解すべきである。さらに、当業者は、前述の説明は例示目的に過ぎず、添付の特許請求の範囲にさらに記載される場合と同様に、本発明に制限を設けるようには意図されないことを認識する。

Claims (31)

1. 細胞培養物を増殖させる方法であって、
   細胞培養物中の品質特性の濃度を決定するステップと、
   前記細胞培養物内の少なくとも１つの特性に影響を及ぼすパラメーターを測定するステップと、
   品質特性濃度、及び前記少なくとも１つの特性に影響を及ぼすパラメーター測定値をコントローラーに送付するステップであり、前記コントローラーが、前記細胞培養物中の前記品質特性の将来的濃度を決定する予測モデルを含む、ステップと、
   前記品質特性濃度を事前設定された限界内に維持するために、前記細胞培養物中の前記品質特性の前記決定済みの将来的濃度に基づき、前記細胞培養物内の少なくとも１つの条件を選択的に変化させるステップと
   を含む方法。
2. 前記品質特性が、乳酸塩、タンパク質、グリカン、電荷バリアント、凝集物、ジスルフィド酸化物、又はジスルフィドシャッフリングバリアントを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記予測モデルが、少なくとも２つの異なる多変量法を使用して将来的濃度を決定する、請求項１又は２に記載の方法。
4. 細胞培養物を増殖させる方法であって、
   細胞培養物中の乳酸塩の濃度を決定するステップと、
   前記細胞培養物内の少なくとも１つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターを測定するステップと、
   前記乳酸塩濃度、及び前記少なくとも１つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーター測定値をコントローラーに送付するステップであり、前記コントローラーが、前記細胞培養物中の乳酸塩の将来的濃度を決定する予測モデルを含む、ステップと、
   乳酸塩濃度を事前設定された限界内に維持するために、前記細胞培養物中の乳酸塩の決定済みの将来的濃度に基づき、前記細胞培養物内の少なくとも１つの条件を選択的に変化させるステップと、
   を含む方法。
5. 前記乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターが、ｐＨ、グルタミン酸濃度、グルコース濃度、アスパラギン濃度、温度、又は栄養フィード速度を含む、請求項４に記載の方法。
6. 少なくとも２つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターが測定され、並びに測定されたデータが前記コントローラーに送付され、及び前記細胞培養物中の乳酸塩の将来的濃度を決定するステップで使用される、請求項４又は５に記載の方法。
7. 前記少なくとも１つの条件が、前記細胞培養物にフィードされる栄養培地を変化させることにより選択的に変更される、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記栄養培地が、炭水化物供給源、アミノ酸供給源、ビタミン、脂質、タンパク質、ペプチド、又はそれらの混合物を含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記細胞培養物にフィードされる前記栄養培地が、前記細胞培養物に対する前記栄養培地の流速を変化させることにより変更される、請求項７又は８に記載の方法。
10. 前記細胞培養物にフィードされる前記栄養培地を変化させるステップに加えて、前記細胞培養物のｐＨも、乳酸塩濃度を事前設定された限界内に維持するために選択的に変更される、請求項７、８、又は９に記載の方法。
11. 前記細胞培養物が、採取される前にインキュベーション期間を有し、前記予測モデルが、インキュベーション期間の終了時の最終乳酸塩濃度を予想する、請求項４〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 細胞培養物が、採取される前にインキュベーション期間を有し、前記細胞培養物内の少なくとも１つの条件が、インキュベーション期間の終了時の前記細胞培養物の前記最終乳酸塩濃度が、約２ｇ／Ｌ未満、例えば約１．５ｇ／Ｌ未満等、例えば約１ｇ／Ｌ未満等となるように、インキュベーション期間中に選択的に変更される、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記細胞培養物のタイター濃度の増加をもたらす、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記細胞培養物が、哺乳動物細胞を含有する、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記細胞培養物が、バッチプロセスで約１２時間〜約２８日間増殖し、次に採取される、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記細胞培養物内の前記乳酸塩濃度が、前記コントローラーが前記細胞培養物内の乳酸塩の将来的濃度を決定する前、約１２時間〜約４日間において決定される、請求項１５に記載の方法。
17. 前記バッチプロセスが、前記細胞培養物を採取する前にインキュベーション時間を含み、前記乳酸塩濃度が、前記コントローラーが前記細胞培養物中の乳酸塩の将来的濃度を決定する前に、前記インキュベーション時間の約５％〜約４０％において測定される、請求項１５に記載の方法。
18. 前記乳酸塩濃度が、少なくとも２４時間毎に、例えば少なくとも１２時間毎等に決定され、乳酸塩濃度データのすべてが前記コントローラーにフィードされ、前記コントローラーが、さらなるデータの受領時に、前記細胞培養物内の前記乳酸塩の将来的濃度を反復して決定するように構成されている、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記予測モデルが、これまでの参照データに対する乳酸塩濃度の比較に基づく、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
20. 前記乳酸塩の将来的濃度が、規定された参照軌道から予測された乳酸塩濃度の二乗偏差から、前記予測モデルにより決定される、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
21. 前記乳酸塩の予測的濃度が、前記少なくとも１つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターの変化における二乗偏差に基づき、同様に決定される、請求項２０に記載の方法。
22. 前記乳酸塩の予測的濃度が、部分的二乗分析、分類木、サポートベクター決定、線形判別分析、又はそれらの混合から選択される１つ又は複数の技術から前記コントローラーにより決定される、請求項１〜２１のいずれか一項に記載の方法。
23. 前記乳酸塩の将来的濃度が、低減次数時間変動式の自己回帰型外因性モデルを使用して、前記コントローラーにより決定される、請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法。
24. 前記予測モデルが、それぞれの日において、予測されたアウトプットと参照された軌道との間の差異に対して重み付けを適用する、請求項２０又は２１に記載の方法。
25. 細胞培養物を増殖させるシステムであって、
    細胞培養物を受け入れるための中空内部を規定するバイオリアクターであり、材料を前記中空内部にフィードし、及び／又はそれから取り出すための複数のポートを備えるバイオリアクターと、
    栄養培地を前記バイオリアクターの中空内部にフィードするための栄養培地フィードであり、前記バイオリアクターの少なくとも１つのポートと流体連通した状態にある栄養培地フィードと、
    前記バイオリアクターに収納された細胞培養物の乳酸塩濃度測定値を受け取るように構成されたコントローラーであり、少なくとも１つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターの測定値を受け取るように同様に構成されており、前記バイオリアクターに収納された細胞培養物中の乳酸塩の将来的濃度を決定する予測モデルを含み、予測された乳酸塩濃度に基づき、栄養培地の前記バイオリアクター中への流れを選択的に増加又は減少させて、乳酸塩濃度を事前設定された限界内に維持するために、栄養培地フィードをコントロールするように構成されている、コントローラーと
    を備えるシステム。
26. 前記少なくとも１つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターが、ｐＨ、グルタミン酸濃度、グルコース濃度、アスパラギン濃度、温度、又は栄養フィード速度を含む、請求項２５に記載のシステム。
27. 前記予測モデルが、乳酸塩濃度とこれまでの参照データとの比較に基づく、請求項２５又は２６に記載のシステム。
28. 前記乳酸塩の将来的濃度が、規定された参照軌道からの予測された乳酸塩濃度の重み付きの二乗偏差から、前記予測モデルにより決定される、請求項２５〜２７のいずれか一項に記載のシステム。
29. 前記乳酸塩の予測的濃度が、少なくとも１つの乳酸塩に影響を及ぼすパラメーターの変化における重み付きの二乗偏差に基づき、同様に決定される、請求項２８に記載のシステム。
30. 前記乳酸塩の将来的濃度が、部分的二乗分析、分類木、サポートベクター決定、線形判別分析、又はそれらの混合から選択される１つ又は複数の技術から、前記コントローラーにより決定される、請求項２５〜２９のいずれか一項に記載のシステム。
31. 前記乳酸塩の将来的な濃度が、低減次数時変式の自己回帰型外因性モデルを使用して、前記コントローラーにより決定される、請求項２５〜３０のいずれか一項に記載のシステム。

Images