日漸紅火的“在線配液技術IC”

日漸紅火的“在線配液技術IC”

為什麼是緩衝液配製?

前些年當提到降低成本,提高生產效率,經常聽到的話題是:如何提高 Titer,SU 在一定規模上比不鏽鋼經濟效益明顯,如何解決親和載量問題……

當這些方面都有了長足發展之後,緩衝液配製在這兩年突然火了,成為大家經常探討的話題。其出來之晚,根據藥品的生命週期來講,是有其客觀原因的。


在藥品上市前的階段,重心為藥品工藝開發及上市申請準備,每年的藥品生產排班相對輕鬆,此時緩衝液的瓶頸並未顯現,有限的資源投資在其他方向會比緩衝液有更好的回報;

當藥品有明顯的預期可以上市或擴產,此時基於市場的需求量,生產的規模會增大,每年的生產批次會劇增,緩衝液相關的罐體數目,廠房面積及運營成本會明顯體現。

在國外目前產業化生產的生物製藥大企業中,90% 的廠房內的大罐體與緩衝液配製相關;廠房的 40% 左右是緩衝液區域;同時日常的運營成本中,緩衝液也佔據 15%-20% 的比例(1)。國內生物製藥逐漸發展到產業化階段或擴產階段,也都在摸索對應的緩衝液製備解決方案,在保證產品質量的同時,解決目前的瓶頸。


為什麼不是在線稀釋技術 ILD?

在最初遇到緩衝液製備的瓶頸時,事實上最早的方案為在線稀釋技術 ILD(見圖 1),ILD 的設計理念是:將原先複雜緩衝液 1×使用緩衝液,濃縮為 5×或其他倍數緩衝液(濃縮倍數(CF)取決緩衝液成分中溶解度最小的組分)。

為保證足夠濃縮倍數,也有將鹽溶液單獨稀釋的三泵方案或者四泵方案。在使用時將這些混合濃縮液組分通過 WFI 泵或者 PW 泵進行稀釋。在一定規模內,一定程度上可以減少配製體積和使用面積,諸如很多時候在層析工藝中用普通雙泵系統進行的梯度洗脫,就類似稀釋模式。

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圖 1 簡單在線稀釋系統設計


但在線稀釋技術 ILD 這種改良的技術在應用中有諸多限制。


第一 母液是多組分濃縮液,撇開溶解度不夠高對於房間面積節省有限的情況,當規模足夠大時,精確的稱量多個組分配製成濃溶液是個非常大的挑戰,而在線稀釋技術 ILD 僅依靠流量計稀釋來實現終溶液的關鍵工藝屬性 (Critical Process Attributes, CPA),不允許母液有誤差。

第二 基於化學特性,緩衝液稀釋後會出現 pH 漂移,而 pH 值是 CPA 的一部分,很多也是產品穩定性的關鍵因素。針對 pH 漂移問題在 ILD 系統上發展起來的優化方案,比如配製後調節 pH 系統,新加入的成分,會打破緩衝液的 CPA 的平衡,嚴重會影響純化等工藝,這也是 BPOG 最近的緩衝液白皮書經過反覆比較後得出在線稀釋方案的一致問題。


什麼是在線配液技術 IC?

在線配液技術 IC 是解決 ILD 方案在緩衝液配製中遺留問題發展而來的新技術。

在生物製藥中的緩衝液常為共軛酸鹼體系,通常會用一系列的 CPA 來定義,包括緩衝體系,緩衝液濃度,鹽濃度或電導,pH 值及其他添加劑。


相對複雜的最終工藝使用的緩衝液體系,事實上最基本的組成成分均為共軛酸、鹼、鹽、水和其他添加劑。這些基本的四到六種基礎化學試劑,可以組合形成生物製品純化所需的 10-20 種緩衝液。就如圖 2 所示,乙酸,乙酸鈉,氯化鈉,水這四個組分,通過組合可以組合成多種不同純化、超濾等工藝所需的緩衝液。

在線配液技術 IC 的設計理念就是如此,使用單一基礎的共軛酸、鹼、鹽、水和添加劑等組成部分配製出各種工藝實際需要的緩衝液,根據單一組分的母液個數,確定系統的泵的數量,入口數量等其他系統組成。IC 技術單一組分的這種設計就解決了 ILD 其中的母液難易配製的問題,並且增加了母液使用的靈活性。

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圖 2 乙酸母液和乙酸鈉母液在線配液


除了採用單一基礎化學組分作為母液外,控制設計上最核心的是根據緩衝液 CPA 的不同要求,具有不同的反饋控制迴路(表 1),實現了配製的緩衝液達到預期的緩衝液濃度,鹽濃度或電導、pH 等 CPA 需求。

針對在線配液 IC 的此類設計在 cGMP 應用上可行性及穩定性,Janssen 也在用一系列準確可靠的緩衝液對,使用科學的 DoE 方法,對該設備進行了相關的驗證,從緩衝液不同性質上,統計學上進行相關的分析研究,確定了此種設計可以解決緩衝液的配製問題,在 cGMP 中實現 POU 現配現用的需求 (2)。IC 技術上的這種基於緩衝液 CPA 反饋的設計解決了 ILD 的遺留的第二個問題,同時也符合了現在推崇的產品是設計出來的理念。

表 1 在線配液系統(IC)的控制模式及特點

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在線配液技術 IC

是否真的可以帶來經濟節省?


大規模緩衝液的體積大、數量多和佔地面積大,在進一步分析下也是佔用了很大的成本,關於 IC 是否能從成本上在商業化生產上具有明顯的幫助,本文以目前比較火的單抗項目,採用了BioSolve Process這款軟件進行了模擬評估。


BioSolve Process


對於新項目或者新技術的成本及價值評估,有許多經濟模型模擬軟件可以進行早期事先模擬和分析,BioSolve Process 軟件內優勢在於集合了眾多生物製品的工藝流程,可以進行相關生物製品模型建立;

在相關產品成本及回報率的 CoG、NPV、ROI 等經濟因素模擬時集成了對應的財務模型和廠房設備的成本計算模型,比如 Rule of Six-tenths 和成本指數 (圖 3),可趨勢性反應不同規模的廠房設備等硬件真實成本和項目價值。


本文在此模型基礎上以常見的 4×2000L 的上游規模分別進行兩個單抗生產線場景分析, 分別為 Sc1 MAb Typical SU 和 Sc2 Modified Mab Typical SU 進行 IC 技術引入的比較。

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圖 3 Rule of Six-tenthe

CB=具有 SB 容量的設備的價格;CA=具有 SA 容量的設備的價格;SB/SA 為規模因子

Sc1 Sc2

兩種場景的在從上游、下游直到原液的工藝路線上設置一致,見圖 4。在層析單元,超濾單元等工藝所需要的緩衝液信息也一致,見圖 5a。

兩種場景在唯一的區別在 Sc2 Modified Mab Typical SU 中,在配液車間引入在線配液技術 IC,所有配液車間進行的緩衝液準備,均變更為使用單一基礎的共軛酸、鹼、鹽、水和添加劑等濃縮液,見圖 5b。可明顯看到配液單元所使用的溶液數量有顯著減少;且母液為高濃度,因此配製體積會小,對應的配液袋體積也有明顯減少。

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圖 4 常見兩種場景生產模式

Sc1:Mab Typical SU 一次性配液模式;Sc2: Modified Mab Typical SU 採用 IC 作配液中心模式

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圖 5 生產單元所需要的緩衝液模擬信息

(a)工藝所需要的緩衝液信息;(b)Sc2 場景中使用的母液信息


將此模型進行比對後的,最終比對結果反應到各自的生產要素中,在 Sc2 場景中配液單元引入 IC 後,可明顯降低相關的消耗品及人工費用,見圖 6a。在配液間的面積也有節省,從而 Capital 上也有部分節省。將所有相關費用整合後,整體上在 Sc2 場景中,當引入 IC 後,且保證每年 40 批次的產能,Sc2 相對於 Sc1 會有 13% 的 CoG 的成本降低,見圖 6b。

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圖 6 兩種場景生產模式結果比較

(a)Sc1 和 Sc2 在各個生產要素中的成本;(b)Sc2 相對於 Sc1 的變化比例


近年來國內生物製藥的規模在逐漸提升,各個應用方向重組蛋白、單抗、血液製品等均出現擴產需求,大規模緩衝液配製造成的罐體數目、廠房面積、運營成本增加,會是改建已有工廠或者建新廠要去解決的問題。

便如例子中的模型分析類似,當每年的生產產能可以達到一定規模,設備的使用效率提升時,IC 從經濟上具有明顯的效益;國外的 Janssen, Kedrion 等公司也在不同的場合進行過相應的緩衝液解決方案比較分析,在藥品到了大規模生產階段,此時廠房、設備等利用效率提升起來後,IC 才可以明顯幫助優化生產的成本,這些客戶也在不同地區的工廠引入了對應技術。

當在生產環節引入 IC 這種新的技術時,除了經濟性外,在緩衝液工藝 CPA 穩定性上,GMP 生產使用上的風險控制,法規驗證及自控配合上也需要有特殊的考量,這些內容在後期的緩衝液解決方案環節上會繼續分享討論。

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參考文獻:

[1] Carredano EN, Nordberg R, Westin S, Busson K, Karlsson TM, Blank TS, Sandegren H,

Jagschies G. Chapter 27 – Simplif ication of buf fer formulation and improvement of

buf fer control with in-line conditioning (IC). Biopharmaceutical Processing: Development

Design and Implementation of Manufacturing Processes. Amsterdam: Elsevier Ltd.; 2018.

pp 513–525.

[2] Randall W. Whitesides, P.E. Process equipment cost estimating by Ratio and Proportion,2012.

[3] Amos M. Tsai, Enrique Carredano, and Karolina Busson. Deploying Automated Buffer Production for cGMP Use: Points to Consider, Bioprocessing Journal, 2019.

[4] Davide Fabbrini. Carlo Simoni, Joakim Lundkvist. Enrique Carredano, Debora Otero. Addressing the challenge of complex buffer management at In-Line Conditioning Collaborations., Bioprocess International.


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