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：

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；