基于试验设计与响应面分析法的重组贝伐珠单抗细胞培养工艺优化

本研究采用多因素试验设计结合响应面分析法,通过对初始活细胞密度、变温时活细胞密度、培养时间、基础培养基混合比例和五水合硫酸铜添加浓度的研究,优化了以中国仓鼠卵巢细胞培养重组贝伐珠单抗的细胞培养工艺。采用全因子试验设计和中心复合设计,以抗体产量和乳酸浓度作为响应值进行模型拟合,应用MODDE软件对工艺参数模型进行预测,并对最佳工艺参数进行验证,得到的最优工艺参数为:初始时每1 ml含活细胞数(0.9±0.1)×10~6个、变温时每1 ml含活细胞数(20±2)×10~6个、BM01基础培养基占比75%、五水合硫酸铜浓度140μg/L、培养时间14 d,最终抗体产量高达5.3 g/L,同时收获时乳酸水平显著降低至0.4 g/L,降低了工艺失败的风险,提高了培养过程的耐受性。本研究为日后同类细胞培养工艺的开发或研究提供了参考。

确定性筛选设计优化双特异性抗体细胞培养工艺

[目的]旨在快速优化双特异性抗体细胞培养工艺参数,提高蛋白表达量,改善产品关键质量属性。[方法]应用确定性筛选实验设计研究工艺参数(接种密度、培养温度和流加策略)对细胞生长、蛋白表达及关键质量属性(电荷异质性、聚体和高甘露糖型)的影响,利用一步法找出最佳工艺条件,然后放大至2L生物反应器进行工艺验证。[结果]应用JMP软件对实验数据拟合分析找出了最佳工艺条件,接种密度:(1.3±0.2)×10^(6)cells/m L,培养温度:36.5±0.5℃,补料策略:第3 d、13 d流加初始培养体积3%,第5 d、7 d、9 d、11 d流加初始培养体积3.5%。通过2L生物反应器进行了工艺验证。活细胞密度峰值提高了11%,蛋白表达量提高了15%,质量合格。[结论]通过确定性筛选实验设计一步法快速找出了表达双特异性抗体的最佳细胞培养工艺条件,并且能在生物反应器中得到重复和验证。

大规模哺乳动物细胞培养中pCO2的控制策略

细胞培养工艺放大是生物抗体药物从实验室工艺走向临床和商业生产的必经之路,基于生物反应器的大规模细胞培养技术是制药企业的核心竞争力。哺乳动物细胞对环境变化高度敏感,大小规模反应器中工艺表现不一致成为放大的主要挑战,其中高二氧化碳分压(pCO2)问题给大规模反应器中细胞生长、代谢和蛋白产量与质量带来严重影响。二氧化碳(CO2)积累主要来自于细胞代谢产生CO2与反应器传质水平的失衡。通过分析CO2积累的原因,从培养工艺的优化和放大参数的合理设计两方面总结了降低大规模CO2积累的方法,最后结合新型大规模反应器pCO2预测模型,为工艺放大过程中pCO2的有效控制提供参考。

氨基酸分析在细胞工艺研究中的应用

在CHO细胞培养过程中,氨基酸的变化和消耗,是伴随CHO细胞所表达的抗体不同而发生变化。这就要求在细胞培养工艺的后期添加不同成分和比例的氨基酸进行补充,本文研究了用相同的CHO细胞为载体,表达不同抗体的细胞培养工艺后期氨基酸变化情况。从而,为细胞培养工艺后期流加氨基酸提供依据。通过氨基酸的补充可以提高培养工艺中细胞的活率和维持的时间,从而提高单批产量。这在今后放大培养过程中,对工艺的优化有着重大的意义。