Auftragsfertigung (CDMO)
Den kleinen Maßstab den großen vorhersagen lassen
Ein mikrobieller Auftragshersteller möchte, dass seine Laufhistorien aus zwei Maßstäben schon vor einer Kampagne zeigen, wie sich ein transferierter Prozess im Produktionsmaßstab verhält.
Die Herausforderung
Jeder Transfer lehrt dieselbe Lektion von Neuem: Was der Entwicklungsmaßstab gezeigt hat, überträgt sich nicht vollständig auf den Produktionsmaßstab, und die Lücke zeigt sich erst in der Kampagne. Sauerstoffeintrag, Mischgradienten und enge Feed- und Induktionsfenster sind genau die Punkte, an denen sich die Maßstäbe nicht mehr gleich verhalten.
Rekombinante Proteine, Plasmid-DNA, Antikörperfragmente und Impfstoffe teilen sich die Stränge, mit wenigen Wiederholungen je Prozess. Erfahrung sammelt sich daher langsam und liegt bei einzelnen Personen. Eine Überraschung beim Scale-up bedeutet eine Verzögerung für den Kunden – und sie fällt auf den Hersteller zurück.
Der Kunde
Ein europäischer cGMP-Auftragshersteller mikrobieller Biologika (E. coli und Hefe) mit einem Fermentationsstrang im Entwicklungsmaßstab und einem im Produktionsmaßstab.
Unser Ansatz
Aus historischen Läufen bauen wir je Strang ein Golden-Batch-Modell und vergleichen dann beide. Der Zwilling liefert:
- eine Live-Warnung, wenn eine Kampagne das Muster erfolgreicher Läufe verlässt
- die abweichende Variable benannt, nicht gesucht
- eine quantifizierte Aussage darüber, was sich systematisch verschiebt, wenn ein Prozess vom kleineren auf den größeren Strang wechselt
Geschätzte Effekte
54% vs 12%
Abweichungswert einer schlechten Charge gegenüber einer guten
Veröffentlichter Golden-Batch-Benchmark mit 100 simulierten Fermentationschargen; pH und gelöster Sauerstoff tragen am stärksten bei. Simulierte Daten, kein Ergebnis aus einer Anlage.
20+ Jahre
multivariate Chargenüberwachung in der industriellen Fermentation
Seit 2001 in Produktionsanlagen dokumentiert und als PAT-Werkzeug für die biopharmazeutische Kultivierung beschrieben.
1 Modell, 2 Maßstäbe
ein wiederverwendbarer Maßstabszusammenhang
Er beschreibt die eigene Ausrüstung des Herstellers, nicht das Molekül eines einzelnen Kunden, und wird mit jedem neuen Prozess besser.
Wir versprechen keinen Prozentsatz. Wie viel des Unterschieds zwischen den beiden Maßstäben die aufgezeichneten Signale erklären, misst genau Phase 0 – an den eigenen Laufhistorien des Herstellers.
So läuft der PoC ab
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01
Phase 0 · 4 Wochen
Datenbewertung; Umfang und Erfolgskriterien festgeschrieben.
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02
Datenpuffer · 2–4 Wochen
Bereinigung, Digitalisierung und zeitliche Ausrichtung der Laufdaten.
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03
Phase 1 · 8–12 Wochen
Modelle je Strang, der Maßstabsvergleich und Tests an zurückgehaltenen Läufen.
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04
Nächster Schritt
Einsatz des Maßstabsmodells beim nächsten Kundentransfer.
Was wir angefragt haben
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Strangbeschreibung
P&IDs oder Zeichnungen beider Fermentationsstränge mit Messstellen und Messbereichen.
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Lauftrends
Temperatur, pH, gelöster Sauerstoff, Rührung, Begasung und Sauerstoffanreicherung, Feedrate sowie Abgas, soweit aufgezeichnet.
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Laufergebnisse
Finale Zelldichte und Titer oder Ausbeute je Lauf sowie Inprozessproben, falls genommen.
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Laufhistorie
Laufnummer, Maßstab, Wirtsorganismus, Induktionszeitpunkt, Medienlos und dokumentierte Abweichungen.
Was Sie erhalten
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Weniger Überraschungen
In der ersten Kampagne eines Kunden im Produktionsmaßstab.
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Schnellere Untersuchungen
Eine Ausgangshypothese statt eines leeren Blatts.
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Ein Verkaufsargument
Nachweis der Konsistenz, den Sie Kunden als Teil der Leistung anbieten.
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Wachsendes Wissen
Jeder neue Prozess verbessert das Maßstabsmodell.
Kundendaten bleiben außen vor: Prozesse lassen sich auf Kennungen anonymisieren, Moleküle und Sequenzen werden nicht weitergegeben – das Modell lernt die Ausrüstung, nicht die Produkte der Kunden. Die Arbeit läuft auf einer Kopie historischer Daten, außerhalb von GxP. Für den Start sind keine neuen Sensoren, keine IT-Integration und kein Fernzugriff nötig.
Haben Sie einen ähnlichen Prozess?
Erzählen Sie uns davon. Wir sagen Ihnen, wo sich ein Modell zuerst auszahlt und welche Daten Sie brauchen.
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