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26

2024

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使用Maverick在线拉曼反馈控制葡萄糖流加帮助抗体表达工艺优化


对于CHO细胞表达抗体蛋白,通常认为目前的细胞系已经足够稳健,用户往往只需要选择合适的培养基来提高表达量就可以了;适度保持营养不富裕/不贫瘠是否能够帮助提高表达结果之前并没有太多研究。为此908devices公司设计了以控制葡萄糖浓度稳定在2g/L与经典的Fed-batch之间的表达结果比较。

实验条件

反应器:Distek BIOne 1250 3L

细胞系:NIST-CHO mAb

接种密度:0.5x106 cells/ml

基础培养基:Ex-Cell Advanced CHO Fed-batch Medium (SAFC)

补料培养基:Ex-Cell Advanced CHO Feed 1 (SAFC) w/o glucose fed at 5% EOD

补料策略对比:

  • 自动反馈控制葡萄糖浓度在2g/L
  • 葡萄糖浓度<4g/L时分批补料至6g/L

分析仪器:

  • 活细胞密度:Vi-Cell(Beckman Coulter)
  • 葡萄糖、乳酸、铵离子:BioProfile Flex2 (NOVA)
  • 滴度:HALCON(RedShiftbio)
  • 电荷异构体:ZipCHIP (908devices) with Orbitrap Exploris 240 Mass Spectrometer (Thermo Scientific)

反馈控制场景搭建: 

 

实验结果

图1:葡萄糖浓度(点图为离线Flex2数据,连线为在线拉曼Maverick数据,蓝线为自动反馈控制在2g/L葡萄糖浓度,黄线为经典Fed-batch补料葡萄糖浓度)

 

图2:乳酸浓度(点图为离线Flex2数据,连线为在线拉曼Maverick数据)

图3:铵离子浓度

图4:活细胞密度

图5:滴度

图6:电荷异构体

实验结论

1、可以发现通过自动控制葡萄糖浓度稳定在2g/L,代谢副产物乳酸和铵的浓度均下降约50%,而抗体蛋白滴度和电荷异构体主峰均上升约10%;

2、采用de Novo模型的即插即用在线拉曼Maverick,在无需提前建模或模型优化的情况下,可以实现与离线生化分析仪葡萄糖和乳酸参数值差异不超过+/-0.5g/L,大大节约了反馈控制场景搭建的(建模)时间成本;

关键词: