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
时间:2024-09-25 阅读:110
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:
l 自动反馈控制葡萄糖浓度在2g/L
l 葡萄糖浓度<4g/L时分批补料至6g/L
分析仪器:
l 活细胞密度:Vi-Cell(Beckman Coulter)
l 葡萄糖、乳酸、铵离子:BioProfile Flex2 (NOVA)
l 滴度:HALCON(RedShiftbio)
l 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;