JP7326307B2 - 生物学的製造の多変量スペクトル分析および監視 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年３月２日に出願された米国特許出願第６２／６３７，８９１号；２０１８年５月１８日に出願された米国特許出願第６２／６７３，８４５号；および２０１８年９月１０日に出願された米国特許出願第６２／７２９，４０２号に対する優先権を主張し、その各々の全内容は参照により本明細書に組み入れられる。

技術分野
本開示は、統合された連続的な生物学的製造システムにおいて使用するためのシステムおよび方法に関する。

組換えタンパク質をコードする核酸を含有する哺乳動物細胞は、しばしば、治療または商業的に重要なタンパク質を製造するために使用される。統合された連続的な生物学的製造は、このようなタンパク質に基づく治療に関連するコストを低減する重要な側面である。監視システムは、様々な生物学的製造物およびプロセス条件を評価するために生物学的製造において使用される。

治療タンパク質物質および他の生体分子の統合された連続的な生物学的製造は、生命を救う薬物の将来の製造、およびこのような生体分子の利用可能性に依存する治療法の広範な普及を増大させるために非常に有望である。様々な形態の２カラムおよびマルチカラムクロマトグラフィシステムは、産業規模での生物学的製造に使用することができる。このようなシステムでは、種々の溶離液ストリームのプロセス監視を使用して、プロセス関連パラメータを調整し、製造物特性、例えば、ある種のカラムからの溶離液ストリームの選択的回収、および溶液緩衝物性（例えば、ｐＨ）の調整を制御することができる。

本開示は、クロマトグラフィシステムおよび／またはバイオリアクタとインラインで統合され、センサによって測定される情報を分析する電子コントローラにカップルされた、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで、該センサを用いて、溶液物性、例えば、溶質濃度、目的とする分析物の電荷分布、プロセスおよび製造物の不純物、分子完全性、凝集状態、ならびにｐＨを決定するための方法およびシステムを特徴とする。溶液の赤外スペクトルを連続的に監視することができ、ケモメトリックモデルを用いて、溶液中の種々の分析物の定量的な化学的、物理的、および／または生物学的物性を同時に、正確に特徴付ける。スペクトルは、流動溶液からインラインで得ることができ、そのため、測定は、製造プロセスに対してほとんどまたは全く破壊せずに行われる。さらに、ケモメトリックスモデルは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで定量的分析物情報を抽出することができ、生物学的製造プロセス関連パラメータおよび操作に対する迅速なフィードバックおよびコントロールを可能にする。

第１の態様では、本開示は、生物学的製造システムにおいて溶液の振動スペクトルを得ること、第１のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析して溶液に関連する第１の品質特性の値を決定すること、第２のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析して溶液に関連する第２の品質特性の値を決定すること、ならびに第１および第２の品質特性の値のうちの少なくとも１つに基づいて生物学的製造システムの精製ユニットの少なくとも１つのパラメータを調整することを含む方法を特徴とする。

本方法の実施形態は、以下の特徴のうちのいずれか１つまたはそれ以上を含むことができる。

本方法は、生物学的製造システムを用いて、タンパク質ベースの治療物質、核酸ベースの原薬、および遺伝子治療原薬のうちの少なくとも１つを製造することを含むことができる。タンパク質ベースの治療物質は、タンパク質、ペプチド、抗体、および酵素のうちの少なくとも１つを含むことができる。核酸ベースの原薬は、ＤＮＡ、プラスミド、オリゴヌクレオチド、アプタマ、ＤＮＡザイム、ＲＮＡアプタマ、ＲＮＡデコイ、マイクロＲＮＡ断片、および低分子干渉ＲＮＡ断片のうちの少なくとも１つを含むことができる。

第１および第２の品質特性は、各々、独立して、生物学的製造システムにより製造される生物学的製造物について、製造物の品質特性、製造物に関連する不純物、およびプロセスに関連する不純物からなる群から選択することができる。

振動スペクトルを得ることは、溶液に入射する放射線を誘導すること、および溶液からの減衰された全反射する放射線を測定することを含み得る。放射線は、放射線窓を通過することによって溶液に入射することができ、減衰された全反射する放射線は、測定される前に放射線窓を通過することができる。本方法は、溶液が放射線窓に対して流れている間に、溶液からの減衰された全反射する放射線を測定することを含むことができる。

放射線窓はフローセルの一部を形成することができる。入射放射線は、赤外線を含むことができる。

第１のケモメトリックスモデルは、第１の品質特性と相関する第１の組の主振動成分を含むことができる。第１のケモメトリックスモデルは、少なくとも３つの主振動成分（例えば、少なくとも５つの主振動成分）を含むことができる。第１のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析することは、第１の組の主振動成分に基づいて、第１の品質特性値を計算することを含むことができる。第１の品質特性値を計算することは、第１の組の主振動成分の線形関数として値を決定することを含むことができる。

第２のケモメトリックスモデルは、第１の品質特性と相関する第２の組の主振動成分を含むことができる。第２のケモメトリックスモデルは、少なくとも３つの主振動成分（例えば、少なくとも５つの主振動成分）を含むことができる。第１および第２の組の主振動成分は、共通のメンバーを有しないことができる。第２のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析することは、第２の組の主振動成分に基づいて、第２の品質特性値を計算することを含むことができる。第２の品質特性値を計算することは、第２の組の主振動成分の線形関数として値を決定することを含むことができる。

溶液は、生物学的製造システムの精製ユニットから排出される溶液を含むことができる。本方法は、溶液の振動スペクトルを得る前に、精製ユニット内の溶液を精製することを含むことができる。精製ユニットは、クロマトグラフィカラムを含むことができる。

本方法は、溶液が生物学的製造システムの第１の精製ユニットと第２の精製ユニットとの間を流れるときに、溶液からの放射線を測定することによって振動スペクトルを得ることを含むことができる。第１および第２の精製ユニットは、各々、クロマトグラフィカラムを含むことができる。

本方法は、溶液が生物学的製造システムの最終精製ユニットから流出した後、溶液からの放射線を測定することによって振動スペクトルを得ることを含むことができる。

溶液は第１の溶液であることができ、本方法は、生物学的製造システムにおいて第２の溶液の振動スペクトルを得ること、第１のケモメトリックスモデルを用いて第２の溶液の振動スペクトルを分析して、第２の溶液に関する第１の品質特性の値を決定すること、および第２のケモメトリックスモデルを用いて第２の溶液の振動スペクトルを分析して、第２の溶液に関する第２の品質特性の値を決定することを含むことができる。第１の溶液は、生物学的製造システムの第１の精製ユニットと第２の精製ユニットとの間を流れることができ、第２の溶液は、生物学的製造システムの第２の精製ユニットと第３の精製ユニットとの間を流れることができる。本方法は、第１の溶液に関する第１および第２の品質特性値、ならびに第２の溶液に関する第１および第２の品質特性値のうちの少なくとも１つに基づいて、少なくとも１つのパラメータを調整することを含むことができる。

本方法は、振動スペクトルを得ること、ならびに放射線が溶液に入射する時間から開始して、３０秒またはそれ以下の期間内に第１および第２の品質特性値を決定することを含むことができる。期間は、１０秒またはそれ以下（例えば、２秒またはそれ以下）であることができる。

本方法は、振動スペクトルを得る工程、第１のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析する工程、および第２のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析する工程を繰り返して、溶液の連続する部分に関連する第１の品質特性値および第２の品質特性値の時系列を決定することを含むことができる。本方法は、第１の品質特性値の時系列および第２の品質特性値の時系列のうちの少なくとも１つに基づいて、少なくとも１つのパラメータを調整することを含むことができる。

本方法は、溶液を表す一組の１つまたはそれ以上の較正スペクトルを得ること、ならびに該組の較正スペクトルを分析して、第１および第２の組の主振動成分を決定することを含むことができる。第１のケモメトリックスモデルは、第１の組の主振動成分に関連する第１の組の係数を含むことができ、第２のケモメトリックスモデルは、第２の組の主振動成分に関連する第２の組の係数を含むことができ、本方法は、回帰分析に基づいて第１および第２の組の係数を決定することを含むことができる。

本方法は、第３のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析して、溶液に関連する第３の品質特性の値を決定することを含むことができる。第３のケモメトリックスモデルは、第３の品質特性と相関する第３の組の主振動成分を含むことができる。第３のケモメトリックスモデルは、少なくとも３つの主振動成分（例えば、少なくとも５つの主振動成分）を含むことができる。第３のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析することは、第３の組の主振動成分に基づいて、第３の品質特性値を計算することを含むことができる。第３の品質特性値を計算することは、第３の組の主振動成分の線形関数として値を決定することを含むことができる。本方法は、第１、第２、および第３の品質特性値のうちの少なくとも１つに基づいて、少なくとも１つのパラメータを調整することを含むことができる。

本方法は、第４のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析し、溶液に関連する第４の品質特性の値を決定することを含むことができる。第４のケモメトリックスモデルは、第４の品質特性と相関する第４の組の主振動成分を含むことができる。第４のケモメトリックスモデルは、少なくとも３つの主振動成分（例えば、少なくとも５つの主振動成分）を含むことができる。第４のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析することは、第４の組の主振動成分に基づいて、第４の品質特性の値を計算することを含むことができる。第４の品質特性の値を計算することは、第４の組の主振動成分の線形関数として値を決定することを含むことができる。本方法は、第１、第２、第３、および第４の品質特性値のうちの少なくとも１つに基づいて、少なくとも１つのパラメータを調整することを含むことができる。

第１および第２の品質特性の少なくとも１つは、濃度、凝集体、電荷変動分布、純度、グリカンプロファイル、同一性、および完全性からなる群から選択することができる。第１および第２の品質特性の少なくとも１つは、タンパク質断片、核酸断片、核酸変異体、空キャプシド、およびベクタ不純物からなる群から選択することができる。第１および第２の品質特性の少なくとも１つは、宿主細胞タンパク質、残留宿主ＤＮＡ、残留カラムリガンド、不純物濃度、不純物量、残留ヘルパウイルス、残留ヘルパウイルスタンパク質、および残留ヘルパウイルスＤＮＡからなる群から選択することができる。

本方法の実施形態はまた、他に明示的に記述されている場合を除き、異なる実施形態に関連して個別に開示される特徴の組み合わせを含む、本明細書に開示される他の特徴のいずれかを含むことができる。

別の態様では、本開示は、生物学的製造物を含む溶液を製造するように構成されたバイオリアクタ、該溶液を受け取るように構成された精製ユニット、該溶液に入射する放射線を誘導するように構成された放射線源、該溶液からの放射線を測定するように構成された検出装置、ならびに該バイオリアクタおよび該検出装置に接続され、該溶液の振動スペクトルに関する情報に対応する検出装置から測定シグナルを受け取り；第１のケモメトリックスモデルを用いて該情報を分析して、該溶液に関連する第１の品質特性の値を決定し；第２のケモメトリックスモデルを用いて該情報を分析して、該溶液に関連する第２の品質特性の値を決定し；ならびに第１および第２の品質特性の値のうちの少なくとも１つに基づいて、精製ユニットの少なくとも１つのパラメータを調整するように構成されたシステムコントローラを含む生物学的製造システムを特徴とする。

システムの実施形態は、以下の特徴のいずれか１つまたはそれ以上を含むことができる。

システムは、溶液がフローセルを通過するように配置されたフローセルを含むことができ、放射線源は、溶液がフローセル内にある間に、放射線が溶液に入射するように誘導する。

生物学的製造物は、タンパク質ベースの治療物質、核酸ベースの原薬、および遺伝子治療原薬のうちの少なくとも１つを含むことができる。タンパク質ベースの治療物質は、タンパク質、ペプチド、抗体、および酵素のうちの少なくとも１つを含むことができる。核酸ベースの原薬は、ＤＮＡ、プラスミド、オリゴヌクレオチド、アプタマ、ＤＮＡザイム、ＲＮＡアプタマ、ＲＮＡデコイ、マイクロＲＮＡ断片、および低分子干渉ＲＮＡ断片のうちの少なくとも１つを含むことができる。

第１および第２の品質特性は、各々、独立して、生物学的製造システムにより製造される生物学的製造物について、製造物の品質特性、製造物に関連する不純物、およびプロセスに関連する不純物からなる群から選択することができる。

検出器は、溶液からの減衰された全反射する放射線を測定するように構成された全内部反射センサを含むことができる。全内部反射センサは、フローセルの一部と統合することができる。コントローラおよび検出装置は、溶液がフローセル内を流れている間、溶液からの減衰された全反射される放射線を測定するように構成することができる。入射放射線は、赤外線を含むことができる。

第１のケモメトリックスモデルは、第１の品質特性と相関する第１の組の主振動成分を含むことができる。第１のケモメトリックスモデルは、少なくとも３つの主振動成分（例えば、少なくとも５つの主振動成分）を含むことができる。

コントローラは、第１の組の主振動成分に基づいて、第１の品質特性値を計算することによって、第１のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析するように構成することができる。コントローラは、第１の組の主振動成分の線形関数として第１の品質特性値を計算するように構成することができる。

第２のケモメトリックスモデルは、第１の品質特性と相関する第２の組の主振動成分を含むことができる。第２のケモメトリックスモデルは、少なくとも３つの主振動成分（例えば、少なくとも５つの主振動成分）を含むことができる。第１および第２の組の主振動成分は、共通のメンバーを有しないことができる。コントローラは、第２の組の主振動成分に基づいて、第２の品質特性値を計算することによって、第２のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析するように構成することができる。コントローラは、第２の組の主振動成分の線形関数として第２の品質特性値を計算するように構成することができる。

この溶液は、精製ユニットから排出される溶液を含むことができる。コントローラは、精製ユニットに接続され、溶液の振動スペクトルに関する情報を得る前に、精製ユニット内の溶液を精製するように構成することができる。

精製ユニットは、クロマトグラフィカラムを含むことができる。精製ユニットは、システムの第１の精製ユニットであることができ、システムは、溶液を受け取るように構成された第２の精製ユニットを含むことができ、検出装置は、溶液が第１の精製ユニットと第２の精製ユニットとの間を流れるときに、溶液からの放射線を測定するように配置される。第１および第２の精製ユニットは、各々、クロマトグラフィカラムを含むことができる。

精製ユニットは、システムの最終精製ユニットであることができる。

溶液は、第１の溶液であることができ、検出装置は、第２の溶液からの放射線を測定するように構成することができ、コントローラは、第２の溶液の振動スペクトルに関する情報に対応する検出装置から測定シグナルを受け取り；第１のケモメトリックスモデルを用いて第２の溶液に関する情報を分析して、第２の溶液に関する第１の品質特性の値を決定し；および第２のケモメトリックスモデルを用いて第２の溶液に関する情報を分析して、第２の溶液に関する第２の品質特性の値を決定するように構成することができる。

精製ユニットは、第１の精製ユニットであることができ、システムは、第２の精製ユニットおよび第３の精製ユニットを含むことができ、第１の溶液は、第１の精製ユニットと第２の精製ユニットとの間を流れることができ、第２の溶液は、第２の精製ユニットと第３の精製ユニットとの間を流れることができる。コントローラは、第１の溶液に関する第１および第２の品質特性値、ならびに第２の溶液に関する第１および第２の品質特性値のうちの少なくとも１つに基づいて、少なくとも１つのパラメータを調整するように構成することができる。

検出装置およびコントローラは、溶液からの放射線を測定し、放射線が溶液に入射される時間から開始して、３０秒またはそれ以下の期間内に第１および第２の品質特性値を決定するように構成することができる。期間は、１０秒またはそれ以下（例えば、２秒またはそれ以下）であることができる。

検出装置およびコントローラは、溶液からの放射線を測定する工程、第１のケモメトリックスモデルを用いて溶液の振動スペクトルに関する情報を分析する工程、および第２のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析する工程を繰り返して、溶液の連続する部分に関連する第１の品質特性値および第２の品質特性値の時系列を決定するように構成することができる。コントロールは、第１の品質特性値の時系列および第２の品質特性値の時系列のうちの少なくとも１つに基づいて、少なくとも１つのパラメータを調整するように構成することができる。

コントローラは、溶液を表す一組の１つまたはそれ以上の較正スペクトルを得、該組の較正スペクトルを分析して、第１および第２の組の主振動成分を決定するように構成することができる。第１のケモメトリックスモデルは、第１の組の主振動成分に関連する第１の組の係数を含むことができ、第２のケモメトリックスモデルは、第２の組の主振動成分に関連する第２の組の係数を含むことができ、コントローラは、回帰分析を行うことによって、第１および第２の組の係数を決定するように構成することができる。

コントローラは、第３のケモメトリックスモデルを用いて溶液の振動スペクトルに関する情報を分析して、溶液に関連する第３の品質特性の値を決定するように構成することができる。第３のケモメトリックスモデルは、第３の品質特性と相関する第３の組の主振動成分を含むことができる。第３のケモメトリックスモデルは、少なくとも３つの主振動成分（例えば、少なくとも５つの主振動成分）を含むことができる。コントローラは、第３の組の主振動成分に基づいて第３の品質特性値を計算することによって、第３のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルに関する情報を分析するように構成することができる。コントローラは、第３の組の主振動成分の線形関数として第３の品質特性値を決定することによって、該値を計算するように構成することができる。コントローラは、第１、第２、および第３の品質特性値のうちの少なくとも１つに基づいて、少なくとも１つのパラメータを調整するように構成することができる。

コントローラは、第４のケモメトリクッスモデルを用いて振動スペクトルに関する情報を分析して、溶液に関連する第４の品質特性の値を決定するように構成することができる。第４のケモメトリックスモデルは、第４の品質特性と相関する第４の組の主振動成分を含むことができる。第４のケモメトリックスモデルは、少なくとも３つの主振動成分（例えば、少なくとも５つの主振動成分）を含むことができる。コントローラは、第４の組の主振動成分に基づいて第４の品質特性の値を計算することによって、第４のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルに関する情報を分析するように構成することができる。コントローラは、第４の組の主振動成分の線形関数として第４の品質特性の値を決定することによって、該値を計算するように構成することができる。コントローラは、第１、第２、第３、および第４の品質特性値のうちの少なくとも１つに基づいて、少なくとも１つのパラメータを調整するように構成することができる。

第１および第２の品質特性のうちの少なくとも１つは、濃度、凝集体、電荷変動分布、純度、グリカンプロファイル、同一性、および完全性からなる群から選択することができる。第１および第２の品質特性のうちの少なくとも１つは、タンパク質断片、核酸断片、核酸変異体、空キャプシド、およびベクタ不純物からなる群から選択することができる。第１および第２の品質特性のうちの少なくとも１つは、宿主細胞タンパク質、残留宿主ＤＮＡ、残留カラムリガンド、不純物濃度、不純物量、残留ヘルパウイルス、残留ヘルパウイルスタンパク質、および残留ヘルパウイルスＤＮＡからなる群から選択することができる。

本システムの実施形態はまた、他に明示的に記述されない限り、異なる実施形態に関連して個別に開示される特徴の組み合わせを含む、本明細書に開示される他の特徴のいずれかを含むことができる。

本明細書で使用される場合、「リアルタイム」とは、比較的に小さな遅延または再発期間で起こる測定またはプロセスを指す。例えば、「リアルタイム」測定は、分光情報の測定の開始と、パラメータ値または他の量が情報から計算される時間との間の全経過時間間隔が１分またはそれ以下である測定である。周期的なリアルタイム測定は、連続測定の間隔が１分またはそれ以下の繰り返し／周期的な測定である。

本明細書で使用される場合、「ほぼリアルタイム」測定は、分光情報の測定の開始と、パラメータ値または他の量が情報から計算される時間との間の全経過時間間隔が１分～５分の間である測定である。周期的なほぼリアルタイム測定は、連続測定の間隔が１分～５分の間の繰り返し／周期的な測定である。

本明細書で使用される場合、用語「品質特性」とは、生物学的製造システムの作動状態、このようなシステムで実装されるプロセスの完全性、および／またはこのようなプロセスに由来する製造物を評価するために使用されるパラメータの値を指す。品質特性は、生物学的製造システムによって製造される製造物の純度、完全性、収率、およびその他の特徴に関連する製造物の品質特性であることができ；品質特性は、システムで製造される製造物に関する情報を提供する製造物に関連する不純物パラメータであることができ；システムで実装される生物学的製造プロセスの忠実度に関する情報を提供するプロセスに関連する純度パラメータであることができる。

他に定義がない限り、本明細書で使用されるすべての技術用語および科学用語は、本開示が属する当業者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。本明細書に記載されるものと類似または同等の方法および材料は、本明細書に記載される主題の実施または試験において使用することができるが、適切な方法および材料は以下に記載される。本明細書に記載されるすべての刊行物、特許出願、特許、および他の参考文献は、それらの全体が参照により本明細書に組み入れられる。矛盾がある場合、定義を含む本明細書が支配する。加えて、材料、方法、および実施例は、単に例示的であり、限定することを意図しない。

１つまたはそれ以上の実施形態の詳細は、添付の図面および以下の説明に記載される。他の特徴および利点は、明細書、図面、および特許請求の範囲から明らかである。

生物学的製造システムにおけるプロセス溶液について赤外スペクトル情報を測定するシステムの一例を示す概略図である。 ファイバの一例を示す概略断面図である。 減衰された全反射するインターフェースを形成するプリズムの一例を示す概略図である。 ２つの流体導管の間に配置されたフローセルの一例を示す概略図である。 ２つの流体導管の間に配置されたフローセルの別の例を示す概略図である。 プリズムの表面で屈折する入射放射線の光線を示す概略図である。 生物学的製造システムにおける流体の赤外分光情報を測定する測定システムの一例を示す概略図である。 プロセス流体の振動分光情報を分析するために行うことができる例示的な工程を示すフローチャートである。 プロセス流体について測定された振動分光情報に基づいて、プロセス流体の特性に関するケモメトリックスモデルを構築し、検証するために行われる例示的な工程を示すフローチャートである。 生物学的製造システムの一例を示す概略図である。 周期的カウンター電流クロマトグラフィシステムにおける３カラムスイッチング技術の一例を示す概略図である。 プロテインＡ精製された抗体試料のフーリエ変換赤外（ＦＴＩＲ）スペクトルを示すグラフである。 抗体濃度についての部分最小二乗（ＰＬＳ）モデルから計算される予測された抗体濃度値、および対応する測定された抗体濃度値を示すグラフである。 図１４Ａは、プロテインＡ精製された試料のフーリエ自己デコンボリューションＦＴＩＲ赤外スペクトルの一例を示すグラフである。図１４Ｂは、試料についての凝集値、および試料に関する測定された凝集値のために開発されたＰＬＳ較正モデルを示すグラフである。 図１５Ａは、試料の宿主細胞タンパク質（ＨＣＰ）含有量のためのＰＬＳモデルを構築するために使用された一組のスペクトルを示すグラフである。図１５Ｂは、図１５Ａ中のスペクトルから決定された試料のＨＣＰ含有量のためのＰＬＳモデル、および試料に関する測定されたＨＣＰ値を示すグラフである。 図１６Ａ－Ｃは、試料の電荷変動分布値のための３つの異なるＰＬＳモデルを示すグラフである。 抗体濃度についての部分最小二乗モデルを用いて６つの試料について予測される抗体濃度値を示す表である。 図１８Ａ－Ｄは、潅流バイオリアクタについての生存細胞密度、細胞生存率、採取力価、および特異的生産性の測定を示すグラフである。 図１９Ａ－Ｄは、モノクローナル抗体製造物を製造するバイオリアクタについての、異なる細胞密度、ｐＨ、および潅流条件についてのグルコース濃度、グルタミン濃度、乳酸濃度、およびアンモニウムイオン濃度の測定を示すグラフである。 図２０Ａ－Ｄは、バイオリアクタ培地のグルコース濃度、採取力価、乳酸濃度、およびアンモニウムイオン濃度の毎日の測定を示すグラフである。 図２１Ａ－Ｆは、赤外スペクトル情報から決定されるバイオリアクタ培地のグルコース濃度、グルタミン濃度、ＩｇＧ濃度、乳酸濃度、アンモニウムイオン濃度、および浸透圧の測定を示すグラフである。 図２１－１の続き。 図２２Ａ－Ｄは、赤外スペクトル情報からバイオリアクタ培地について決定されたグルコース濃度、採取力価、乳酸濃度、およびアンモニウムイオン濃度の複数値を示すグラフである。 図２３Ａ－Ｃは、赤外スペクトル情報から決定された、バイオリアクタ培養培地の後期段階におけるグルコース濃度、乳酸濃度、およびアンモニウムイオン濃度の複数値を示すグラフである。 図中の同様の記号は、同様の要素を示す。

導入
産業規模での生物学的製造は、種々の形態で、２カラムおよびマルチカラムクロマトグラフィシステムにおいて行うことができる。これらの複雑なシステムでは、製造物収率、品質、および廃棄物率は、多数のプロセス関連パラメータおよび工程の関数である。治療タンパク質および他の商業的に価値のある生体分子の製造中に、製造物の結果は、これらのパラメータおよび工程によって強く影響される。したがって、このようなパラメータおよび工程を適切に制御することは、大規模製造の重要な側面である。生物学的製造システムの特徴および態様は、例えば、ＰＣＴ特許出願公開第ＷＯ２０１４／１３７９０３号に開示され、その全内容は参照により本明細書に組み入れられる。

自動制御を含む生物学的製造パラメータについて適切な制御を行うことは、中間溶液流のインプロセス、インライン監視、特に、このような流れ中の中間体および製造物の濃度、ならびにこのような流れの他の物性（例えば、ｐＨ）によって促進される。溶液監視のための従来の方法は、ＵＶ吸光度測定などの技術を含む。しかしながら、残念なことに、このような方法は、温度、湿度、周囲光強度、および局所的な試料不均一性などの要因により、数日間の測定期間にわたってドリフトすることになる。

さらに、このような方法は、典型的には、単一の測定（例えば、吸収スペクトルの測定）から、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで、複数の量を計算または他の方法で決定することを可能にしない。代わりに、行われる測定とこのような測定から決定された量との間には、一般的に１：１の一致がある。したがって、例えば、溶液流中の２つの異なる種の濃度を測定するために、２つの異なるＵＶ吸光度測定が記録され、各々が、１つの種についての濃度値を生じる。このような値を決定するのに必要な測定および分析時間のために、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで複数の量の値を決定することができない場合がある。

本明細書には、赤外分光測定を多変量ケモメトリックモデルと組み合わせて使用し、プロセス溶液中の分析物および物性に関する定量的情報を決定する方法およびシステムが開示される。分析物は、例えば、製造物および中間成分、廃棄製造物、残留試薬、および緩衝液成分を含むことができる。物性の例としては、限定されないが、ｐＨレベル、塩分レベル、タンパク質／ペプチド凝集レベル、タンパク質、ペプチド、および核酸などの生物学的製造物の量／濃度、プロセスおよび製造物の不純物の濃度／量、ならびにタンパク質の電荷変動分布を挙げることができる。

赤外分光測定は、迅速であり、高い再現性で行うことができ、較正されたケモメトリックモデルを用いて、種々の生物学的製造プロセス条件下で、ならびに種々の試薬、製造物、副製造物、および不純物について、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで品質特性を予測する。本明細書に開示されるケモメトリックベースの分析方法によって提供される広範な制御は、生物学的製造プロセスをより効率的に、より少ない廃棄物で、より高い製造物収率、およびより高い製造物純度で行うことを可能にする。

赤外線の波長のために、赤外分光測定は、一般的に、生物学的製造システム内のプロセス流体中の反応製造物および副製造物などの分析物の振動物性に関する情報を提供する。ラマン分光法などの他の測定モダリティはまた、このような分析物に関する重要な情報を生み出すことができるが、赤外線測定は、状況によっては、ある種の利点を提供することができる。典型的には、例えば、赤外分光情報の測定は、１０分から１５分間を要する場合がある、対応するラマン測定よりも迅速に（例えば、約３０秒以内に）行うことができる。したがって、赤外線測定は、リアルタイムおよびほぼリアルタイムのプロセス監視および制御応用に良好に適している。

生物学的薬物の生物学的製造操作における上流および下流プロセス監視への赤外線測定の適用は、水溶液中での製造プロセスの実装および約１６４０ｃｍ^－１での強い水の吸収のために、今日まで非常に限定されている。プロセス水は、時にはこのような測定からの定量的情報の決定が不可能である程度に、赤外線測定に基づく従来の分析計算に本質的に干渉する。しかしながら、本明細書に開示されるケモメトリック法は、強力な水吸収の存在下でさえ、種々のパラメータの定量値を確実に予測することができる。このように、本明細書に開示される方法は、ルーチンの高スループットプロセス監視および制御のために赤外スペクトル測定を使用することができる。

加えて、赤外分光測定は、ラマン測定よりも、分析物およびプロセス流体の物性の変化に対してより感受性である場合がある。このような測定を行うことができる速度と組み合わせて、赤外分光測定は、生物学的製造プロセスの能動的監視の間、より高いスループットの応用に良好に適している場合がある。

さらに、赤外分光測定は、一般的に、測定が行われるにつれて生じる環境条件の変動に対する感受性が低い。ラマン測定に比べて、例えば、赤外分光測定は、典型的には、温度、湿度、および周囲光の変動に対して感受性が低い。したがって、このような測定に基づくケモメトリックモデルは、一旦較正されると、より多様な条件で使用することができ、研究室から商業的なハイスループット製造操作への移行がより容易になり得る。

赤外分光測定および測定システム
図１は、生物学的製造システムにおけるプロセス溶液の赤外スペクトル情報を測定するための測定システム１００の実施形態を示す概略図である。システム１００は、流体導管１０２と１０４との間に配置されたフローセル１０６を含む。流体１２２は、導管１０２からフローセル１０６に入り、図１中の矢印により示される方向にセル１０６を通って流れ、セル１０６から導管１０４内に出る。

一部の実施形態では、図１に示されるように、フローセル１０６は、ＡＴＲ構成／モードで赤外スペクトル情報を測定するための減衰全反射（ＡＴＲ）インターフェースを含む。図１では、ＡＴＲインターフェースは、セル１０６内の内部空洞の一部を形成するプリズム１０８として実装される。第１のファイバ１１０は、プリズム１０８の第１の表面１２４および光源１１２に光学的にカップルされる。第２のファイバ１１４は、プリズム１０８の第２の表面１２６および検出器１１６に光学的にカップルされる。放射線源１１２および検出器１１６は、コントローラ１２０に電気的に接続される。

操作中、コントローラ１２０は、放射線源１１２を起動して入射放射線１３０を生成する。入射放射線１３０は、第１のファイバ１１０内にカップルされ、第１のファイバ１１０によって第１の表面１２４を介してプリズム１０８内に送達される。プリズム１０８に入った後、入射放射線１３０は、フローセル１０６の表面１２８に向かって伝播する。

表面１２８に対して垂直な入射放射線１３０の入射角θ、およびフローセル１０６が形成される材料は、入射放射線１３０が表面１２８に到達した場合、入射放射線が表面１２８において全内部反射を受け、反射放射線１３２を生成するように選択される。反射放射線１３２は、表面１２６を介して第２のファイバ１１４にカップルされ、第２のファイバ１１４を介して伝搬し、検出器１１６によって検出される。検出器１１６は、反射放射線１３２をスペクトル情報に変換し、スペクトル情報をコントローラ１２０に送信する。以下により詳細に説明されるように、コントローラ１２０は、スペクトル情報を分析して、流体１２２の１つもしくはそれ以上の成分、および／または流体１２２を製造する生物学的製造プロセスに関連する１つもしくはそれ以上のプロセス条件に関する情報を決定する。

放射線源１１２は、放射線の様々な異なる供給源を含むことができる。一部の実施形態では、例えば、放射線源１１２は、１つまたはそれ以上の発光ダイオード（ＬＥＤ）を含む。一般的に、放射線源１１２は、電磁スペクトルの赤外領域に入射放射線１３０を生成する。例えば、入射放射線１３０は、典型的には、７５０ｎｍ～５００ミクロンの１つまたはそれ以上の波長の放射線を含む。

ある種の実施形態では、放射線源１１２は、複数の異なる波長で入射放射線１３０を生成する。例えば、放射線源１１２は、３個またはそれ以上（例えば、５個もしくはそれ以上、７個もしくはそれ以上、１０個もしくはそれ以上、１５個もしくはそれ以上、２０個もしくはそれ以上、またはさらにそれ以上）の異なるスペクトル分離した「バンド」または「ライン」で入射放射線１３０を生成することができ、その各々は、スペクトルの赤外領域内の中心波長を有する。

一部の実施形態では、放射線源１１２は、赤外スペクトル領域内のある範囲の波長にわたって広帯バンドの入射放射線１３０を生成する。例えば、入射放射線１３０は、１００ｎｍまたはそれ以上（例えば、２００ｎｍもしくはそれ以上、５００ｎｍもしくはそれ以上、１ミクロンもしくはそれ以上、５ミクロンもしくはそれ以上、１０ミクロンもしくはそれ以上、５０ミクロンもしくはそれ以上、１００ミクロンもしくはそれ以上、２００ミクロンもしくはそれ以上、３００ミクロンもしくはそれ以上）の半値全幅バンド幅を有することができる。

検出器１１６は、一般的に、様々な方法で実装することができる。ある種の実施形態では、例えば、検出器１１６は、反射放射線１３２を受け取り、反射放射線のためのスペクトル情報を生成するフーリエ変換赤外（ＦＴＩＲ）分光計であることができる。検出器１１６として使用するのに適したＦＴＩＲ分光計の１つは、Ｂｒｕｋｅｒ ＭＡＴＲＩＸ－ＭＦ（登録商標）ＦＴＩＲ（Ｂｒｕｋｅｒ Ｏｐｔｉｃｓ、Ｂｉｌｌｅｒｉｃａ、ＭＡから入手可能）であり、水銀カドミウムテルル（ＭＣＴ）赤外センサを備えているが、他の多くのＦＴＩＲ分光計もまた使用することができる。

検出器１１６はまた、反射放射線１３２の周波数成分を空間的に分散させ、それによって放射線周波数を空間座標方向にマッピングし、次に、放射線強度を測定する位置の関数として分散された周波数成分を分析する標準光学素子を使用して実装することができる。反射放射線１３２の周波数成分を空間的に分散させるための適切な光学素子には、回折格子、プリズム、回折光学素子、および液晶ベースの光変調器などの適応変調器が含まれる。反射放射線１３２の周波数成分が空間的に分散された後、周波数の関数としての放射線強度は、赤外線の検出に使用するのに適した種々の検出器を使用して測定することができ、１つまたはそれ以上の水銀カドミウムテルル、アンチモン化インジウム、砒化インジウム、およびセレン化鉛に基づく検出器、ならびに／または量子ウェルおよび／または量子ドットに基づくセンサを特徴とする検出器が含まれる。

図１に示されるように、一部の実施形態では、入射放射線１３０および反射放射線１３２は、光ファイバ１１０および１１４を介してＡＴＲインターフェース（例えば、プリズム１０８）に送達され、そこから送達することができる。しかしながら、ある種の実施形態では、入射放射線１３０と反射放射線の両方は、単一のファイバを使用してＡＴＲインターフェースに送達され、そこから送達することができる。図２は、不透明なクラッド材料２５２に囲まれた、第１の放射線輸送コア２１０および第２の放射線輸送コア２１４を含むファイバ２００の概略断面図を示す。ファイバ２００の一端に統合されているのは、ＡＴＲインターフェース（プリズム２０８として実装される）である。プリズム２０８は、プリズム１０８の代わりに、表面２５０が図１のフローセル１０６に光学的にカップルすることができるように配置される。

操作中、放射線源１１２によって生成された入射放射線１３０は、ファイバコア２１０にカップルされ、コア２１０を通って伝播し、統合されたプリズム２０８に到達する。入射放射線は、プリズム２０８に入り、プリズム２０８の表面２５０から全内部反射を受け、反射放射線１３２を生成する。反射放射線１３２は、コア２１４にカップルされ、ファイバ２００を介して戻って伝播する。プリズム２０８と反対側のファイバ２００の端部では、反射放射線１３２が検出器１１６にカップルされ、上述のように分析される。

一般的に、前述の実施例は、システム１００内の入射放射線１３０および反射放射線１３２を輸送するために使用することができる光ファイバおよびプローブのサブセットのみを表す。ある種の市販されている成分を含めて、多種多様なファイバおよびプローブを使用することができる。適切な市販のプローブの一例は、ＩＮ３５０Ｔ（登録商標）ダイヤモンドＡＴＲプローブ（Ｂｒｕｋｅｒ Ｏｐｔｉｃｓ社から入手可能）である。

加えて、一部の実施形態では、入射放射線１３０および／または反射放射線１３２は、光ファイバ内で輸送されるというよりはむしろ、自由空間を通って伝搬することができる。自由空間伝搬は、フィルタ、開口、ビームスプリッタ、ミラー、およびレンズなどの追加の光学素子を、入射放射線１３０および反射放射線１３２のいずれかまたは両方の光路に挿入することを可能にし、両方のビームの物性をさらに制御することを可能にする。

図１および２に示されるように、一部の実施形態では、ＡＴＲインターフェースは、入射放射線がプリズム材料と流体１２２との間のインターフェースにあたるときに入射放射線１３０の全内部反射が起こることを確実にするように選択された幾何学的特徴（例えば、頂点角）を有するプリズムとして実装することができる。より一般的には、ＡＴＲインターフェースは、同様に他の方法において実装することができる。図３は、台形３０８として（または、代わりに切り詰められたプリズムとして）実装されたＡＴＲインターフェースの別の例を示す概略図である。台形３０８の表面３２８は、フローセル１０６の内部空洞の一部を形成する。加えて、反射コーティング３６２は、表面３２８と反対側の台形３０８の表面３６０上に配置される。

操作中、入射放射線３３０は、表面３２４（例えば、光ファイバから）を介して台形３０８にカップルされる。入射放射線３３０は、流体１２２と台形３０８の表面３２８との間のインターフェースに沿った第１の位置３７２に入射する。入射放射線は、表面３２８で全内部反射を受け、反射放射線３３２を形成する。反射放射線３３２は、表面３６０上のコーティング３６２によって反射され、流体１２２と台形３０８の表面３２８との間のインターフェースに沿った位置３７４で再び入射する。反射放射線３３４は、位置３７４から出現し、コーティング３６２によって反射され、流体１２２と表面３２８との間のインターフェースに沿って位置３７６で入射する。反射放射線３３６は、位置３７６から出現し、表面３２６を通して台形３０８から出て（例えば、光ファイバ内で）カップルされる。

台形３０８の幾何学的特徴は、入射放射線３３０が台形３０８の表面３２８を介して流体１２２と複数回相互作用することを確実にし、例えば、図１で生じる１回の相互作用測定と比較して、反射放射線３３６によって運ばれるスペクトル情報のシグナル対ノイズ比を増加させる。一般的に、台形３０８は、入射放射線３３０と表面３２８を通る流体１２２との間の相互作用の数が２回またはそれ以上（例えば、３回もしくはそれ以上、５回もしくはそれ以上、７回もしくはそれ以上、１０回もしくはそれ以上、またはさらにそれ以上）になるように構成することができる。

一般的に、システム１００で使用するためのプリズム１０８および台形３０８などのＡＴＲインターフェースは、プリズム１０８および／または台形３０８と流体１２２（例えば、表面１２８および／または３２８）との間のインターフェースで全内部反射が起こることを確実にするために、比較的高い屈折率材料から形成される。プリズム１０８および／または台形３２８などのＡＴＲインターフェースを形成することができる適切な材料には、限定されないが、ダイヤモンド、ゲルマニウム、種々のハロゲン化タリウム、セレン化亜鉛、およびシリコンが含まれる。

図１では、フローセル１０６は、導管１０２と１０４との間に接続されたフロースルーセルとして実装される。流体１２２は、生物学的製造システム内の種々の位置にある種々の異なるプロセス流体のいずれか１つまたはそれ以上を含むことができ、赤外スペクトル情報が測定され、分析されるとセル１０６を流れる。フローセル１０６は、製造物の品質評価およびプロセス管理の目的のためにスペクトル情報の測定を可能にするために、生物学的製造システム内の種々の位置に配置することができる。例えば、一部の実施形態では、フローセル１０６は、バイオリアクタ（例えば、接線流潅流バイオリアクタなどの潅流バイオリアクタ）の出口ポートに配置することができる。代わりに、または加えて、フローセル１０６は、バイオリアクタと精製ユニットとの間、２つの精製ユニットの間、および／または精製ユニットの後を含む、生物学的製造システムの成分間の流体流路に沿って配置することができる。生物学的製造システムは、一般的に、単一のフローセル１０６または複数のフローセル１０６を含むことができ、各フローセルは、異なる位置でスペクトル情報を測定するために生物学的製造システム内に配置される。

一部の実施形態では、流体１２２がセル１０６内を流れていない間に、赤外スペクトル測定が行われる。図４は、２つの流体導管１０２と１０４との間に配置されたフローセル１０６を示す概略図である。コントローラ１２０に電気的に接続された第１のバルブ４０２は、導管１０２とフローセル１０６との間に配置される。コントローラ１２０に電気的に接続された第２のバルブ４０４は、フローセル１０６と導管１０４との間に配置される。操作中、コントローラ１２０は、流体１２２の一部をフローセル１０６に流入させるためにバルブ４０２を開く。流体１２２の一部がフローセル１０６に入ると、コントローラ１２０はバルブ４０２を閉じる。バルブ４０４が閉じたままであると、流体１２２の一部は、フローセル１０６内に一時的にトラップされる。流体１２２の赤外スペクトル情報は、流体１２２がフローセル１０６内に静的に残っている状態で、上述したようにコントローラ１２０によって測定され、次に、コントローラ１２０は、流体１２２の一部がセル１０６から流出することを可能にするためにバルブ４０４を開く。同時にまたはそれ以降に、コントローラ１２０はまた、流体１２２の新たな一部をフローセル１０６に流入させるためにバルブ４０２を開くことができる。このようにして、赤外スペクトル情報は、流体１２２の非流動部分から測定することができ、これは、セル１０６を通る流体１２２の流速が、さもなければ、流体から正確で再現可能な赤外スペクトル情報を得ることを混乱させるかまたは妨げる場合に有用であり得る。このような状況は、例えば、セル１０６を通る流体の流れが非常に濁っており、入射放射線１３０の散乱ならびに／または流体１２２内のバブルおよび他の流れに関連する不均質物との相互作用をもたらす場合に生じことがある。

図１は、システム１００で使用することができるフローセル１０６の一例を示し、より一般的には、種々の異なる幾何学的形状を有するフローセルを使用することができる。図５は、導管１０２と１０４との間に配置されたフローセル５０６を示す概略図である。ＡＴＲインターフェースは、フローセル５０６内に空洞またはチャネル壁の一部を形成する。図５に示されるように、流体１２２は、導管１０２からセル５０６を通って導管１０４に流れる。赤外スペクトル測定は、流体１２２が流れている間に、または代わりに、流体１２２がフローセル５０６内で静的である間に（例えば、コントローラ１２０に接続されたバルブが、上記で検討したように、フローセル５０６内およびその外への流体１２２の流れを調節する場合）、インターフェース１２８で入射放射線１３０のＡＴＲを介して行われる。

図１中のフローセル１０６は、導管１０２からフローセル１０６を通って導管１０４に入る非線形二次元流体流路を画定し、フローセル５０６は、フローセル５０６のいずれかの端部における流体ポート５０２および５０４の位置に起因する線形一次元流体流路を画定する。生物学的製造システム内で比較的高い速度で流動するプロセス流体については、フローセル５０６は、フローセル１０６に対してある種の利点を提供することができる。特に、フローセル５０６は、より高い凝集流体流量が維持されることを可能にし、それによって、赤外スペクトル測定が、連続的な生物学的製造プロセスに流量ボトルネックを導入しないことを確実にすることができる。

上記で検討したように、本明細書に開示されるある種の測定システムは、ＡＴＲベースの幾何学を使用して赤外分光測定を行うように構成される。ＡＴＲ幾何学は、ＡＴＲインターフェース（例えば、プリズム１０８および３０８）が形成される材料と流体１２２との間の屈折率不整合を利用する。図６は、プリズム１０８の表面１２８に入射する入射放射線１３０の光線６０２を示す概略図である。表面１２８は、プリズム１０８が形成される材料（一般的に、光線６０２の波長において比較的高い屈折率を有する材料）と流体１２２（一般的に、比較的低い屈折率を有する）との間の境界を形成する。Ｓｎｅｌｌ法則は、インターフェースにおける入射と反射の角度θ_ｉとθ_ｒ、ならびにプリズムと流体の屈折率ｎ_ｐとｎ_ｆの間の関係をそれぞれ記載する。
ｎ_ｐｓｉｎθ_ｉ＝ｎ_ｆｓｉｎθ_ｒ ［１］

ｎ_ｐの値がｎ_ｆの値に対して増加すると、ｓｉｎθ_ｒの値は増加し、式（１）の関係を維持する。言い換えると、プリズム１０８と流体１２２との間の屈折率不整合が大きいほど、ｓｉｎθ_ｒの値が大きくなり、これは屈折角θ_ｒが増加することを意味する。ｎ_ｐおよびｎ_ｆの固定値に対して、入射角θ_ｉは、ｓｉｎθ_ｒ＝１となるように選択することができる。すなわち、屈折光線６０４は、表面１２８に対して接線方向に伝搬する。この入射角は、臨界角θ_ｃと呼ばれる。

臨界角より大きい入射角に対しては、表面１２８において屈折光線６０４は生成されない。その代わりに、入射光線６０２は、表面１２８において全内部屈折を受け、反射光線６０６を製造する。しかしながら、表面１２８では、エバネッセント場は、しばしば浸透深さと呼ばれる短距離にわたって、インターフェースを越えて流体１２２内に延伸する。インターフェースを横切るエネルギーは流れない。それにもかかわらず、エバネッセント場は、流体１２２（および流体の成分）と相互作用し、場のスペクトル物性は、この相互作用によって修正される。結果として、反射光線６０６のスペクトル物性における変動を分析することによって、種々の成分（例えば、分析物および副製造物の製造）および流体特性に関する情報を抽出することができる。

一部の実施形態では、ＡＴＲ幾何学を用いた赤外分光情報の測定は、ある種の利点を提供することができる。例えば、透過型赤外分光測定に対して、ＡＴＲ幾何学は、透過型実験で使用される従来の吸収経路長と比較して比較的短い、信号が送られる流体内へのエバネッセント場による浸透深さを伴う。一般的に、経路長が長いほど、測定の感度の低減が大きくなる。したがって、ある種の実施形態では、ＡＴＲベースの赤外分光測定は、透過型赤外吸収測定よりも高感度で行うことができる。

それにもかかわらず、一部の実施形態では、ケモメトリックスに基づく分析は、透過型測定を介して獲得された赤外分光情報に対して行うことができる。図７は、生物学的製造システムで使用するための測定システム７００の概略図を示す。システム７００は、透過型測定幾何学を介して流体１２２の赤外分光情報を測定する。

流体１２２は、導管１０２からフローセル１０６を通って導管１０４に流れる。コントローラ１２０は、入射放射線１３０を生成する放射線源１１２を起動する。入射放射線１３０は、ファイバ１１０を通って伝播し、フローセル１０６の壁の一部を形成する窓を通って、フローセル１０６内の内部空洞またはチャネル内にカップルされる。ひとたびフローセル内ににあると、入射放射線１３０の少なくとも一部は、流体１２２の１つもしくはそれ以上の分析物または他の成分によって吸収される。入射放射線１３０の非吸収部分は、透過放射線７０２としてフローセル１０６内の第２の窓を通って出現し、第２のファイバ１１４を通って検出器１１６に伝播する。検出器１１６によって生成された、送信された放射線６０２によって運ばれる赤外分光情報をコードする電気シグナルは、分析のためにコントローラ１２０に送信される。

赤外分光情報のケモメトリックスに基づく分析
低分子医薬物質の製造におけるプロセス分析を目的とした分光測定の予測ケモメトリックスモデルに基づく分析は、ある程度の成功を収めている。しかしながら、このような方法は、抗体ベースの薬物などのより大きな生物学的治療薬の開発には適用されていない。これは、このような製造物は、サイズが大きく、複雑であり、不均一であるためである。さらに、このような物質の生物学的製造プロセスは、低分子医薬品よりも複雑であり、広範囲の分析物および他の物質を含むプロセス溶液を生じさせる。今日まで、これらの複雑さは、抗体ベースの医薬品および核酸ベースの製造物のなどの大きな生体分子の生物学的製造のための、プロセス制御のためのケモメトリックス法の適用に対して推奨されている。

しかしながら、前述の複雑さにもかかわらず、分光測定のケモメトリックスモデルに基づく分析は、大きな生体分子の生物学的製造に関連する種々のプロセス関連パラメータおよび製造物特性の値をもたらすことができることが発見された。これらのパラメータおよび特性は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムでフィードバックおよび制御を処理するために使用することができる。特に、赤外反射率（または吸収）測定から誘導された振動分光情報は、ケモメトリックスモデルに基づく分析に特に適している。これは、分光情報は、特定の分析物および副製造物に直接関連する伸張および曲げ共鳴などの顕著な特徴を有する豊富なデータセットを提供するためである。より一般的には、分光情報は、入射赤外線に対するプロセス流体成分の複雑な一組の応答をコード化し、多変量データ分析ツールは、これらの応答をデコードすることができ、ある種のパラメータについては、高精度で予測的に使用することができる。

本節では、赤外分光情報にケモメトリックスモデルを構築し適用するための方法およびシステムについて検討する。本方法およびシステムは、連続的な生物学的製造操作中に生成されるプロセス流体に関連する種々の製造物特性およびパラメータの値を生成するのに特に十分に適しており、このような操作を監視し、種々の生物学的製造プロセスの入力および物性の調整を介してプロセス制御を行うのに使用することができる。特に、本方法は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで、生物学的製造プロセスのフィードバックおよび制御に使用することができる。

以下により詳細に記載されるように、本明細書において検討される多変量データ分析方法は、異なる分析物および品質特性に起因するスペクトル情報における応答を単離するために使用される。参照方法（クロマトグラフィまたは質量分析法など）から得られたデータから、各分析物および／または品質特性についてケモメトリックスモデルを構築した後、単一の組のスペクトル情報（例えば、赤外吸収または反射スペクトル）を得ることができ、ケモメトリックスモデルを用いてスペクトル情報を処理して、同一の組のスペクトル情報からモデルに対応する各品質特性の定量値を予測することができる。モデルは同じ組の情報で動作するため、品質特性の値の予測的決定は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで生じることができる。

本節で検討されるケモメトリックスモデルに基づく分析方法は、赤外分光情報に基づいて動作し、プロセス関連パラメータの値を決定する。赤外分光情報は、前節で記載したように、または他の方法を用いて測定することができる。典型的には、赤外分光情報は、振動分光情報に対応し、より具体的には、プロセス流体（および流体内に含まれる成分）の振動スペクトルに対応する。振動スペクトルは、放射波長または周波数の関数としての強度値を含む二次元データセットであり、波長または周波数の範囲は電磁スペクトルの赤外部分内にあり、したがって、プロセス流体の成分の異なる振動モードの典型的な波長または周波数に対応する。

より一般的には、本明細書で使用されるように、振動分光情報は、プロセス流体の成分の振動応答（例えば、異なる振動モード）を表す任意のデータセットを含む。振動分光情報は、従来の振動スペクトルとして、または振動スペクトルと同様の情報内容を表す異なる形態でコードすることができる。

図８は、プロセス流体およびその関連成分の振動分光情報（例えば、振動スペクトル）を分析して、流体およびその関連成分の種々の特性の値を決定するために行うことができる一連の例示的な工程を示すフローチャート８００である。フローチャート８００に示される工程の各々は、分析を行うために自動化された方法で、コントローラ１２０などのシステムコントローラによって実行することができる。

第１の工程８０２において、決定されるべき特性値の各々について、較正および検証されたケモメトリックモデルが得られる。一部の実施形態において、ケモメトリックスモデルは、典型的には、プロセス流体の特性の値と、１つもしくはそれ以上の波長または周波数における分光強度値との間の機能的関係を記載する較正された係数からなり、記憶媒体から係数の以前に記憶された値を検索することによって得ることができる。代わりに、ある種の実施形態では、ケモメトリックスモデルは、コントローラ１２０によって予測的に使用される前に構築および検証される。

図９は、プロセス流体について測定された振動分光情報に基づいて、プロセス流体の特性に関するケモメトリックスモデルを構築および検証するために行うことができる一連の例示的な工程を示すフローチャートである。第１の工程９０２において、コントローラ１２０は、一組の特徴的なモデル独立変数を決定する。実際には、該セットのモデル変数は、モデルが構成される特性を予測する振動分光情報内の該組の独立振動周波数に対応する。以下の検討は、振動分光情報内の「周波数」に言及するが、検討はまた、振動分光情報内の波長と周波数との間の相互関係を与えられた「波長」に等価に言及することができることを理解されたい。すなわち、ケモメトリックスモデルが一組の周波数に関して画定される方法は、ケモメトリックスモデルが一組の波長に関して画定される方法と同等である。

該組の独立振動周波数は、種々の方法で決定することができる。例えば、一部の実施形態では、一組の振動周波数は、複数の較正データセットについて主成分分析を行うことによって決定することができ、その各々は、対象の特性の異なる公知値を有するプロセス流体に関連する振動分光情報に対応する。主成分分析は、どのくらいの独立周波数が、各較正データセットにわたる特性値、および独立周波数の値を確実に予測できるかを決定する。該組の主成分は、工程９０２において独立モデル変数を形成する該組の周波数に対応する。主成分分析を行うための方法は、例えば、Ｂｒｏら、「Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ａｎａｌ．Ｍｅｔｈｏｄｓ、６巻：２８１２～２８３１頁（２０１４年）、およびＣｈａｔｆｉｅｌｄら、「Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ、５１～８７頁（１９８０年）において検討され、各々の全内容は参照により本明細書に組み入れられる。

次に、工程９０４において、工程９０２からの該組の独立変数に基づいて、目的とする特性についてケモメトリックスモデルが構築される。一般的に、ケモメトリックスモデルは、様々な関数形式をとることができる。このような形態の１つは、目的とする特性の値Ａが該組の独立変数の線形関数として表される線形モデルである。
Ａ＝ａ_１Ｉ_ｖ１＋ａ_２Ｉ_ｖ２＋．．．＋ａ_ｉＩ_ｖｉ＋．．．＋ａ_ｎＩ_ｖｎ ［２］
式中、ｖ１．．．ｖｎは、工程９０２で決定された該組の独立変数（すなわち、一組のｎ個の主成分）に対応する一組のｎ個の周波数であり、Ｉ_ｖ１．．．Ｉ_ｖｎは、ｎ個の周波数の各々に対応する振動分光情報からの一組のｎ個の強度値である。パラメータａ_１．．．ａ_ｎは、振動分光情報から特性値Ａの予測への各強度値の寄与を効果的に重み付けする一組の係数である。

一般的に、式（２）で示されるように、特性の値Ａに対するケモメトリックスモデルは、特性の値Ａが複数の独立変数値に依存する多変量モデルである。ケモメトリックスモデルにおける独立変数の数は、一般的に、例えば、主成分分析の結果に基づいて、所望されるように選択することができる。したがって、例えば、ケモメトリックスモデルにおける特性の値Ａは、１個またはそれ以上（例えば、２個もしくはそれ以上、３個もしくはそれ以上、４個もしくはそれ以上、５個もしくはそれ以上、６個もしくはそれ以上、７個もしくはそれ以上、８個もしくはそれ以上、１０個もしくはそれ以上、１２個もしくはそれ以上、１５個もしくはそれ以上、２０個もしくはそれ以上、またはさらにそれ以上）の独立変数の関数として表すことができる。

一部の実施形態では、ケモメトリックスモデルは、式（２）の線形形態よりも複雑な形態を有する。例えば、ある種のケモメトリックモデルは非線形であることができ、目的とする特性の値Ａは、該セットの独立変数の非線形関数として表される。ケモメトリックモデルのこのような関数形式は、以下のように表すことができる：
Ａ＝ｆ_１（Ｉ_ｖ１）＋ｆ_２（Ｉ_ｖ２）＋．．．＋ｆ_ｉ（Ｉ_ｖｉ）＋．．．＋ｆ_ｎ（Ｉ_ｖｎ） ［３］
式中、各関数形式、ｆ_ｊ（Ｉ_ｖｊ）は、Ｉ_ｖｊにおいて線形または非線形である。式（３）がＡの非線形ケモメトリックスモデルを表す場合、ｆ_ｊ（Ｉ_ｖｊ）のうちの少なくとも１つはＩ_ｖｊの非線形関数である。

一般的に、ｆ_ｊ（Ｉ_ｖｊ）関数形式の各々は、Ｉ_ｖｊにおいて線形または非線形であることができる。ここで、ｆ_ｊ（Ｉ_ｖｊ）がＩ_ｖｊの非線形関数である場合、ｆ_ｊ（Ｉ_ｖｊ）は、限定されないが、指数形式、対数形式、多項式形式、べき乗則形式、三角形形式、双曲線形式、および上述の関数形式のいずれかの組合せなどの種々の異なる形式のいずれかを有することができる。このような関数形式は、一般的に、特性の値Ａに対するモデルの予測能力が十分に正確であることを確実にするために、ケモメトリックスモデルの構築中に所望されるように選択することができる。以下の検討は、式（２）の線形例に焦点をあてるが、同じ原理が、同様に非線形ケモメトリックスモデルにも適用されることを理解されたい。すなわち、非線形ケモメトリックスモデルは－線形ケモメトリックスモデルのように－、較正データセットから決定される係数を有し、次に、測定された振動（すなわち、赤外）分光情報から品質特性値を予測するために使用される。

式（２）の線形モデルに戻ると、次の工程９０６において、モデルが構築された後、係数値は、１つまたはそれ以上の較正データセットに基づいて決定される。以下の検討は、特性Ａに関するケモメトリックスモデルが、上記の式（２）に従って画定された線形モデルであると仮定する。モデルが異なる場合、係数値を決定するために、以下に検討される方法を若干の修正を加えて使用することができる。

各較正データセットは、特性の異なる公知の値Ａを有するプロセス流体についての一組の振動スペクトル情報（例えば、振動スペクトル）に対応する。式（２）を参照すると、各較正データセットについて、ＡおよびＩ_ｖ１．．．Ｉ_ｖｎの値は公知である。したがって、工程９０６では、式（２）が、各較正データセットに関する特性の各々公知である値Ａを可能な限り正確に決定するように、各較正データセットにわたって、単一の組の係数値ａ_１．．．ａ_ｎが首尾一貫して決定される。

様々な方法を使用して、すべての較正データセットにわたって、該セットの係数値ａ_１．．．ａ_ｎを決定することができる。一部の実施形態では、例えば、部分最小二乗回帰分析は、すべての較正データセットにわたって同時に使用され、特性の各値Ａに対する二乗誤差項の和を最小化する。部分最小二乗回帰を行うための方法は、例えば、Ｈａｅｎｌｅｉｎら、「Ａ Ｂｅｇｉｎｎｅｒ’ｓ Ｇｕｉｄｅ ｔｏ Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ、３巻（４号）：２８３～２９７頁（２００４年）、およびＳｅｌｌｉｎ、「Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｉｎｔ．Ｊ．Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ、１０巻（２号）：１８９～２００頁（１９８６年）に記載され、各々の全内容は、参照により本明細書に組み入れられる。

次に、工程９０８において、工程９０６で決定された該セットの係数値ａ_１．．．ａ_ｎを、場合により、１つまたはそれ以上の追加の較正データセットに対して検証して、特性Ａに関するケモメトリックスモデルが、許容可能な誤差内に特性値を予測することを検証することができる。この検証工程は、ケモメトリックスモデルを使用して、プロセス流体についての１つまたはそれ以上の組の較正データ（各々は、一組の振動分光情報である）に基づいて、プロセス流体に関する特性の１つまたはそれ以上の値Ａを予測することを伴う。特性の値Ａは、較正データセットが測定される各プロセス流体に対して公知であるため、ケモメトリックスモデルによって生成される特性の予測値Ａの精度を容易に評価することができる。

任意の工程９１０では、該セットの係数値ａ_１．．．ａ_ｎを記憶媒体に記憶し、後にコントローラ１２０によって検索することができる。フローチャート９００に示されるプロセスは、工程９１２で終了する。

一部の実施形態では、較正データセットと測定された振動分光情報の両方は、ケモメトリックスモデルを構築する際、および／または測定された情報から予測品質特性値を生成する際に使用する前に処理することができる。一般に、種々の処理工程を実装することができる。一部の実施形態では、例えば、較正データセットおよび／または測定された分光情報は、ベースライン補正することができる。ある種の実施形態では、平均正規化および／または誘導体化などの処理工程を、データセットおよび／または測定された情報に対して行うことができる。このような工程は、例えば、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）（ＭａｔｈＷｏｒｋｓ、Ｎａｔｉｃｋ、ＭＡから入手可能）などの市販の分析ソフトウェアを使用して行うことができる。

ある種の実施形態では、特性の値Ａを予測するケモメトリックスモデルはまた、分光情報が測定されるある種の条件に特異的であり得る。例えば、モデルは、情報が測定される特定のプロセス流体（例えば、特定のクロマトグラフィカラムから溶出する流体）に結び付けることができる。したがって、一部の実施形態では、本明細書に開示される方法は、特性の値Ａを予測するための１を超えるケモメトリックスモデルの生成を含む。

一例として、第１のケモメトリックスモデルを生成して、生物学的製造システムにおける第１のクロマトグラフィカラムから溶出するプロセス流体中のＡの濃度を予測することができ、第２のケモメトリックスモデルを生成して、第１のカラムから下流にある第２のクロマトグラフィカラムから溶出する異なるプロセス流体中のＡの濃度を予測することができる。２つのカラムから溶出する流体の異なる組成のために、ケモメトリックスモデルは区別することができるが、各々は、システム内のある種の測定位置で特性の値Ａを正確に予測するために特別に生成される。特性Ａのための複数のモデルが生成される場合、各モデルを場合により格納することができる。

図８に戻ると、較正されたケモメトリックスモデルが、目的とする各特性について得られた後、工程８０４において、プロセス流体に関する振動分光情報が得られる。一例として、上記で検討したように、ＡＴＲ幾何学を使用する赤外反射率測定を使用して、プロセス流体およびその関連成分の振動スペクトルに対応し得る振動分光情報を得ることができる。

次に、工程８０６において、振動分光情報が、工程８０２で得られた第１のケモメトリックスモデルを用いて分析され、流体に対する、目的とする第１の特性の値が決定される。フローチャート９００に関連して上記で検討したように、各特性の値Ａを決定することは、振動分光情報からの独立周波数変数の各々における、測定した組の強度値Ｉ_ｖ１．．．Ｉ_ｖｎ、およびケモメトリックスモデルについて決定された、該組の係数ａ_１．．．ａ_ｎを用いてＡの値を計算することを伴う。計算は決定論的である（例えば、ケモメトリックスモデルが式（２）のように線形であるか、またはより複雑である）ため、それはコントローラ１２０によって非常に迅速に行われる。

第１の特性の値が決定された後、制御は決定工程８０８に渡される。プロセス流体に関する追加の特性値が決定される場合、目的とする次の特性のためのケモメトリックスモデルが工程８１２で選択され、制御は工程８０６に戻り、目的とする次の対象特性値の値が決定される。プロセス流体についてｍ個の特性値の合計が決定される場合、工程８０６において、ｍ個の異なるケモメトリックスモデルが振動分光情報に適用される。

本明細書に開示される方法およびシステムの重要な利点は、振動分光情報の豊富さのために、ｍ個の特性値の各々が、同じ組の振動分光情報から得ることができることである。すなわち、新しい測定は、各特性値を決定するために行われない。代わりに、振動分光情報は１回だけ測定され、複数の特性値（各々は一組の複数の独立変数に基づいて決定することができる）は、同じ組の振動分光情報から決定される。情報測定は、一般的に、特性値を決定するプロセスにおいて最も時間のかかる工程であるため、複数の特性値が決定される経過時間は、複数の測定工程を伴う方法に関連する比較可能な期間よりもかなり短くすることができる。

一部の実施形態では、例えば、振動分光情報が得られ、１つまたはそれ以上の特性値が、ケモメトリックモデルを用いた振動分光情報から決定される経過時間は、入射放射線１３０が流体１２２と接触するＡＴＲインターフェースの表面に入射する時間から開始して、３０秒またはそれ以下（例えば、２５秒またはそれ以下、２０秒またはそれ以下、１５秒またはそれ以下、１０秒またはそれ以下、５秒またはそれ以下、２秒またはそれ以下）である。

工程８０８で目的とするすべての特性値が決定された場合、制御は工程８１０に渡される。工程８１０において、コントローラ１２０は、プロセス流体の測定された特性値に応じて、生物学的製造システムの１つまたはそれ以上のプロセスパラメータを調整する。一般的に、決定された特性値の性質、および生物学的製造プロセスに関するこれらの特性値の意味合いに基づいて、多種多様な調整を行うことができる。測定された特性のある種の例、および対応する生物学的製造システムの調整については、後の節で検討される。

次に、決定工程８１２において、プロセス流体に関する特性値の決定が継続される場合（例えば、連続プロセス監視および制御のため）、制御は、工程８０４に戻り、プロセス流体の新しい振動分光情報が、適切な時間間隔後に得られる。代わりに、特性値の決定が続行されない場合、制御は工程８１４に渡され、フローチャート８００のプロセスは終了する。

一般的に、フローチャート８００に示されるプロセスを使用して、同じ組の振動分光情報から任意の数の特性値を決定することができる。例えば、一部の実施形態では、１個またはそれ以上の特性値（例えば、２個もしくはそれ以上の特性値、３個もしくはそれ以上の特性値、４個もしくはそれ以上の特性値、５個もしくはそれ以上の特性値、６個もしくはそれ以上の特性値、８個もしくはそれ以上の特性値、１０個もしくはそれ以上の特性値、１２個もしくはそれ以上の特性値、またはさらにそれ以上の特性値）は、異なるケモメトリックモデルを用いて、同じ振動分光情報から決定することができる。

典型的には、所与のケモメトリックスモデルに関連する該組の独立変数は、同じ組の振動分光情報から異なる特性値を計算するために使用される他のケモメトリックスモデルに関連する該組の独立変数とは異なる。各ケモメトリックスモデルについて、モデルに関連する該組の独立変数は、２個またはそれ以上（例えば、３個もしくはそれ以上、４個もしくはそれ以上、５個もしくはそれ以上、６個もしくはそれ以上、８個もしくはそれ以上、１０個もしくはそれ以上、１２個もしくはそれ以上、１５個もしくはそれ以上、またはさらにそれ以上）の主振動成分を含むことができる。

しかしながら、該組の独立変数は、一般的に、各ケモメトリックスモデルについて独立して決定されるため、異なるケモメトリックスモデルに関連する該組の主振動成分は、共通のメンバーを有しない場合がある。代わりに、一部の実施形態では、異なるケモメトリックスモデルに関連する一組の主振動成分は、共通して１つまたはそれ以上（例えば、２つまたはそれ以上、３つまたはそれ以上、４つまたはそれ以上、５つまたはそれ以上）のメンバーを有することができる。

プロセス流体および成分特性のためのケモメトリックスモデル
一般的に、ケモメトリックスモデルは、生物学的製造プロセスに関連する多種多様な異なる品質特性を決定するために構築することができる。これらの品質特性は、典型的には、限定されないが、生物学的製造プロセスの製造物の純度、完全性、収率、形態、および他の特性に関連する製造物品質特性；生物学的製造プロセスから製造されるプロセス流体に存在する異なる合成副製造物の性質に関連する製造物関連不純物；ならびにシステム内のプロセス条件から生じる副製造物およびその他の望ましくない種に関連するプロセス関連不純物を含むいくつかのカテゴリのうちの１つに分類される。

ケモメトリックスモデルは、一般的に、多数の異なる種の生物学的製造に適用するために構築することができる。種の異なるカテゴリに関連する品質特性のいくつかは異なっており、いくつかは類似している。例えば、一部の実施形態では、本明細書に開示された方法は、抗体、ペプチド、酵素、およびアミノ酸鎖を有する他の種などのタンパク質治療物質の生物学的製造に適用することができる。このような物質について、ケモメトリックスモデルを構築して、（ａ）製造物品質特性、例えば、濃度、凝集体、電荷変動分布、純度、グリカンプロファイル、同一性および完全性；（ｂ）製造物関連不純物、例えば、タンパク質断片；ならびに（ｃ）プロセス関連不純物、例えば、宿主細胞タンパク質、残留宿主細胞ＤＮＡ、残留カラムリガンド（例えば、プロテインＡ）、および他の不純物、例えば、緩衝液成分、界面活性剤、プロセス添加剤、例えば、インスリン、ポロキサマー、洗剤、ポリソルベート８０、ならびにバイオリアクタおよびクロマトグラフィ／分離カラムからの他の化合物を含む、品質特性の値を予測することができる。

ある種の実施形態では、本明細書に開示される方法は、ＤＮＡベースの種、例えば、ＤＮＡ、プラスミド、オリゴヌクレオチド、アプタマ、およびＤＮＡザイム（例えば、ＤＮａｓｅ）、ならびにＲＮＡベースの種、例えば、ＲＮＡアプタマ、ＲＮＡデコイ、マイクロＲＮＡ、および低分子干渉ＲＮＡを含む、核酸原薬の生物学的製造に適用することができる。このような物質については、ケモメトリックスモデルを構築して、（ａ）製造物品質特性、例えば、濃度、同一性、完全性、および凝集体；（ｂ）製造物関連不純物、例えば、核酸断片および核酸変異体；ならびに（ｃ）プロセス関連不純物、例えば、残留カラムリガンド、および他の不純物、例えば、緩衝液成分、界面活性剤、プロセス添加剤、例えば、インスリン、ポロキサマー、洗剤、ポリソルベート８０、並びにバイオリアクタおよびクロマトグラフィ／分離カラムからの他の化合物を含む品質特性の値を予測することができる。

一部の実施形態では、本明細書に開示される方法は、遺伝子治療原薬の生物学的製造に適用することができる。このような物質については、ケモメトリックスモデルを構築して、（ａ）製造物品質特性、例えば、濃度、凝集体、同一性および完全性、（ｂ）製造物関連不純物、例えば、空キャプシド、断片、およびベクタ不純物、ならびに（ｃ）プロセス関連不純物、例えば、宿主細胞タンパク質、宿主細胞ＤＮＡ、残留ヘルパウイルス、残留ヘルパウイルスタンパク質、残留ヘルパウイルスＤＮＡ、ならびに他の不純物、例えば、緩衝液成分、界面活性剤、プロセス添加物、例えば、インスリン、ポロキサマー、洗剤、ポリソルベート８０、ならびにバイオリアクタおよびクロマトグラフィ／分離カラムからの他の化合物を含む品質特性の値を予測することができる。

前述の品質特性のいずれかの値は、適切なケモメトリックスモデルによって予測的に生成することができる。したがって、式（２）および（３）の特性Ａは、上記の品質特性のいずれかを表すことができる。

さらに、ケモメトリックスモデルは、単一の組の測定された分光情報（例えば、赤外振動スペクトル）から、上記の品質特性のいずれかの組み合わせの値を予測的に生成するために構築することができることに留意すべきである。一般的に、上記の品質特性の任意の２個またはそれ以上（例えば、３個もしくはそれ以上、４個もしくはそれ以上、５個もしくはそれ以上、６個もしくはそれ以上、７個もしくはそれ以上、８個もしくはそれ以上、１０個もしくはそれ以上、またはさらにそれ以上）の組み合わせの値は、適切に構築されたケモメトリックスモデルによって、同じ分光情報から生成することができる。

以下の検討では、タンパク質ベースの治療物質の生物学的製造に関連する品質特性の具体例が提供される。分光測定は、プロセス流体１２２（およびその成分）に対して行われる。測定された分光情報から決定された品質特性の値は、製造物の品質評価、生物学的製造プロセスの調整、およびプロセス終了などの様々な目的に使用することができる。コントローラ１２０による生物学的製造プロセスの調整のための品質特性の値を使用する態様については、後に検討する。

（ｉ）抗体濃度値
ある種の実施形態では、例えば、生物学的製造プロセスの所望の製造物が抗体ベースの医薬製造物である場合、生物学的製造システム内のある種の位置におけるプロセス流体の抗体濃度値は、所望の製造物の全収率に関連させることができる。したがって、一部の実施形態では、本明細書に開示される方法は、ケモメトリックスモデルを取得し、適用して、プロセス流体についての抗体濃度値を決定することを含む。

抗体濃度値のケモメトリックスモデルで使用される、該組の独立振動周波数は、特定の周波数範囲内の周波数を含むことができる。これらの特定の範囲内の周波数を含めることにより、振動分光情報からの抗体濃度値の決定に関連する予測誤差を低減させることができる。

例えば、一部の実施形態では、抗体濃度値のためのケモメトリックスモデルで使用される該組の主振動周波数または成分は、１１００ｃｍ^－１～１５９５ｃｍ^－１の波数範囲、および１６００ｃｍ^－１～１７００ｃｍ^－１の波数範囲のうちの少なくとも１つにおける振動分光情報を含むことができる。ある種の実施形態では、該組の主振動周波数または成分は、１１００ｃｍ^－１～１５９５ｃｍ^－１の波数範囲の振動分光情報に対応する少なくとも１つの成分、および１６００ｃｍ^－１～１７００ｃｍ^－１の波数範囲の振動分光情報に対応する少なくとも１つの成分を含む。

（ｉｉ）タンパク質凝集の程度
ある種の実施形態では、例えば、生物学的製造プロセスの所望の製造物がタンパク質ベースである場合、プロセス流体におけるタンパク質凝集の程度は、タンパク質相互作用および製造物収率に関する重要な情報を提供することができる。したがって、一部の実施形態では、本明細書に開示される方法は、ケモメトリックスモデルを取得し、適用して、プロセス流体についてのタンパク質凝集の程度を決定することを含む。

タンパク質凝集の程度のケモメトリックスモデルで使用される該組の独立振動周波数は、特定の周波数範囲内の周波数を含むことができる。例えば、一部の実施形態では、タンパク質凝集の程度に関するケモメトリックスモデルで使用される主振動周波数または成分の各々は、１３９３ｃｍ^－１～１５５４ｃｍ^－１の波数範囲、１６００ｃｍ^－１～１６３５ｃｍ^－１の範囲、および８４４ｃｍ^－１～１１８０ｃｍ^－１の範囲のうちの少なくとも１つにおける振動スペクトル情報に対応する。

ある種の実施形態では、タンパク質凝集の程度に関するケモメトリックスモデルで使用される該組の主振動周波数または成分のうちの少なくとも１つは、１３９３ｃｍ^－１～１５５４ｃｍ^－１の周波数範囲における振動スペクトル情報に対応し、主振動周波数または成分のうちの少なくとも１つは、１６００ｃｍ^－１～１６３５ｃｍ^－１の周波数範囲における振動スペクトル情報に対応し、主振動周波数または成分のうちの少なくとも１つは、８４４ｃｍ^－１～１１８０ｃｍ^－１の周波数範囲における振動スペクトル情報に対応する。

（ｉｉｉ）宿主細胞タンパク質量
ある種の実施形態では、生物学的製造システムにおけるプロセス流体のための宿主細胞タンパク質量をコントローラ１２０によって使用して、副製造物形成を低減させる製造物の収率を改善するために製造プロセスパラメータを調整することができる。したがって、本明細書に開示される方法は、プロセス流体中の宿主細胞タンパク質量を決定するためにケモメトリックスモデルを取得し、適用することを含むことができる。

宿主細胞タンパク質量のためのケモメトリックスモデルで使用される該組の独立振動周波数は、特定の周波数範囲内の周波数を含むことができる。例えば、ある種の実施形態では、宿主細胞タンパク質量のためのケモメトリックスモデルで使用される主振動周波数または成分の各々は、１５００ｃｍ^－１～１６００ｃｍ^－１の波数範囲、１６００ｃｍ^－１～１６８０ｃｍ^－１の波数範囲、１４１４ｃｍ^－１～１４８９ｃｍ^－１の波数範囲、および１１７４ｃｍ^－１～１２８６ｃｍ^－１の波数範囲のうちの少なくとも１つにおける振動スペクトル情報に対応することができる。

一部の実施形態では、宿主細胞タンパク質量のためのケモメトリックスモデルで使用される主振動周波数または成分の少なくとも１つは、１５００ｃｍ^－１～１６００ｃｍ^－１の波数範囲の振動スペクトル情報に対応し、主振動周波数または成分の少なくとも１つは、１６００ｃｍ^－１～１６８０ｃｍ^－１の波数範囲の振動スペクトル情報に対応し、主振動周波数または成分の少なくとも１つは、１４１４ｃｍ^－１～１４８９ｃｍ^－１の波数範囲の振動スペクトル情報に対応し、および主振動周波数または成分の少なくとも１つは、１１７４ｃｍ^－１～１２８６ｃｍ^－１の波数範囲の振動スペクトル情報に対応する。

（ｉｖ）電荷変動分布
ある種の実施形態では、生物学的製造システムにおけるプロセス流体の電荷変動分布をコントローラ１２０によって使用して、製造プロセスパラメータを調整することができる。したがって、本明細書に開示される方法は、ケモメトリックスモデルを取得し、適用して、プロセス流体中の電荷変動分布を決定することを含むことができる。

このようなケモメトリックスモデルのための主振動周波数または成分のある種の周波数範囲は、電荷変異分布の値をより正確に予測するケモメトリックスモデルを生成することができることは決定されている。一部の実施形態では、例えば、電荷変動分布のためのケモメトリックスモデルで使用される主振動周波数または成分の各々は、１１１８ｃｍ^－１～１５００ｃｍ^－１の波数範囲、１１２０ｃｍ^－１～１４７０ｃｍ^－１の波数範囲、および１１８７ｃｍ^－１～１８３９ｃｍ^－１の波数範囲のうちの少なくとも１つにおける振動分光情報に対応することができる。

ある種の実施形態では、電荷変動分布のためのケモメトリックスモデルで使用される主振動周波数または成分のうちの少なくとも１つは、１１１８ｃｍ^－１～１５００ｃｍ^－１の波数範囲の振動分光情報に対応し、主振動周波数または成分のうちの少なくとも１つは、１１２０ｃｍ^－１～１４７０ｃｍ^－１の波数範囲の振動スペクトル情報に対応し、および主振動周波数または成分のうちの少なくとも１つは、１１８７ｃｍ^－１～１８３９ｃｍ^－１の波数範囲の振動スペクトル情報に対応する。

代わりに、一部の実施形態では、電荷変動分布のためのケモメトリックスモデルで使用される主振動周波数または成分は、１１１８ｃｍ^－１～１５００ｃｍ^－１の波数範囲の振動スペクトル情報に対応する少なくとも３つの周波数または成分の第１のグループ、１１２０ｃｍ^－１～１４７０ｃｍ^－１の波数範囲の振動スペクトル情報に対応する少なくとも３つの周波数または成分の第２のグループ、および１１８７ｃｍ^－１～１８３９ｃｍ^－１の波数範囲の振動スペクトル情報に対応する少なくとも３つの周波数または成分の第３のグループを含む。先に検討したように、主振動周波数または成分のうち、少なくとも１つまたはそれ以上は、グループのうち少なくとも２つに共通であり得、または代わりに、いずれも、グループのうちの任意の２つもしくはそれ以上に共通であり得ない。

バイオリアクタに基づく分析のためのケモメトリックスモデル
統合された連続的な生物学的製造システムは、典型的には、原薬およびリアクタ由来の他の製造物の連続的な捕捉および捕捉後の処理（すなわち、精製、完全化（ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）、および濾過）を実装する。連続操作システムとより従来のバッチベースのバイオリアクタシステムの両方において、バイオリアクタ条件を評価し、種々のプロセスパラメータを調整する方法は、高い収率を確保するために重要である。さらに、大規模な製造操作のために、および比較的感度の高い内部バイオリアクタ条件下で、プロセスパラメータを監視する方法が高度に自動化され、頑健であり、バイオリアクタ条件を自動的に調整するために使用することができる情報を提供することが望ましい。

製造条件下で使用される特定の細胞株および化学媒体は、バイオリアクタの体積および特異的生産性に有意に影響することが示されている。特に、細胞株およびバイオリアクタ培地の適切な選択の下で、生存細胞密度（ＶＣＤ）および体積製造性は、比較的長期間持続されている。図１８Ａ～１８Ｄは、潅流バイオリアクタについて４５日間の期間にわたる、生存細胞密度（図１８Ａ）、細胞生存率（図１８Ｂ）、採取力価（図１８Ｃ）、および特異的生産性（図１８Ｄ）を示すグラフである。これらのデータは、試験される条件下で、リアクタを１００×１０^６生存細胞／ｍＬで１．５ＲＶ／日の潅流速度で作動させることができ、初期リアクタ条件が平衡に達した後、生存細胞密度、細胞生存率、採取力価、および特異的生産性は比較的安定した状態であることを示す。

異なるＶＣＤ、ｐＨ条件、および潅流速度は、バイオリアクタ内の条件を調整することができる。具体的には、これらの操作パラメータのうちのいずれか１つまたはそれ以上の変化は、乳酸、アンモニウムイオン、グルコースおよびグルタミンなどの種々の中間体および培地成分のレベルを変化させることができる。製造速度を調節し、細胞生存率に影響を与える上でこれらの中間体の重要性のために、バイオリアクタが安定性および比較的高い製造性を確実にする条件の範囲内で動作することを確実にするために、このような量の多くの値を測定し、比較的頻繁に調整することができる。図１９Ａ～１９Ｄは、グルコース濃度（図１９Ａ）、グルタミン濃度（図１９Ｂ）、乳酸濃度（図１９Ｃ）、およびアンモニウムイオン濃度（図１９Ｄ）が、モノクローナル抗体製造物を製造する特定のバイオリアクタについて、異なる細胞密度、ｐＨ、および潅流条件下でどのように変動するかを示すグラフである。

これらおよび他の細胞培地成分およびプロセス中間体が細胞の生存率および製造性に及ぼす影響のために、これらおよび他の成分の値の測定は、内部バイオリアクタプロセスに関する重要な情報を提供し、特定の標的条件からあまりにも遠く離れたバイオリアクタ条件の自動調整を行うために使用されるデータをさらに提供することができる。図２０Ａ～２０Ｄは、グルコース濃度（図２０Ａ）、採取力価（図２０Ｂ）、乳酸濃度（図２０Ｃ）、およびアンモニウムイオン濃度（図２０Ｄ）の毎日のアットライン測定を示すグラフである。図２０Ａ～２０Ｄのデータは、毎日の手動測定で得られ、バイオリアクタ培地をサンプリングし、図２０Ａ～２０Ｄ中の量の各々について別々の分析を行った。

残念ながら、前述の量の各々の値の手動測定は、非常に時間がかかり、測定を行うことができる速度を制限する。測定を行う速度が遅いほど、バイオリアクタ条件の補正調整前の遅延が長く生じ得る。したがって、細胞生存率が理想的な条件からあまりにも著しく逸脱する場合、製造物の収率は悪影響を受ける可能性がある。さらに、これらのバイオリアクタ培地成分の値を測定するための試料の周波数手動回収および処理は、採用されるサンプリング方法に関連する消耗品の比較的高い使用をもたらす。経時的に、消耗品の付随コストが大きくなる可能性がある。

先に検討したインライン赤外測定技術およびケモメトリックス法は、グルコース、グルタミン、乳酸、およびアンモニウムイオンなどのバイオリアクタ培地ベースの成分の測定に直接適用することができる。赤外スペクトル情報が得られる速度、およびそれが得られる非侵襲的方法は、手動サンプリングおよび分析方法と比較して、このような測定を非常に有利にする。さらに、検証されたモデルを有するケモメトリック法は、単一の組の赤外スペクトル情報から複数の量の値を抽出することを可能にする。したがって、グルコース、グルタミン、乳酸、およびアンモニウムイオン（および他の培地成分）の濃度は、各々、適切なケモメトリックモデルを用いて分析された単一の測定された赤外スペクトルから誘導することができ、これは、行われるスペクトル測定の数を著しく低減させ、順に、測定値に応じてバイオリアクタ条件が調整される速度を増加させる

生物学的製造システムの統合および調整
本明細書に開示される測定システムは、種々の生物学的製造物の合成および精製プロセスにおける種々の成分および工程にフィードバック制御を提供するために、生物学的製造システムと統合することができる。測定システムは、典型的には、製造システムの成分間でインラインで実装され、流動または固定溶液をサンプリングまたは転用せずにリアルタイムで分析することができる。赤外分光測定を行う前に、反応槽、保持タンク、またはクロマトグラフィカラムから抽出した試料を用いて、測定システムをより慣用的に使用することもできる。

治療タンパク質薬物および他の物質を製造するための統合された完全に連続したプロセスは、例えば、細胞を実質的に含まない組換え治療タンパク質を含有する液体培養培地を提供し、次に、液体培養培地を第１のマルチカラムクロマトグラフィシステム（ＭＣＣＳ１）に供給することを含むことができる。次の工程は、ＭＣＣＳ１を用いて液体培養培地中の組換え治療タンパク質を捕捉し、次に、組換え治療タンパク質を含有するＭＣＣＳ１の溶出液を第２のマルチカラムクロマトグラフィシステム（ＭＣＣＳ２）に連続的に供給し、ならびにＭＣＣＳ２を用いてタンパク質を精製および完全化する工程を伴う。ＭＣＣＳ２から得られた溶出液は、治療タンパク質原薬と考えられる。プロセスは、統合され、液体培養培地から、治療タンパク質原薬であるＭＣＣＳ２からの溶出液まで連続的に実施することができる。

生物学的製造システムは、典型的には、上記のプロセスを行うために使用される。例えば、このようなシステムは、入口を含むＭＣＣＳ１、および出口を含むＭＣＣＳ２を含むことができる。これらのシステムにおいて、第１および第２のＭＣＣＳは、互いに流体連通している。システムはまた、流体が入口に、第１および第２のＭＣＣＳを通って渡され、出口を通って製造システムから出るように構成される。

このようなシステムは、液体培養培地からの治療原薬の連続的であり、時間効率的な製造を提供することができる。例えば、治療タンパク質を含有する流体（例えば、液体培養培地）を第１のＭＣＣＳに供給することと、第２のＭＣＣＳの出口から治療タンパク質原薬（治療タンパク質を含有する）を溶出することとの間の経過時間は、例えば、約４時間～約４８時間であり得る。

図１０は、生物学的製造システムの一例を示す概略図である。システム１は、第１のＭＣＣＳ、すなわち、４カラムの周期的カウンター電流クロマトグラフィシステム（ＰＣＣＳ）２を含み、４カラムのＰＣＣＳ２の４カラムうちの３つのカラム３、４および５は、組換え治療タンパク質を含有する流体（例えば、哺乳動物細胞を実質的に含まない液体培養培地）から組換え治療タンパク質を捕捉するユニット操作を行い、ＰＣＣＳ２のカラムのうちの１つのカラム６は、組換え治療タンパク質を含有するＰＣＣＳ２のカラム３、４および５からの溶出液に存在するウイルスを不活化するユニット操作を行う。カラム３、４、および５は、プロテインＡ結合捕捉機構を利用するレジンを含有することができる。カラム６は、約３．７５のｐＨで約１時間、流体を保持することができる。ＰＣＣＳ１はまた、入口７を有する。入口７は、例えば、流体のＰＣＣＳ１への侵入を受け入れる開口部であり得る。

システム１はまた、３つのクロマトグラフィカラム９、１０、および１１、ならびに１つのクロマトグラフィ膜１２を含む、ＰＣＣＳ８である第２のＭＣＣＳを含む。ＰＣＣＳ８のカラム９、１０、および１１は、陽イオン交換レジンを含有することができる。ＰＣＣＳ８中のクロマトグラフィ膜１２は、陽イオン交換レジンを含有することができる。ＰＣＣＳ８はまた、ＰＣＣＳ８のカラム９、１０、および１１とＰＣＣＳ８のクロマトグラフィ膜１２との間に配置された流体導管１３を有する。ＰＣＣＳ８はまた、流体導管１３と流体連通するインライン緩衝液調整リザーバ１４を有し、インライン緩衝液調整リザーバ１４内に含有される緩衝液が、流体導管１３内に存在する流体に導入されるように構成される。ＰＣＣＳ８はまた、出口１５を含む。出口１５は、例えば、ＰＣＣＳ８から流体を出させる開口部であり得る。

システム１は、さらに、ＰＣＣＳ２とＰＣＣＳ８との間に配置された流体導管１６を含むことができる。システム１はまた、インライン緩衝液調整リザーバ１７内に含有される緩衝液が、流体導管１６内に存在する流体に導入されるように構成された、流体導管１６と流体連通しているインライン緩衝液調整リザーバ１７を含むことができる。システム１はまた、流体導管１６内に存在する流体を濾過するために流体導管１６内に配置されたフィルタ１８を含むことができる。システム１はまた、流体導管１６に配置され、ＰＣＣＳ８に容易に供給することができない流体導管１６内の任意の流体を保持するように構成されたブレークタンク１９を含むことができる。

システム１は、入口７と流体連通しているポンプシステム２０をさらに含むことができる。ポンプシステム２０は、流体を入口７に押し込むためのポンプ２１を含むことができる。システム１はまた、ポンプ２１と入口７との間に配置された流体導管２２を含むことができる。システム１はまた、流体導管２２内に存在する流体（例えば、液体培養培地）を濾過するために流体導管２２内に配置されたフィルタ２３を含むことができる。システム１はまた、ブレークタンク２４が流体導管２２と流体連通しており、入口７に入ることができない流体導管２２内に存在する任意の流体を貯蔵することができるように構成された、流体導管２２内に配置されたブレークタンク２４を含むことができる。

システム１はまた、バイオリアクタ２５、およびバイオリアクタ２５とポンプ２１との間に配置された流体導管２６とを含むことができる。濾過システム２７は、流体導管２６内に存在する液体培養培地を濾過（例えば、そこから細胞を除去）するために、流体導管２６内に配置される。

第１のＭＣＣＳ（ＰＣＣＳ２）は、流体（例えば、細胞を実質的に含まない液体培養培地）を第１のＭＣＣＳに渡すことができる入口を含む。入口は、このような目的のために当該技術分野において公知である任意の構造であることができる。流体導管を入口に挿入した後、流体が入口から外に流体を著しく浸出することなく入口を通って第１のＭＣＣＳに入るように、流体導管を挿入することを可能にする、例えば、ねじ切り、リブ付け、またはシールを含むことができる。

第１のＭＣＣＳは、少なくとも２つのクロマトグラフィカラム、少なくとも２つのクロマトグラフィ膜、または少なくとも１つのクロマトグラフィカラムおよび少なくとも１つのクロマトグラフィ膜、ならびに入口を含む。例えば、第１のＭＣＣＳは、合計４つのクロマトグラフィカラム、もしくは３つのクロマトグラフィカラムおよび１つのクロマトグラフィ膜、もしくは本明細書に記載される他の例示的なＭＣＣＳのいずれかを含むことができ、または本明細書に記載されるＭＣＣＳの例示的な特徴のうちの１つもしくはそれ以上を（任意の組み合わせで）有することができる。

第１のＭＣＣＳに存在するクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜は、種々のレジンの１つまたはそれ以上を含有することができる。例えば、第１のＭＣＣＳに存在する１つもしくはそれ以上のクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜に含有されるレジンは、捕捉機構（例えば、プロテインＡ結合捕捉機構、プロテインＧ結合捕捉機構、抗体もしくは抗体断片結合捕捉機構、基質結合捕捉機構、補因子結合捕捉機構、アプタマ結合捕捉機構、および／またはタグ結合捕捉機構）を利用するレジンであることができる。第１のＭＣＣＳの１つもしくはそれ以上のクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜に含有されるレジンは、陽イオン交換レジン、陰イオン交換レジン、モレキュラーシーブレジン、もしくは疎水性相互作用レジン、またはそれらの任意の組み合わせであることができる。組換え治療タンパク質を精製するために用いることができるレジンのさらなる例は、当該技術分野において公知であり、第１のＭＣＣＳに存在するクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜のうちの１つもしくはそれ以上に含有することができる。第１のＭＣＣＳに存在するクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜は、同じおよび／または異なるレジン（例えば、本明細書に記載されるレジンか、または組換えタンパク質精製に使用するための当該技術分野において公知であるレジンのいずれか）を含有することができる。

第１のＭＣＣＳに存在する２つもしくはそれ以上のクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィレジンは、１つまたはそれ以上のユニット操作（例えば、組換え治療タンパク質の捕捉、組換え治療タンパク質の精製、組換え治療タンパク質の完全化、ウイルスの不活化、組換え治療タンパク質を含有する流体のイオン濃度および／もしくはｐＨの調整、または組換え治療タンパク質を含有する流体の濾過）を行うことができる。非限定的な例において、第１のＭＣＣＳは、組換え治療タンパク質を流体（例えば、液体培養培地）から捕捉し、組換え治療タンパク質を含有する流体に存在するウイルスを不活化するユニット操作を行うことができる。第１のＭＣＣＳは、本明細書に記載されるかまたは当該技術分野において公知である２つもしくはそれ以上のユニット操作の任意の組み合わせを行うことができる。

第１のＭＣＣＳに存在するクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜は、スイッチング機構（例えば、カラムスイッチング機構）によって互いに対して接続または移動させることができる。第１のＭＣＣＳはまた、１つまたはそれ以上（例えば、２つ、３つ、４つ、または５つ）のポンプ（例えば、自動蠕動ポンプ）を含むことができる。カラムスイッチング事象は、第１のＭＣＣＳを通過する流体（例えば、第１のＭＣＣＳ中の１つもしくはそれ以上のクロマトグラフィカラムおよび／もしくはクロマトグラフィ膜への入力および／またはそこからの溶出液）中の組換え治療タンパク質のレベル、特定の体積の液体（例えば、緩衝液）、または特定の経過時間を検出することによって引き起こすことができる。カラムスイッチングとは、一般的に、ＭＣＣＳ中の少なくとも２つの異なるクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜（例えば、ＭＣＣＳに存在する２つもしくはそれ以上の異なるクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜（例えば、第１または第２のＭＣＣＳ）））が、プロセスの少なくとも一部の間、実質的に同時に異なる工程（例えば、平衡化、装填、溶出、または洗浄）を通過させる機構を意味する。

第１のＭＣＣＳであるＰＣＣＳ２は、４つのクロマトグラフィカラムを含むことができ、最初の３つのカラムは、流体（例えば、液体培養培地）から組換え治療タンパク質を捕捉するユニット操作を行い、ＰＣＣＳの第４のカラムは、組換え治療タンパク質を含有する流体中でウイルスを不活化するユニット操作を行う。第１のＭＣＣＳであるＰＣＣＳは、カラムスイッチング機構を利用することができる。ＰＣＣシステムは、最大、例えば、４、５、６、７、もしくは８カラム、またはそれ以上まで実行可能な改良型ＡＫＴＡシステム（ＧＥ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ、Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ、ＮＪ）を利用することができる。

カラムスイッチング事象は、ＰＣＣＳ２またはＰＣＣＳ８のカラムのうちの１つから溶出する流体中の特定のタンパク質または他の物質の濃度を検出し、ＭＣＣＳのブレークタンクに含まれる、ＭＣＣＳ内のフィルタを通って流動させ、またはＭＣＣＳ内の導管（例えば、ＭＣＣＳ１とＭＣＣＳ２の間）を通って流動させることによって引き起こされる。本明細書に開示される測定システムを使用して、このようなタンパク質の濃度を測定するため、ならびにシステム１におけるカラムスイッチング、濾過、および流体輸送などの事象を開始するシステム１のコントローラに濃度情報を送信することができる。

第１のＭＣＣＳは、プロセス流体（例えば、システム１００）の赤外分光情報を取得するように構成された１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）の測定システム、１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）のバルブ、１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）のｐＨメータ、および／または１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）の導電率メータを備えることができる。第１のＭＣＣＳはまた、カラムスイッチングがいつ起こるべきか（例えば、赤外分光測定から誘導された濃度情報、液体の体積、または経過時間に基づいて）を決定し、およびカラムスイッチング事象に影響（トリガー）を与えるためのソフトウェア（例えば、ユニコーンベースのソフトウェア、ＧＥ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ、Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ、ＮＪ、または類似の機能を実装する他のソフトウェア）を利用する操作システムを実行するコントローラを備えることができる。測定システムは、場合により、第１のＭＣＣＳ中のクロマトグラフィカラムおよび／もしくはクロマトグラフィ膜の１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）の入口、および／または第１のＭＣＣＳ中のクロマトグラフィカラムおよび／もしくはクロマトグラフィ膜の１つもしくはそれ以上の出口に配置することができる。

第１のＭＣＣＳは、１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、１０個、１１個、１２個、１３個、１４個、１５個、１６個、１７個、１８個、１９個、２０個、２１個、２２個、２３個、もしくは２４個）のインライン緩衝液調整リザーバおよび／または緩衝液リザーバをさらに含むことができる。他の実施例では、第１のＭＣＣＳは、第１のＭＣＣＳの１つもしくはそれ以上のクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜に容易に通過することができない流体を保持することができる１つまたはそれ以上（例えば、２つ、３つ、４つ、５つ、または６つ）のブレークタンクを含むことができる。本明細書に記載されるシステムは、第１および／または第２のＭＣＣＳに１つもしくはそれ以上のブレークタンク（例えば、本明細書に記載されるブレークタンク）を含有することができる。本明細書に記載されるシステムの他の例は、第１のＭＣＣＳもしくは第２のＭＣＣＳ内のブレークタンクを含まず、またはシステム全体にブレークタンクを含まない。システムの他の例には、システム全体に最大１つ、２つ、３つ、４つ、または５つのブレークタンクが含まれる。

一部の実施形態では、第１のＭＣＣＳは、ウイルス不活化デバイスを含むことができる。例えば、図１０を参照すると、ある種の実施形態では、第１のＭＣＣＳは、ウイルス不活化デバイス６（すなわち、上記されるカラム６の代わりに）を含む。ウイルス不活化デバイス６は、生物学的製造プロセスで使用されるウイルスおよびウイルスベクタを不活化するように構成される。一部の実施形態では、例えば、ウイルス不活化デバイス６は混合容器を含む。代わりに、ある種の実施形態では、例えば、デバイス６は、プラグフロー不活化システムを含む。これらのウイルス不活化デバイスの例の各々は、第１のＭＣＣＳにおけるプロセス流体から活性ウイルスおよびウイルスベクタを除去するのに役立つ。

第２のＭＣＣＳは、少なくとも２つのクロマトグラフィカラム、少なくとも２つのクロマトグラフィ膜、または少なくとも１つのクロマトグラフィカラムおよび少なくとも１つのクロマトグラフィ膜、ならびに出口を含む。例えば、第２のＭＣＣＳは、合計４つのクロマトグラフィカラム、３つのクロマトグラフィカラムおよび１つのクロマトグラフィ膜、もしくは本明細書に記載される他の例示的なＭＣＣＳのいずれかを含むことができ、または本明細書に記載されるＭＣＣＳの例示的な特徴のうちのいずれかの１つもしくはそれ以上を（任意の組み合わせで）有することができる。第２のＭＣＣＳに存在するクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜は、本明細書に記載される形状、サイズ、体積（ベッド体積）、および／またはユニット操作のうちの１つまたはそれ以上を有することができる。第２のＭＣＣＳに存在する１つもしくはそれ以上のクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜に含有されるレジンは、捕捉機構（例えば、プロテインＡ結合捕捉機構、プロテインＧ結合捕捉機構、抗体もしくは抗体断片結合捕捉機構、基質結合捕捉機構、補因子結合捕捉機構、タグ結合捕捉機構、および／またはアプタマ結合捕捉機構）を利用するレジンであり得る。有用なレジンは、例えば、陽イオン交換レジン、陰イオン交換レジン、モレキュラーシーブレジン、および疎水性相互作用レジンを含む。第２のＭＣＣＳに存在するクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜は、同じおよび／または異なるレジン（例えば、本明細書に記載されるレジンか、または組換えタンパク質精製に使用するための当該技術分野において公知であるレジンのいずれか）を含有することができる。

第２のＭＣＣＳに存在するクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜は、１つまたはそれ以上のユニット操作（例えば、本明細書に記載されるユニット操作のいずれか、または本明細書に記載されるユニット操作のいずれかの組み合わせ）を行うことができる。非限定的な例において、第２のＭＣＣＳは、流体から組換え治療タンパク質を精製し、組換え治療タンパク質を含有する流体に存在する組換え治療タンパク質を完全化するユニット操作を行うことができる。他の非限定的な例において、第２のＭＣＣＳは、流体に存在する組換え治療タンパク質を精製し、流体に存在する組換え治療タンパク質を完全化し、および組換え治療タンパク質を含有する流体を濾過するユニット操作を行うことができる。別の実施例において、第２のＭＣＣＳは、流体に存在する組換え治療タンパク質を精製し、流体に存在する組換え治療タンパク質を完全化し、組換え治療タンパク質を含有する流体を濾過し、ならびに組換え治療タンパク質を含有する流体のイオン濃度および／またはｐＨを調整するユニット操作を行うことができる。第２のＭＣＣＳは、本明細書に記載されるかまたは当該技術分野において公知である２つもしくはそれ以上のユニット操作の任意の組み合わせを行うことができる。

第２のＭＣＣＳはまた、１つまたはそれ以上（例えば、２つ、３つ、４つ、または５つ）のポンプ（例えば、自動蠕動ポンプ）を含むことができる。

第２のＭＣＣＳに存在するクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜は、スイッチング機構（例えば、カラムスイッチング機構）によって互いに対して接続または移動させることができる。カラムスイッチング事象は、第２のＭＣＣＳを通過する流体（例えば、第２のＭＣＣＳ中の１つもしくはそれ以上のクロマトグラフィカラムおよび／もしくはクロマトグラフィ膜への入力および／またはそこからの溶出液）中の組換え治療タンパク質のレベル、特定の体積の液体（例えば、緩衝液）、または特定の経過時間を決定するために、赤外分光測定を介した組換え治療タンパク質または他の物質のレベルの検出、およびケモメトリックスモデルを用いたその分析によって引き起こすことができる。

第２のＭＣＣＳを形成するＰＣＣＳ８は、流体から組換え治療タンパク質を精製するユニット操作を行う３つのカラム、および流体に存在する組換え治療タンパク質を完全化するユニット操作を行うクロマトグラフィ膜を含有することができる。例えば、流体から組換え治療タンパク質を精製するユニット操作を行う３つのカラムは、例えば、陽イオン交換レジンを含有することができ、完全化するユニット操作を行うクロマトグラフィ膜は、陽イオン交換レジンを含有することができる。第２のＭＣＣＳであるＰＣＣＳは、カラムスイッチング機構を利用することができる。例えば、ＰＣＣＳは、最大、例えば、４、５、６、７、もしくは８カラム、またはそれ以上までの実行可能な改良型ＡＫＴＡシステム（ＧＥ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ、Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ、ＮＪ）を利用することができる。

第１のＭＣＣＳと同様に、第２のＭＣＣＳはまた、１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）の赤外分光測定システム、１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）のバルブ、１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）のｐＨメータ、および／または１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）の導電率メータを備えることができる。１つまたはそれ以上の測定システムは、濃度情報を使用してカラムスイッチング事象を引き起こすかどうかを決定するコントローラに、測定される流体中のタンパク質または他の物質の濃度情報を送信する。第２のＭＣＣＳは、カラムスイッチング事象がいつ起こるべきか（例えば、赤外分光測定、液体の体積、または経過時間に基づいて）を決定し、およびカラムスイッチング事象を開始するためのソフトウェア（例えば、ユニコーンベースのソフトウェア、ＧＥ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ、Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ、ＮＪ）を利用する、濃度情報を受け取るコントローラによって実行される操作システムを備えることができる。第２のＭＣＣＳが１つまたはそれ以上の赤外分光測定システムを含む実施例において、測定システムは、場合により、第２のＭＣＣＳ中のクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜の１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）の入口、および／または第２のＭＣＣＳ中のクロマトグラフィカラムおよび／もしくはクロマトグラフィ膜の１つもしくはそれ以上の出口に配置することができる。

第２のＭＣＣＳは、１個もしくはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、１０個、１１個、１２個、１３個、１４個、１５個、１６個、１７個、１８個、１９個、２０個、２１個、２２個、２３個、もしくは２４個）のインライン緩衝液調整リザーバおよび／または緩衝液リザーバをさらに含むことができる。他の実施例では、第２のＭＣＣＳは、第２のＭＣＣＳの１つもしくはそれ以上のクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜に容易に通過することができない流体を保持することができる１つまたはそれ以上の（例えば、２つ、３つ、４つ、５つ、または６つ）ブレークタンク（例えば、本明細書に記載されるブレークタンクのいずれか）を含むことができる。

第２のＭＣＣＳは、治療タンパク質原薬がシステムから出ることができる出口を含む。出口は、流体導管を挿入することを可能にする、例えば、ねじ切り、リブ付け、もしくはシール、または治療タンパク質原薬を含有もしくは保存するように設計されたバイアルを含むことができる。出口は、無菌バイアルまたは他のこのような保存容器をシールするために使用することができる表面を出口に含むことができ、これにより、組換えタンパク質医薬品を無菌バイアルまたは保存容器に直接流入させることができる。

本明細書に開示されるように、１つまたはそれ以上の赤外分光測定システムはまた、出口の外に流出するタンパク質原薬（または別の物質）の濃度を測定するために配置することができる。この情報は、ＭＣＣＳコントローラに送信することができ、情報に基づいて物質の純度を決定することができる。

本明細書に記載されるシステムはまた、第１のＭＣＣＳと第２のＭＣＣＳとの間に配置される流体導管を含むことができる。１つまたはそれ以上の赤外分光測定システムを流体導管に沿って配置して、導管内に保持される（例えば、流れる）流体に関する情報（例えば、濃度情報）を決定することができる。この情報は、上記で検討したように、情報に基づいてカラムスイッチング事象を開始するか否かを決定することができるＭＣＣＳコントローラに通信することができる。

本明細書に記載される流体導管のいずれも、例えば、ポリエチレン、ポリカーボネート、またはプラスチック製のチューブであり得る。第１のＭＣＣＳと第２のＭＣＣＳとの間に配置される流体導管は、任意の組み合わせで以下の１つまたはそれ以上をさらに含むことができる：１つまたはそれ以上のインライン緩衝液調整リザーバであって、流体導管と流体連通しており、インライン緩衝液調整リザーバ内に保存された緩衝液が流体導管内に存在する流体に添加されるように配置される１つ以上のインライン緩衝液調整リザーバ；ブレークタンクであって、流体導管と流体連通しており、第２のＭＣＣＳ内に容易に供給することができない流体導管内に存在する任意の過剰な流体を保持することができるように配置されるブレークタンク（例えば、本明細書に記載されるブレークタンクのいずれか）；および流体導管内に存在する流体を濾過（例えば、細菌を除去）することができるように流体導管内に配置される１つまたはそれ以上のフィルタ。インライン緩衝液調整リザーバのいずれも、例えば、約０．５Ｌ～５０Ｌの体積の緩衝液を（例えば、５０℃もしくはそれ以下、３７℃もしくはそれ以下、２５℃もしくはそれ以下、１５℃もしくはそれ以下、または１０℃もしくはそれ以下で）含有することができる。

本明細書に記載されるシステムは、場合により、第２のＭＣＣＳ内の最終クロマトグラフィカラムまたはクロマトグラフィ膜と出口との間に配置された流体導管を含むことができる。本明細書に記載されるシステムは、さらに、第２のＭＣＣＳ内の最終クロマトグラフィカラムまたはクロマトグラフィ膜と出口との間に配置された流体導管に液体連通した１つもしくはそれ以上のフィルタを含み、それにより、フィルタは、第２のＭＣＣＳ内の最終クロマトグラフィカラムまたはクロマトグラフィ膜と出口との間に配置された流体導管内に存在する流体から、例えば、沈降物質、粒子状物質または細菌を除去することができる。

本明細書に提供されるシステムの一部の実施例はまた、第１のＭＣＣＳの入口と流体連通性にあるバイオリアクタを含む。本明細書に記載されるかまたは当該技術分野において公知である例示的バイオリアクタのいずれかを本システムで使用することができる。

本明細書に提供されるシステムの一部の実施例はまた、ポンプシステムを含む。ポンプシステムは、以下の１つまたはそれ以上を含むことができる：１つまたはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）のポンプ（例えば、本明細書に記載されるかまたは当該技術分野において公知であるポンプのいずれか）、１つまたはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、もしくは５個）のフィルタ（例えば、本明細書に記載されるかまたは当該技術分野において公知であるフィルタのいずれか）、１つまたはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、もしくは１０個）のＵＶ検出器、および１つまたはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、もしくは５個）のブレークタンク（例えば、本明細書に記載されるブレークタンクのいずれか）。本明細書に提供されるシステムの一部の実施例には、さらに、ポンプと第１のＭＣＣＳの入口との間に配置される流体導管（例えば、本明細書に記載されるかまたは当該技術分野において公知である例示的な流体導管のいずれか）が含まれる。一部の実施例では、この特定の流体導管は、１つもしくはそれ以上（例えば、２つ、３つ、もしくは４つ）のポンプ（例えば、本明細書に記載されるかまたは当該技術分野において公知であるポンプのいずれか）、および／または１つもしくはそれ以上（例えば、２つ、３つ、もしくは４つ）のブレークタンク（例えば、本明細書に記載されている例示的なブレークタンクのいずれか）を含むことができ、これらのポンプおよび／またはブレークタンクは、液体導管に存在する流体と液体連通している。

本明細書に記載されるシステムの一部の実施例には、さらに、ポンプと入口との間の流体導管に接続されるさらなる流体導管が含まれ、さらなる流体導管の一端はバイオリアクタに流体的に接続され、他端はポンプと入口との間の流体導管に流体的に接続される。このさらなる流体導管は、バイオリアクタから除去された液体培養培地から細胞を除去することができるフィルタ（例えば、ＡＴＦ細胞保持システム）を含むことができる。

前述の生物学的製造システムは、治療タンパク質原薬を連続的に製造することを可能にする。例えば、本明細書に提供されるシステムは、約７０％超、約８０％超、約８２％超、約８４％超、約８６％超、約８８％超、約９０％超、約９２％超、約９４％超、約９６％超、または約９８％超の組換え治療タンパク質（出発物質、例えば、出発液体培養培地から）のパーセンテージの収率を可能にする。本明細書に記載されるシステムはまた、約８０％～約９０％、約８２％～約９０％、約８４％～約９０％、約８４％～約８８％、約８４％～約９４％、約８２％～約９２％、または約８５％～約９５％の組換え治療タンパク質（出発物質、例えば、出発液体培養培地から）のパーセンテージの収率をもたらすことができる。

本明細書に記載されるシステムはまた、約１．０ｍｇ／ｍＬ超、例えば、約１５ｍｇ／ｍＬ超、約２０ｍｇ／ｍＬ超、約２５ｍｇ／ｍＬ超、約３０ｍｇ／ｍＬ超、約３５ｍｇ／ｍＬ超、約４０ｍｇ／ｍＬ超、約４５ｍｇ／ｍＬ超、約５０ｍｇ／ｍＬ超、約５５ｍｇ／ｍＬ超、約６０ｍｇ／ｍＬ超、約６５ｍｇ／ｍＬ超、約７０ｍｇ／ｍＬ超、約７５ｍｇ／ｍＬ超、約８０ｍｇ／ｍＬ超、約８５ｍｇ／ｍＬ超、約９０ｍｇ／ｍＬ超、約１００ｍｇ／ｍＬ超、約１２５ｍｇ／ｍＬ超、または約１５０ｍｇ／ｍＬ超である組換え治療タンパク質の濃度を含有する治療タンパク質原薬の製造をもたらすことができる。

上記で検討したように、一部の実施形態では、第１および／または第２のＭＣＣＳは、周期的カウンター電流クロマトグラフィシステム（ＰＣＣＳ）であり得る。ＰＣＣＳは、例えば、２つまたはそれ以上のクロマトグラフィカラムからの組換え治療タンパク質の連続的溶出を可能にするために、スイッチされる２つまたはそれ以上のクロマトグラフィカラム（例えば、３つのカラムまたは４つのカラム）を含むことができる。ＰＣＣＳは、２つもしくはそれ以上のクロマトグラフィカラム、２つもしくはそれ以上のクロマトグラフィ膜、または少なくとも１つのクロマトグラフィカラムおよび少なくとも１つのクロマトグラフィ膜を含むことができる。カラム操作は、一般的に、装填、洗浄、溶出、および再生工程からなる。ＰＣＣＳでは、複数のカラムを使用して、同じ工程を離散的および連続的に循環的な様式で実行する。カラムは直列に操作されるため、あるカラムからの流動および洗浄は、別のカラムによって捕捉される。このＰＣＣＳの固有の特徴は、バッチモードクロマトグラフィ中に典型的であるように、動的結合能力ではなく、静的結合能力に近いレジンの装填を可能にする。

３つのカラムを含有するＰＣＣＳで使用される３つのカラムスイッチング技術の例を図１１に示す。サイクルは、カラムスイッチング技術で使用される３つのカラムの各々からの溶出プールをもたらす３つの完全なカラム操作と定義される。サイクルのすべての工程が完了すると、サイクルは再始動される。連続的なサイクルおよび溶出の結果として、ＰＣＣＳに流入する流体は連続的に処理され、一方、各カラムからの組換え治療タンパク質溶出は個別であり、周期的である。

図１１に示される例示的なサイクルなどのＰＣＣＳサイクルにおいてある工程から別の工程へ進むために、カラムスイッチング戦略が採用される。カラムスイッチング法は、図１１に示される例示的なＰＣＣＳシステムの３つのカラム内のカラム毎に２つの自動化されたスイッチング操作を採用し、第１は、最初の製造物のブレークスルーに関係し、第２はカラムの飽和に一致する。カラムスイッチング操作がいつ行われるべきかの決定は、ＰＣＣＳの各クロマトグラフィカラムからの溶出液中の組換え治療タンパク質濃度に関する情報に基づいている。

上記で検討したように、本明細書に開示される赤外分光測定システムは、ＰＣＣＳカラムからの溶出液中の組換え治療タンパク質の濃度を決定するために使用することができる。濃度情報は、生物学的製造システムのフィードバック制御として機能し、ＭＣＣＳコントローラに送信され、スイッチが正当化されると判断した後、カラムスイッチングを開始する。

一例として、カラム装填中、ＰＣＣ制御システムは、上記で検討した赤外分光測定システムを使用して、カラムから溶出する治療タンパク質物質のベースライン濃度（典型的には、ゼロ濃度である）を決定することができる。活性溶出中に、タンパク質物質が出現すると、測定されたタンパク質濃度が増加する（例えば、ベースライン濃度を上回る）。システムは、増加するタンパク質濃度を監視し続け、濃度が所定の閾値に達した場合、カラム１からのフロースルーは、廃棄物にではなく、カラム２に誘導される。名目上、これは時刻ｔ_１で起こる。

カラム１に供給が続くと、カラム１は、最終的にタンパク質製造物でほぼ飽和する。この時点で、溶出液中のタンパク質の測定濃度は、時刻ｔ_２で起こる別の所定の値に達した。この時点で、ＭＣＣＳコントローラは、入口供給をカラム２にスイッチする。

上記のカラムスイッチング戦略は、供給製造物の濃度および容量に関係なく、カラムの均一な装填を可能にする。各カラムからの溶出液中で検出された組換えタンパク質のレベルに基づくカラムの同様のスイッチを実装することができる。カラムスイッチはまた、経過時間、または第１もしくは第２のＭＣＣＳ中の１つもしくはそれ以上のクロマトグラフィカラムおよび／もしくはクロマトグラフィ膜を通過した流体（例えば、緩衝液）の量に基づくことができる。

制御カラムスイッチング事象にフィードバック情報を提供することに加えて、本明細書に開示される測定システムは、種々の他の生物学的製造工程および動作パラメータの調整のためのフィードバック情報を提供することができる。このような調整の一例は、生物学的製造プロセスの種々の段階における緩衝液濃度の制御された調整である。

一般的に、１個またはそれ以上（例えば、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、１０個、１１個、１２個、１３個、１４個、１５個、１６個、１７個、１８個、１９個、２０個、２１個、２２個、２３個、もしくは２４個）の異なるタイプの緩衝液は、本明細書に記載されるプロセスのいずれかにおいて、２つまたはそれ以上のＭＣＣＳの使用中に採用することができる。当該技術分野において公知であるように、本明細書に記載されるプロセスで使用される２つまたはそれ以上のＭＣＣＳにおいて使用される１つまたはそれ以上のタイプの緩衝液は、２つまたはそれ以上のＭＣＣＳ（例えば、第１および第２のＭＣＣＳ）のクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜に存在するレジン、組換え治療タンパク質、ならびに２つまたはそれ以上のＭＣＣＳの特定のクロマトグラフィカラムおよび／またはクロマトグラフィ膜によって行われるユニット操作（例えば、本明細書に記載される例示的なユニット操作のいずれか）に依存する。本明細書に記載されるプロセスのいずれかにおける２つまたはそれ以上のＭＣＣＳの使用中に採用される緩衝液の体積およびタイプはまた、当業者によって決定され得る（例えば、以下により詳細に検討される）。例えば、本明細書に記載されるプロセスのいずれかにおいて、２つまたはそれ以上のＭＣＣＳの使用中に採用される緩衝液の体積およびタイプは、組換えタンパク質医薬品における以下のものの１つまたはそれ以上を最適化するために選択することができる：組換え治療タンパク質の全収率、組換え治療タンパク質の活性、組換え治療タンパク質の純度のレベル、および組換え治療タンパク質を含有する流体からの生物学的汚染物質の除去（例えば、活性ウイルス、マイコバクテリア、酵母、細菌、または哺乳動物細胞の不存在）。

組換え治療タンパク質を含有する流体のイオン濃度および／またはｐＨを調整するユニット操作は、（例えば、単一のＭＣＣＳ内のカラム間、または最後から２番目のＭＣＣＳ（例えば、第１のＭＣＣＳ）における最後のカラムの後、および組換え治療タンパク質を含有する流体が次のＭＣＣＳ（例えば、第２のＭＣＣＳ）の最初のカラムに供給される前に）、組換え治療タンパク質を含有する流体に新規または追加の緩衝溶液を添加する緩衝液調整リザーバ（例えば、インライン緩衝液調整リザーバ）を含み、利用するＭＣＣＳ（例えば、第１および／または第２のＭＣＣＳ）を使用して行うことができる。インライン緩衝液調整リザーバは、任意のサイズ（例えば、１００ｍＬを超える）であり得、任意の緩衝溶液（例えば、組換え治療タンパク質を含有する流体と比較して増加もしくは減少したｐＨ、組換え治療タンパク質を含有する流体と比較して増加もしくは減少したイオン（例えば、塩）濃度、および／またはＭＣＣＳ（例えば、第１もしくは第２のＭＳＣＣＳ）の少なくとも１つのクロマトグラフィカラムもしくは少なくとも１つのクロマトグラフィ膜に存在するレジンへの結合について組換え治療タンパク質と競合する薬剤の増加もしくは減少した濃度のうちの１つまたはそれ以上を有する緩衝溶液）を含有することができる。

一部の実施形態では、プロセス流体に加える該量の緩衝溶液のＭＣＣＳコントローラによる決定は、先に検討したように行われる赤外分光測定から誘導されたプロセス流体の成分に関する濃度情報に基づく。例えば、このような測定の目的のための溶質は、緩衝溶液成分、または濃度が流体緩衝液組成物、プロセス流体のｐＨ、および／もしくはプロセス流体のイオン強度に関係するプロセス流体の成分であり得る。成分に関する濃度情報の測定は、フィードバック情報としてＭＣＣＳコントローラに提供され、フィードバック情報を使用して、プロセス流体に排出する１つまたはそれ以上の緩衝溶液の時期および量を決定する。赤外分光測定システムは、一般的に、プロセス流体を測定し、緩衝液関連のフィードバック情報をＭＣＣＳコントローラに提供する目的で、生物学的製造システム内の任意の位置に配置することができる。

ある種の実施形態では、プロセス流体に関する抗体濃度情報を使用して、細胞培養液がバイオリアクタに導入される速度を制御することができる。特に、バイオリアクタから採取されたプロセス流体中の抗体濃度値を決定することによって、ＭＣＣＳコントローラは、バイオリアクタ中への細胞培養液の流出速度を調整することができる。このように調整することにより、バイオリアクタの細胞密度および特異的生産性から誘導される体積製造性を制御することができる。固定された潅流速度に対して、このような調整は、ＭＣＣＳ１が単位時間あたりほぼ一定量の製造物を受け取るように、プロセス流体中の抗体濃度の制御を可能にする。言い換えれば、この性質の調整は、バイオリアクタ内の製造物の生成速度が、特定の期間にわたってほぼ一定の状態であることを確実にするために使用することができる。

一部の実施形態では、プロセス流体に関連するある種の品質特性の決定は、ＭＣＣＳコントローラによって使用され、生物学的製造システムが許容可能な範囲のパラメータ内で操作しているかどうか、または操作中にシステムが１つもしくはそれ以上の許容可能なパラメータ範囲外であるかどうかを決定することができる。

１つまたはそれ以上の品質特性の各々について、較正手順を通じて許容可能な値の範囲を確立することができる。これらの範囲は、生物学的製造物が、許容可能な速度および純度レベルで生成され、一方、副製造物および他の望ましくない種の収率が、許容可能に低いレベルであるシステムの動作条件を効果的に確立する。システムが１つまたはそれ以上の範囲の外で動作する場合、製造物の収率および／または純度を低減させ、望ましくない種の製造の速度／量を増加させ、試薬の消費速度を増加させ、および／または他の望ましくない効果もしくは条件をもたらす。

システム内の１つまたはそれ以上の場所でのプロセス流体について決定された品質特性を使用して、システムがこれらの動作パラメータの許容範囲内で動作することを確実にすることができる。１つまたはそれ以上の品質特性の決定値が確立された許容範囲を超えた場合、ＭＣＣＳコントローラは、潜在的な故障状態が存在することを特定する。

故障状態に対処するために、ＭＣＣＳコントローラ（またはＭＣＣＳコントローラに接続された別のシステムコントローラ）は、その操作を変更するために、生物学的製造システムの動作パラメータのいずれかを調整することができ、それによって、それらが許容範囲内に入るように、品質特性の値を調整することもできる。この性質の補正動作は、品質特性の決定値によって提供されたフィードバックに基づいて、システムが、確立した組または範囲の動作条件内で積極的に維持されることを確実にする。

ある種の実施形態では、ＭＣＣＳコントローラ（またはＭＣＣＳコントローラに接続された別のシステムコントローラ）は、システムが許容可能な動作条件の範囲からあまりにも遠く離れていると判断し、そのためシステムを許容可能な範囲の条件に戻すことが困難であるかもしくはさらには不可能である、または他の望ましくない結果をもたらすと判断した場合、コントローラは、バイオリアクタに制御シグナルを送信して、製造を中止し、その内容物を廃棄に放出することができる。このような場合、効果的な是正動作は実用的ではないかまたは不可能である、製造プロセスは、システムの許容可能な動作条件の範囲からあまりにも遠くに逸脱している。バイオリアクタの内容物を単に放出することにより、システムは、許容可能な条件範囲から回復不能に逸脱した可能性のある進行中の製造プロセスを調整しようとするよりもむしろ、製造プロセスを再開することにより、かなりの時間を節約することができる。

さらに、フィードバックは、１つまたはそれ以上のバイオリアクタ培地成分（例えば、グルコース濃度、グルタミン濃度、乳酸濃度、およびアンモニウムイオン濃度）の測定値に基づいて、ＭＣＣＳコントローラ（または別のシステムコントローラ）に提供され、次に、反応器条件を調整して、細胞生存率、製造物収率、および他の性能計量が目標範囲内に維持されることを確実にするために使用することができる。１つまたはそれ以上のプロセスパラメータは、製造物の品質特性および他の測定量の値に基づいてなされる調整と同様の方法で、バイオリアクタ培地成分の値に基づいてコントローラによって調整することができる。

以下の実施例は、前述の開示の種々の態様をさらに例示するために提供され、明示的に記述されない限り、特許請求の範囲のいずれもの特徴を他に限定することも、または実施形態の態様を限定することも意図されない。

本明細書に開示された方法およびシステムを評価するために、ＡＴＲ幾何学および部分最小二乗多変量データ分析を用いたＦＴＩＲ分光法を使用して、振動分光情報の単一セット（マルチ特性製造物品質（ＭＡＰ－Ｑ））を用いた複数プロセスの物理的および化学的特性を迅速および正確に決定するためのケモメトリックモデルを開発した。抗体医薬候補－Ｘの複数の採取日からのプロテインＡ精製された試料を、オフライン参照アッセイ（クロマトグラフィおよびＥＬＩＳＡ）を用いて、それらの濃度、凝集体、電荷変動分布、および宿主細胞タンパク質（ＨＣＰ）含有量について分析し、同じ試料をＦＴＩＲ ＡＴＲ測定に供した。オフライン参照アッセイおよびＦＴＩＲ ＡＴＲ赤外分光情報応答からのデータを用いて、ＰＬＳ多変量データ分析を使用してケモメトリックスモデルを構築し、それらの精度を評価するためにモデルをクロス検証した。

抗体医薬候補－ＸのプロテインＡで精製された自家生成の採取試料を本研究のために使用した。使用されたモノクローナル抗体は、ＩｇＧ４サブクラスのものであり、チャイニーズハムスタ卵巣（ＣＨＯ）哺乳動物発現系において発現された。採取試料（２６試料）は、交互接線流潅流バイオリアクタからの異なる培養日から得られた。採取物を、ＡＫＴＡ Ｅｘｐｌｏｒｅｒシステム（ＧＥ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ、Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ、ＰＡから入手可能）を用いて、ＭａｂＳｅｌｅｃｔ ＳｕＲｅ ＬＸレジンを充填させた０．６６ｃｍ×２０ｃｍ Ｉ．Ｄ．（６．８ｍＬ）プロテインＡカラムを用いて精製した。

ＩＮ３５０Ｔ（登録商標）ダイヤモンドＡＴＲ（減衰全反射）光ファイバープローブおよびＭＣＴ（水銀カドミウムテルル）センサを備えたＢｒｕｋｅｒ ＭＡＴＲＩＸ－ＭＦ（登録商標）ＦＴＩＲ（Ｂｒｕｋｅｒ Ｏｐｔｉｃｓ、Ｂｉｌｌｅｒｉｃａ、ＭＡ）分光計を試料のアットライン測定のために使用した。各試料の約５０ｍＬをＡＴＲダイヤモンド結晶上に置き、４００ｃｍ^－１～４０００ｃｍ^－１の波数範囲（走査速度１０ｋＨｚ、分解能２ｃｍ^－１、および１回あたり３２回の走査）で、Ｂｒｕｋｅｒ ＯＰＵＳ収集ソフトウェア（Ｂｒｕｋｅｒ Ｏｐｔｉｃｓ、Ｂｉｌｌｅｒｉｃａ、ＭＡから入手可能）を用いてスペクトルを測定した。参照スペクトルは、プローブ上に構築されたブランクＡＴＲセルを用いて最初に記録された。全試料の単一ビームスペクトルを得て、空気のバックグラウンドスペクトルに対して分割し、吸光度単位でスペクトルを提示した。

赤外振動情報を前処理し、ＭＡＴＬＡＢ計算ソフトウェア（ＭａｔｈＷｏｒｋｓ、Ｎａｔｉｃｋ、ＭＡから入手可能）およびアンスクランブラーカモソフトウェア（ＣＡＭＯ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｉｎｃ、３３３００ Ｅｇｙｐｔ Ｌａｎｅ、Ｍａｇｎｏｌｉａ、ＴＸ）を用いて、目的の各特性についてケモメトリック部分最小二乗（ＰＬＳ）モデルを構築した。前処理の間、ＦＴＩＲスペクトルは、最初に、８００～１８００ｃｍ^－１の間の平均吸光度値を用いてオフセットされ、続いて、ベースライン補正および面積正規化された。ＰＬＳモデルのクロス検証（ＲＭＳＥＣＶ）の二乗平均平方根誤差および決定係数（Ｒ^２）を改善するために、線形オフセット減算、直線減算、ベクトル正規化、最小－最大正規化、乗算散乱補正、一次導関数、および二次導関数などのいくつかの前処理方法を評価した。各特性のオフラインクロマトグラフィ／ＥＬＩＳＡに基づく参照測定を、ＰＬＳモデルを構築する際に、前処理されたＦＴＩＲ ＡＴＲスペクトルデータと相関させた。

較正モデルの検証を確実にするために、２０個のプロテインＡ精製された試料にクロス検証法を適用した。データセットをｋ個のサブセットに分割し、ｋフォールドモデルを訓練し、試験したｋフォールドクロスバリデーションを用いて、試料の各ＦＴＩＲ ＡＴＲスペクトルを検証した。各回、ｋ個のサブセットのうちの１個を試験セットとして使用し、他のｋ－１個のサブセットをプールして訓練セットを形成した。全ｋ回の試験間の平均誤差を計算した。各特性値に対応する波数（または周波数）範囲を最適化し、最良の多変量統計を達成した。

また、オフラインクロマトグラフィおよびＥＬＩＳＡアッセイを用いて、抗体濃度、凝集体、電荷変動分布、および宿主細胞タンパク質（ＨＣＰ）含有量について試料を試験し、基準値を得た。抗体濃度は、Ａｇｉｌｅｎｔ １１００ ＨＰＬＣシステム（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、Ｓａｎｔａ Ｃｌａｒａ、ＣＡから入手可能）上の０．２１×３ｃｍ Ｉ．Ｄ．（０．１ｍＬ）ＰＯＲＯＳプロテインＡ ＩＤカートリッジ（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ、Ｆｏｓｔｅｒ Ｃｉｔｙ、ＣＡから入手可能）を用いたプロテインＡクロマトグラフィにより、続いて、２８０ｎｍで溶出物をＵＶ測定することにより測定された。試料中の抗体の凝集形態のパーセンテージは、Ａｇｉｌｅｎｔ １１００ ＨＰＬＣシステム上の０．６０×４ｃｍ Ｉ．Ｄ．ＴＳＫｇｅｌ Ｇ３０００ＳＷ_ＸＬガードカラム（Ｔｏｓｏｈ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ、Ｋｉｎｇ ｏｆ Ｐｒｕｓｓｉａ、ＰＡから入手可能）を備えた０．７８×３０ｃｍ Ｉ．Ｄ．ＴＳＫｇｅｌ Ｇ３０００ＳＷ_ＸＬ分析ＳＥＣカラムを用いて、サイズ排除クロマトグラフィ（ＳＥＣ）により分析された。１５０ｍＭ塩化ナトリウム中の４０ｍＭリン酸ナトリウム溶出緩衝液を、イソクラティックモードで使用し、続いてフォトダイオードアレイ検出器を用いて２８０ｎｍでＵＶ吸光度を使用した。試料のＨＣＰ含有量は、製造者のマニュアルに従って、Ｃｙｇｎｕｓ技術（Ｗｒｅｎｔｈａｍ、ＭＡから入手可能）からのチャイニーズハムスタ卵巣ＨＣＰ ＥＬＩＳＡキットを用いて測定された。試料は、３つの希釈液で調製され、続いて、各々を複数回測定した。

試料中の抗体の電荷変動分布は、ｉＣＥ３（商標）システム（ＰｒｏｔｅｉｎＳｉｍｐｌｅ、Ｓａｎ Ｊｏｓｅ、ＣＡから入手可能）を用いたキャピラリ等電点電気泳動（ｃＩＥＦ）により分析された。各試料をメチルセルオース担体（methyl celluose carrier）の両性電解質中で調製し、電解条件下でそれらのｐＩに基づいて電荷変動（酸性および塩基性種）を分離した。ｉＣＥ３（商標）システムの内蔵全カラムＵＶ検出器を用いて、電荷変動の相対的分布を得た。

タンパク質分子の赤外スペクトルでは、分子の化学構造に、振動結合の強さおよび振動原子の質量によって観測された振動周波数を決定する支配的な効果があった。しかしながら、スペクトルに典型的に存在する多くのオーバーラップバンドのために、純粋に赤外スペクトルに基づいてタンパク質の化学構造を明確に決定することは困難である場合がある。

それにもかかわらず、分子の化学構造の変化は、観察されたスペクトルバンドの変化に基づいてしばしば検出された。このような例の１つは、タンパク質の機能にしばしば必須であるタンパク質側鎖のプロトン化状態の変化の検出であった。多くのタンパク質側鎖のプロトン化状態は、タンパク質の赤外スペクトルに反映され、赤外スペクトル情報からしばしば確実に推定された。

プロテインＡ精製された抗体試料のＦＴＩＲ ＡＴＲスペクトルを図１２に示す。アミドＩ（１６００～１６９０ｃｍ^－１）およびアミドＩＩ（１４８０～１５７５ｃｍ^－１）の特徴的なバンドを明確に認識することができる。ペプチド骨格のＣ＝Ｏ伸縮振動に起因するアミドＩバンドは、タンパク質のαヘリックス、βシート、ターン、および不規則立体配座、ならびにそれらの水素結合環境に感受性である。アミドＩＩは、Ｎ－Ｈ曲げとＣ－Ｎ伸縮振動に由来し、立体配座感受性である。

ある状況では、アミドＩＩバンドは、ＮＨ面内曲げモードおよびＣＮ伸縮モードの位相外組み合わせに対応し、ＣＯ面内曲げモードならびにＣＣおよびＮＣ伸縮モードからの寄与は小さかった。タンパク質では、アミドＩＩバンドは、典型的には、側鎖振動にほとんど影響されないが、タンパク質の二次構造と周波数との相関は、アミドＩバンドよりも単純ではない。これは、タンパク質の副製造物の相関を助け、タンパク質の貴重な構造情報および二次構造予測を提供する。

１３００～１４００ｃｍ^－１のアミドＩＩＩバンドは、面内のＮ－Ｈ曲がりおよびＣ－Ｎ伸縮による。アミドＩＶバンドは、Ｏ＝Ｃ－Ｎ変形のために６２５～７２５ｃｍ^－１でほとんどが発生するいくつかの座標変位の混合物から生じる非常に複雑なバンドであった。二次構造における水素結合の強さおよびペプチドの異なる遷移双極子間の結合は、この領域における吸収周波数に影響を及ぼし、実験分光データからタンパク質を定量化するために用いることができる。

生物学的試料では、各立体配座実体は、分子のＦＴＩＲ ＡＴＲスペクトルに寄与した。アミドＩバンド外形は、アルファヘリックス、ベータシート、ターン、および非秩序構造または不規則構造などの異なる構造要素を表すいくつかのオーバーラップ成分バンドからなる複合体であった。

これらのＦＴＩＲバンドにコードされた組成構造情報を抽出するために、１１００～１５９５ｃｍ^－１および１６００～１７００ｃｍ^－１の周波数範囲のＦＴＩＲ分光情報を用いて、緩衝液成分および水から生じる吸光度を排除し、二次導関数の平均中心ＦＴＩＲ ＡＴＲスペクトルを用いてＰＬＳ較正を計算した。抗体医薬候補－Ｘの２０個のプロテインＡ精製された試料を用いたｋフォールドクロスバリデーション法を使用してＰＬＳモデルを構築した。モデルのオーバートレーニングもまた解析し、モデルの頑健性を評価した。

図１３は、抗体濃度についてのＰＬＳモデルから計算された予測された抗体濃度値、および対応する測定された抗体濃度値を示すグラフである。ＰＬＳモデルは、ＦＴＩＲ ＡＴＲ予測値とオフラインのクロマトグラフィベースの基準値との間に優れた相関を示した。相関係数Ｒ^２は０．９９であり、クロス検証（ＲＭＳＥＣＶ）の二乗平均平方根誤差は０．５５であった。モデルの精度は、開発した較正モデルを用いて６つの未知試料の抗体濃度を予測することにより評価された。未知試料Ｕ－１～Ｕ－６の結果を図１７の表に示す。

タンパク質がミスフォールドしている凝集現象は、ＦＴＩＲ ＡＴＲスペクトルの主要なアミドピークのシフトにつながる可能性がある。結果として、バンド先鋭化フーリエ自己デコンボリューション技術を用いて、離散サブ成分吸収バンドのＦＴＩＲ範囲および位置を推定した。フーリエ自己デコンボリューションはバンド幅を減少させ、ガウス関数を使用してオーバーラップする成分バンドの分離を可能にする。

凝集タンパク質の振動周波数は、異なる疎水性環境のため、１６２０～１６２５ｃｍ^－１付近で低下し，アミドＩＩ（～１５４０ｃｍ^－１）の周波数シフトを示すことが多い。したがって、１３９３～１５５４ｃｍ^－１および１６００～１６３５ｃｍ^－１からのＦＴＩＲ領域を選択して、較正モデルを開発した。加えて、タンパク質のＣ－Ｏ－Ｈ振動による予測精度を改善するために、１１８０～８４４ｃｍ^－１のＦＴＩＲ領域を選択した。図１４Ａは、プロテインＡ精製された試料のフーリエ自己デコンボリューションされたＦＴＩＲスペクトルの例を示す。

図１４Ｂは、凝集（実線）および測定された凝集値（点）のために開発されたＰＬＳ較正モデルを示すグラフである。ＰＬＳ較正モデルは、ＦＴＩＲ予測凝集値（％）と参照ＳＥＣ値との間に優れた相関を示した。ＲＭＳＥＣＶ、Ｒ^２および相対パーセント差（ＲＤＰ）値は、それぞれ０．０４、０．９７および５．８であった。

ＨＣＰなどの低濃度種に対する頑健なケモメトリックスモデルを構築する際の課題の一つは、培地中の高分子電解質からの影響である。約１，３９０ｃｍ^－１および１００５～１１０ｃｍ^－１に現れるピークを高分子電解質に割り当てることができることが公知である。図１５Ａは、ＨＣＰのためのＰＬＳモデルの構築に使用される、平均中心、ベースライン補正、および面積平均二次導関数ＦＴＩＲ ＡＴＲスペクトルのセットを示す。

ＨＣＰ定量のためのＰＬＳモデルを開発するために、１５００～１６００ｃｍ^－１、１６００～１６８０ｃｍ^－１、１４８９～１４１４ｃｍ^－１、および１１７４～１２８６ｃｍ^－１の中間ＩＲ領域周波数範囲を使用した。すべてのスペクトルは、図１５Ａに示されるように、平均中心、ベースライン補正、および面積平均化されたものであった。

図１５Ｂは、ＨＣＰ定量（実線）および測定ＨＣＰ値（点）のモデルを示すグラフである。Ｒ^２＝０．８９，ＲＭＳＥＣＶ＝７１．１，ＲＰＤ＝３．０５とかなり良好な相関が観察された。

電荷変動分布を決定するためのＰＬＳモデルを評価するために、試料の前処理されたＦＴＩＲ ＡＴＲスペクトルは、３つの別々のモデルを構築するために、それぞれ、ｐｒｅ－Ｍａｉｎ（酸性）、Ｍａｉｎ、およびｐｏｓｔ－Ｍａｉｎ（塩基性）種のための２０試料を用いて、ｋフォールドクロスバリデーションに供された。モデルの過剰訓練および頑健性を評価した。電荷変動の分析は、主にＣ末端リジン修飾に依存しており、大部分はフィンガープリント領域におけるスペクトルパターンシフトを１０００～１８５０ｃｍ^－１にもたらす。したがって、１１１８ｃｍ^－１から１５００ｃｍ^－１までの多重散乱補正および二次導関数分析に供された平均中心スペクトルは、図１６Ｂに示されるＭａｉｎピークに対するＰＬＳモデル（実線）の構築のために使用された。ＭａｉｎピークモデルのＰＬＳ統計には、０．９９のＲ^２、０．００１のＲＭＳＥＣＶ、および１２．４のＲＰＤが含まれる。

ｐｒｅ－Ｍａｉｎ分析では、１１２０ｃｍ^－１から１４７０ｃｍ^－１までのＦＴＩＲ領域は、最大１０までのＰＬＳランクを用いて、最良のＰＬＳ較正モデルをもたらした。モデルを図１６Ａに示す。ＲＭＳＥＣＶ、Ｒ^２、およびＲＰＤ値は、それぞれ０．００１２５、０．９９３７、および１２．６であった。

ｐｏｓｔ－Ｍａｉｎ分析では、１１８７ｃｍ^－１から１８３９ｃｍ^－１までのＦＴＩＲ領域を用いて、図１６Ｃのグラフに示されるＰＬＳモデルを構築した。参照ｃＩＥＦ法による測定値との優れた相関を達成した。ＲＭＳＥＣＶ、Ｒ^２およびＲＰＤ値は、０．００１１８、９９．５９、および１５．７であった。モデルの精度はまた、６つの未知試料、Ｕ－１～Ｕ－６の電荷変動分布を予測することによって評価され、その結果を図１７に示す。

バイオリアクタ培地成分および条件の値を正確に決定するのに、インライン赤外スペクトル測定およびケモメトリックモデルの使用の有効性を評価するために、本明細書に開示された方法をグルコース濃度、グルタミン濃度、ＩｇＧ濃度、乳酸濃度、アンモニア濃度、および浸透圧の測定に適用した。具体的には、インラインＡＴＲ赤外スペクトル測定をリアクタ培地で行い、これらの量の各々について検証されたケモメトリックモデルを用いて、赤外スペクトル測定からの量の各々についての値を予測した。赤外線由来値の精度を決定するために、リアクタ培地もまた手動でサンプリングし、各量の値を個々の分析を介して決定した。

図２１Ａ～２１Ｆは、バイオリアクタ培地について、グルコース濃度（図２１Ａ）、グルタミン濃度（図２１Ｂ）、ＩｇＧ濃度（図２１Ｃ）、乳酸濃度（図２１Ｄ）、アンモニウムイオン濃度（図２１Ｅ）、および浸透圧（図２１Ｆ）の「真の」値（菱形マーカ）および予測（または赤外線由来）値（実線）を示すグラフである。各測定量について、真の値と予測値の間に優れた一致が達成された。

図２２Ａ～２２Ｄは、グルコース濃度（図２２Ａ）、採取力価（図２２Ｂ）、乳酸濃度（図２２Ｃ）、およびアンモニウムイオン濃度（図２２Ｄ）の真（菱形マーカ）および予測（点マーカ）の値を示すグラフである。各真の値について、複数の予測値が、複数の赤外スペクトル測定から決定され、図２２Ａ～２２Ｄ中の点マーカの分布は、赤外スペクトル情報に基づいて予測される値の変動性を示す。図の各々には比較的に少数の外れ値が現れるが、個別に予測された値の大部分は、種々の量の真の値と密接に一致し、赤外線で決定された値の各組の分布は、対応する真の値と一致した。

図２３Ａ～２３Ｃは、バイオリアクタ培養培地の後期で、４２日目および４３日目におけるグルコース濃度（２３Ａ）、乳酸濃度（図２３Ｂ）、およびアンモニウムイオン濃度（図２３Ｃ）の真の（大きな点）および予測された（すなわち、赤外線で決定された、小さな点）値を示すグラフである。グラフから明らかなように、これらの量の赤外線によって決定された値は、継続して真の値と十分に一致し、これは、細胞培養および培地が比較的長い時間後に製造物を生成し続けるにもかかわらず、複数の異なる培地成分関連量の値を決定するために赤外スペクトル情報に依存するケモメトリックスに基づく方法が非常に正確であることを実証した。

Claims (30)

1. 生物学的製造システムであって、
   放射線を発生するように構成された放射線源；
   以下：
   共通のクラッドに２つのファイバコアを含む光ファイバ；
   光ファイバの端部に組み込まれ、２つのファイバコアの第１のファイバコアを伝播する発生放射線が光学素子の第１の側に入射するように配置された光学素子、ここで、流動溶液は、光学素子の表面の第１の側とは反対の第２の側に位置し、光学素子の表面から全内部反射を受ける放射線は、２つのファイバコアのうちの第２のファイバコアに結合される；および
   第２のファイバコアから全内部反射を受ける放射線を受け取るように配置された検出器
   を含む検出装置；ならびに
   検出装置に接続され：
   溶液の振動スペクトルに関する情報に対応する検出装置からの測定シグナルを受け取り；
   第１のケモメトリックスモデルを用いて情報を分析し、溶液に関連する第１の品質特性の値を決定し；
   第２のケモメトリックスモデルを用いて情報を分析し、溶液に関連する第２の品質特性の値を決定し；および
   第１および第２の品質特性の値のうちの少なくとも１つに基づいて、バイオリアクタの少なくとも１つのパラメータを調整する
   ように構成されたシステムコントローラ
   を含む、前記生物学的製造システム。
2. バイオリアクタは溶液を製造するように構成され、流動溶液はバイオリアクタから誘導され、または流動溶液は精製ユニットから受け取られる、請求項１に記載のシステム。
3. 流動溶液は、タンパク質ベースの治療物質、核酸ベースの原薬、および遺伝子治療原薬のうちの少なくとも１つを含む生物学的製造物を含む、請求項１に記載のシステム。
4. 第１および第２の品質特性は、各々、独立して、生物学的製造システムにより製造された生物学的製造物について、製造物の品質特性、製造物に関連する不純物、およびプロセスに関連する不純物からなる群から選択される、請求項１に記載のシステム。
5. 第１および第２のファイバコアは、光学素子の異なる表面に結合される、請求項１に記載のシステム。
6. バイオリアクタから誘導された溶液を受け取るように配置されたフローセルをさらに含み、全内部反射センサは、フローセルの一部とさらに統合される、請求項１に記載のシステム。
7. 第１のケモメトリックスモデルは、第１の品質特性と相関する第１の組の少なくとも３つの主振動成分を含む、請求項１に記載のシステム。
8. 第２のケモメトリックスモデルは、第２の品質特性と相関する第２の組の少なくとも３つの主振動成分を含み、第１および第２の組の主振動成分は、共通のメンバーを有しない、請求項７に記載のシステム。
9. バイオリアクタの少なくとも１つのパラメータの調整は、バイオリアクタ中の溶液のｐＨを調整することを含む、請求項１に記載のシステム。
10. バイオリアクタの少なくとも１つのパラメータの調整は、バイオリアクタ中の種の濃度を調整することを含み、種は、乳酸イオン、アンモニウムイオン、グルコース、およびグルタミンから成る群から選択される少なくとも１つのメンバーを含む、請求項１に記載のシステム。
11. バイオリアクタの少なくとも１つのパラメータの調整は、バイオリアクタ中の細胞密度を調整することを含む、請求項１に記載のシステム。
12. 生物学的製造システムであって、
    生物学的製造物を含む溶液を精製するように構成された第１の精製ユニット；
    第１の精製ユニットからの溶液を受け取るように構成された第２の精製ユニット；
    溶液が、第１および第２の精製ユニットの間のフローセルを通して通過するように配置されたフローセル；
    放射線を発生するように構成された放射線源；
    以下：
    共通のクラッドに２つのファイバコアを含む光ファイバ；
    光ファイバの端部に組み込まれ、２つのファイバコアの第１のファイバコアを伝播する発生放射線が光学素子の表面の第１の側に入射するように配置された光学素子、ここで、溶液は、光学素子の表面の第１の側とは反対の第２の側に位置し、光学素子の表面から全内部反射を受ける放射線は、２つのファイバコアのうちの第２のファイバコアに結合される；および
    第２のファイバコアから全内部反射を受ける放射線を受け取るように配置された検出器
    を含む検出装置；ならびに
    検出装置に接続され：
    溶液の振動スペクトルに関する情報に対応する検出装置からの測定シグナルを受け取り；
    第１のケモメトリックスモデルを用いて情報を分析し、溶液に関連する第１の品質特
    性の値を決定し；
    第２のケモメトリックスモデルを用いて情報を分析し、溶液に関連する第２の品質特性の値を決定し；および
    第１および第２の品質特性の値のうちの少なくとも１つに基づいて、第１の精製ユニットの少なくとも１つのパラメータを調整する
    ように構成されたシステムコントローラ
    を含む、前記生物学的製造システム。
13. 生物学的製造物は、タンパク質ベースの治療物質、核酸ベースの原薬、および遺伝子治療原薬のうちの少なくとも１つを含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 第１および第２の品質特性は、各々、独立して、生物学的製造システムにより製造された生物学的製造物について、製造物の品質特性、製造物に関連する不純物、およびプロセスに関連する不純物からなる群から選択される、請求項１２に記載のシステム。
15. 第１および第２のファイバコアは、光学素子の異なる表面に結合される、請求項１２に記載のシステム。
16. 第１のケモメトリックスモデルは、第１の品質特性と相関する第１の組の少なくとも３つの主振動成分を含み、コントローラは、第１の組の主振動成分に基づいて第１の品質特性値を計算することによって、第１のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析するように構成される、請求項１２に記載のシステム。
17. 第２のケモメトリックスモデルは、第２の品質特性と相関する第２の組の少なくとも３つの主振動成分を含み、第１および第２の組の主振動成分は、共通のメンバーを有しない、請求項１６に記載のシステム。
18. 少なくとも１つのパラメータの調整は、複数の溶離液ストリームの間からの１つの溶離液ストリームを、第１の精製ユニットから第２の精製ユニットへ誘導する、請求項１２に記載のシステム。
19. 少なくとも１つのパラメータの調整は、第１の精製ユニット中の溶液のｐＨを調整すること、および第１の精製ユニットの溶液中の緩衝液成分を調整することから成る群から選択される少なくとも１つのメンバーを含む、請求項１２に記載のシステム。
20. 少なくとも１つのパラメータの調整は、第１の精製ユニット中の溶液の保持時間を調整することを含む、請求項１２に記載のシステム。
21. 方法であって、
    以下：
    共通のクラッドに２つのファイバコアを含む光ファイバの第1のファイバコアからの放射線を、光ファイバの端部に組み込まれた光学素子の表面の第1の側に入射するように誘導することであって、溶液は、第1の側とは反対の光学素子の表面の第２の側に配置される、こと；
    光学素子の表面から全内部反射を受ける放射線を、２つのファイバコアのうちの第２のファイバコアへと誘導すること;および
    前記第２のファイバコアから出現する放射線を検出すること
    により、生物学的製造システム中の溶液の振動スペクトルを得ること；並びに
    第１のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析し、溶液に関連する第１の品質特性の値を決定すること；
    第２のケモメトリックスモデルを用いて振動スペクトルを分析し、溶液に関連する第２の品質特性の値を決定すること；および
    第１および第２の品質特性の値のうちの少なくとも１つに基づいて、生物学的製造システムの精製ユニットの少なくとも１つのパラメータを調整すること
    を含む、前記方法。
22. タンパク質ベースの治療物質、核酸ベースの原薬、および遺伝子治療原薬のうちの少なくとも１つを製造するために、生物学的製造システムを用いることをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
23. 第１および第２の品質特性は、各々、独立して、生物学的製造システムにより製造された生物学的製造物について、製造物の品質特性、製造物に関連する不純物、およびプロセスに関連する不純物からなる群から選択される、請求項２１に記載の方法。
24. 第１および第２のファイバコアは、光学素子の異なる表面に結合される、請求項２１に記載の方法。
25. 溶液が光学素子に対して流れている間に、放射線を光学素子の表面の第１の側に入射するよう誘導することをさらに含む、請求項２１に記載の方法。
26. 光学素子の表面は、フローセルの表面と接触する、請求項２１に記載の方法。
27. 第１のケモメトリックモデルは、第１の品質特性と関連する第１の組の主要振動成分を含む、請求項２１に記載の方法。
28. 第１のケモメトリックモデルは、少なくとも５つの主要振動成分を含む、請求項２７に記載の方法。
29. 第１のケモメトリックモデルを用いて振動スペクトルを解析することは、第１の組の主要振動成分に基づいた第1の品質特性を計算することを含む、請求項２８に記載の方法。
30. 溶液は、生物学的製造システムの精製ユニットから排出された溶液を含む、請求項２１に記載の方法。

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