分光法は、培養肉生産における培地の監視を迅速かつ正確に行う方法を提供します。グルコースやグルタミンなどの栄養素をリアルタイムで追跡することで、細胞の成長を最適化し、品質を維持するのに役立ちます。特に注目すべき2つの方法があります：
- NIR分光法: 780–2,500 nmの範囲で動作し、グルコースや乳酸のような栄養素や代謝物を追跡するのに理想的です。コスト効率が高く、バイオリアクターと容易に統合できますが、水の信号による干渉を受ける可能性があります。
- ラマン分光法: 非弾性光散乱を使用して非常に特異的な分子データを提供します。水が支配的な環境でうまく機能し、乳酸やグルコースのような代謝物に対して精度を提供しますが、コストが高くなります。
両方の方法は、栄養素の供給と汚染検出のための自動化システムをサポートし、効率を向上させ、手動サンプリングのリスクを軽減します。プラットフォーム
成長媒体分析のためのNIR分光法
NIR分光法の仕組み
近赤外（NIR）分光法は780 nmから2,500 nmの波長範囲で動作し、基本的な分子振動の倍音と組み合わせバンドの検出に焦点を当てています[7]。これにより、グルコース、アミノ酸、タンパク質などの分子によく見られるC-H、O-H、N-Hのような結合を特定するのに特に効果的です。
このプロセスは、成長媒体を通してNIR光を照射し、異なる波長でどれだけの光が吸収されるかを測定することを含みます。各分子は、媒体の組成に関する洞察を提供するユニークなスペクトルパターン、または「フィンガープリント」を生成します。ただし、スペクトルバンドがしばしば重なるため、部分最小二乗回帰のような高度なケモメトリックス技術が、正確な定量データを抽出するために必要です [1].
NIR分光法の際立った利点の一つは、非侵襲的であることです。プローブは標準的なイングルドポートを使用してバイオリアクターに直接統合でき、滅菌サイクル（SIP/CIP）に耐えるように設計されており、産業衛生基準に適合しています [10]。プロセスを中断せずに測定できるこの能力は、成長媒体のモニタリングにおいてNIRを貴重なツールにしています。
成長媒体モニタリングにおけるNIRの応用
NIR分光法は、グルコース、グルタミン、アミノ酸、乳酸、アンモニア、総細胞数（TCC）などの重要な栄養素や代謝物を追跡するために広く使用されています [6][8]。リアルタイムデータを提供することで、生産者は栄養素の枯渇を早期に検出し、細胞の生存率への影響を防ぐことができ、また、有害な副産物が蓄積する前に特定することができます。
NIRの実用的な利点は、研究によって実証されています。例えば、ある調査では、撹拌タンクバイオリアクターでのオンラインモニタリングにNIRを使用し、グルコースで1.54 mM、乳酸で0.83 mM [8]の予測誤差を達成しました。細胞がマイクロキャリア上で成長する培養肉プロセスでは、ビーズによる光散乱効果のため、システム固有のキャリブレーションが重要です。サノフィ・パスツールでの研究では、 Cytodex 1マイクロキャリア上で成長するVero細胞のモニタリングにNIRを成功裏に適用し、グルコースで 0.36 g/l、乳酸で0.29 g/l [9]の予測精度を達成しました。これらの発見は、異なるシステムに対するカスタマイズされたキャリブレーションの重要性を強調しています。
"NIR分光法（NIRS）は、分析された溶液中に存在するすべての成分の「シグネチャー」を代表するスペクトルを提供する、現場でのPATツールとして有望な代替手段です。"
- Annie Marc, プロセス生化学 [9]
NIRのもう一つの成長している用途は、「ゴールデンバッチ」プロファイルの作成です。これは、最適なプロセスパフォーマンスを表すベンチマークです。オペレーターは、現在の実行をリアルタイムでこれらのプロファイルと比較することができます。例えば、ライプニッツ大学ハノーファーの研究者は、7.5リットルのバイオリアクターでCHO-K01細胞培養を監視するためにNIRを使用しました。彼らのシステムは、NIRの読み取り値が定義されたプロセス限界を超えたため、プロセス開始からわずか30時間で「バッチ3"」の細菌汚染を検出しました [4]。
NIR分光法の基礎 – NIR分光法はどのように機能するのか？
成長培地分析のためのラマン分光法
NIR分光法が重なり合う吸収バンドを解読するのに優れている一方で、ラマン分光法は異なるアプローチを取ります。非弾性光散乱を利用して分子構造を探り、補完的な分析方法を提供します。
ラマン分光法の仕組み
ラマン分光法は、785 nmのレーザーをサンプルに照射し、非弾性に散乱する光子を捕捉することで機能します。これらの光子が分子と相互作用すると、振動運動によってエネルギーシフトが発生します。これらのシフトは、タンパク質、脂質、核酸、糖などの成分の分子構造を明らかにするユニークなスペクトル「フィンガープリント」を作成します[12][5]。
NIR分光法との主な違いは、ラマンが何を測定するかにあります。代わりに双極子モーメントの変化を検出するのではなく、ラマンは振動中の分子結合の分極率の変化に焦点を当てます [5]。この違いにより、特に培養肉のアプリケーションにおいて有用です。なぜなら、成長媒体を支配する水はラマンの検出にほとんど見えないからです。これにより、ラマンは水を「透過して」少量の栄養素や代謝物を検出し、赤外線法でしばしば複雑になる干渉を回避できます[11][12][5]。
ラマン分光法は、水の信号と重ならない分析物特有の信号を生成します... これにより、マトリックスが主に水性である細胞培養のアプリケーションに特に有利です。
しかし、スペクトルバンドが重なる可能性があるため、部分最小二乗法や主成分分析のような高度な数学モデルが、鋭く特定のスペクトルから正確な定量データを抽出するためにしばしば使用されます [12][13][14].
成長媒体モニタリングにおけるラマンの応用
詳細な分子指紋を生成する能力のおかげで、ラマン分光法は生産環境でのインラインモニタリングの強力なツールとなっています。光学センサーとして機能し、グルコースやグルタミンのような栄養素の消費と、乳酸やアンモニアなどの代謝副産物の生成を追跡します [14]. このリアルタイムフィードバックにより、効率を向上させるための栄養供給スケジュールの最適化など、自動調整が可能になります。
例えば、2025年4月に研究者たちは、Viserion ラマン分光計を5つの10リットルのCHO細胞培養に利用し、非常に正確な予測を達成しました（e.g., グルコースのRMSEPは0.51 g/l） [12]。同様に、2018年3月にロンドンのCell and Gene Therapy Catapultのチームは、インラインラマンシステム（Kaiser Optical Systems RamanRxn2™ アナライザー）を使用して自己T細胞の生産を監視しました。彼らはグルコース（R = 0.987）と乳酸（R = 0.986）のレベルを精密に追跡し、手動サンプリングを必要とせずにドナー特有の代謝変化と増殖率を特定しました[14] 。
栄養素や副産物を超えて、ラマン分光法は細胞濃度を監視し、細胞の生存率を評価し、サルモネラ菌や大腸菌のような潜在的な危険を検出します。これにより、バッチ間の一貫性が確保され、培地成分を特徴付ける信頼できる方法が提供されます。 [11][1][14][15]。
NIR対ラマン：どの方法を使用するか
成長培地分析のためのNIR対ラマン分光法の比較
NIRとラマン分光法の選択は、特定の分析対象、予算、およびシステムの設定に依存します。
比較要因
ラマン分光法は、高度に特異的な分子情報を提供する能力で際立っています。それは、個々の化合物を特定しやすくするために、鋭く明確なスペクトルの「指紋」を生成します。一方、NIR分光法は広範で重なり合うバンドを生成し、分析には高度なケモメトリックツールが必要です[1]。これにより、ラマンは特定の代謝物を正確に追跡するのに特に役立ちます。
NIRにおける水の吸収は栄養素の信号を隠す可能性がありますが、ラマンの水に対する低感度はより明確な検出を保証します。しかし、ラマンにも課題がないわけではありません。タンパク質加水分解物のような生物化合物によって引き起こされる背景蛍光からの干渉に遭遇する可能性があります[1]。
CHO細胞バイオリアクターを用いた研究では、ラマンがグルコース、乳酸、および抗体の予測においてNIRを上回ることが示されていますが、NIRはグルタミンおよびアンモニウムイオンに対してより効果的です[2]。2017年3月に実施された研究によるとR.C。ローランド・ジョーンズはリーズ大学でラマンの強みをさらに支持し、15 mLの小型バイオリアクターで乳酸（RMSECV 1.11 g/L）とグルコース（RMSECV 0.92 g/L）を測定するのにより信頼性が高いことを示しました[16] 。
コストの観点から見ると、NIRシステムは通常、よりシンプルな光源のためにより手頃な価格です。しかし、ラマンシステムは高度なレーザーと検出器を必要とするため、より高価です[1]。以下の表は、これらの主な違いを強調しています:
| 要因 | NIR分光法 | ラマン分光法 |
|---|---|---|
| 特異性 | 低い; 広く重なり合うバンド[1] | 高い; 鋭い分子の「指紋」[1] |
| 水の干渉 | 高い; 強い水の吸収[2] | 低い; 水は弱い散乱体[2] |
| 最適用途 | グルタミン、アンモニウム、バイオマスのモニタリング[2] | グルコース、乳酸、抗体濃度 [2, 19] |
| コスト | 一般的に低い; シンプルなランプと光学系 [1] | 一般的に高い; レーザーと検出器が必要 [1] |
| 光路長 | 長い; 容器の壁に対応 [6] | 短い; 直接サンプルインターフェースが必要 [6] |
| 主な干渉 | 細胞/粒子からの物理的散乱 [6] | 生体分子からの背景蛍光 [2] |
次に、製造におけるリアルタイムメディア最適化のために分光データを適用する方法を探ります。
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生産における分光データの使用
リアルタイムメディア最適化
分光法は、生産プロセスにおける栄養素供給を効率化するために、生データを実用的な洞察に変換します。グルコース、乳酸、グルタミン、アンモニウムなどの主要パラメータを同時に非侵襲的に監視することで、培養の継続的な最適化を保証します。例えば、グルコースレベルが理想的な範囲を下回った場合、システムは自動的に栄養供給を開始します。これにより、細胞の飢餓を防ぎ、有害な副産物の蓄積のリスクを減少させます[2].
最適な生産ランから「ゴールデンバッチ」軌道を作成することで、汚染や通気の問題などの問題を早期に特定できます[4].現代のシステムはこれをさらに進めています。例えば、NIR分光法は、従来の参照方法の15%以内の精度で栄養素濃度を推定できます。最大12,500リットルの大規模バイオリアクターでは、NIRデータの主成分分析がプロセスの変動性の96%を説明しています[17]。
このデータの絶え間ない流れは、バイオリアクターシステムとシームレスに統合され、一貫性と効率を維持するための自動プロセス制御を可能にします。
分光法とバイオリアクターシステムの接続
分光法とバイオリアクターシステムの統合は、リアルタイムデータを次のレベルに引き上げ、完全に自動化されたフィードバック制御を可能にします。滅菌サイクルや高圧に耐えられる浸漬プローブは、リアルタイムデータを直接バイオリアクター制御ユニットに送信します[6]。
2018年9月にロレーヌ大学で実施された研究では、2リットルのCHO細胞バイオリアクター内で並行して動作するin situラマンおよびNIRプローブを比較しました。結果は、ラマン分光法がグルコースと乳酸の検出に優れている一方で、NIRはグルタミンとアンモニウムのモニタリングにより効果的であることを示しました。両方の方法の強みを組み合わせることで、培養肉生産のための最も包括的なリアルタイムモニタリングが提供されます[2]。
分光データはまた、多変量統計的プロセス制御（MSPC）システムに供給され、進行中のバッチを確立されたゴールデンバッチ基準と継続的に比較します。このアプローチにより、オペレーターは汚染、栄養不足、または機器の故障によって引き起こされる逸脱を数日ではなく数時間以内に検出することができます。その結果、生産の効率が向上し、一貫性が高まります[4]。
分光機器の調達 Cellbase
分光機器に<ト15171>を使用する理由
培養肉生産のための適切な分光機器を選ぶことは、技術的な詳細の迷路をナビゲートするように感じることがあります。汎用分光計が数千の構成を提供しているため[18]、適切な専門知識がなければ圧倒されるのは簡単です。
ここで
機器調達のための Cellbase の主な特徴
さらに、
結論
NIRとラマン分光法は、培養肉の成長媒体を精緻化する上で重要な役割を果たします。これらの先進技術は、リアルタイムで非侵襲的にグルコース、乳酸、アンモニウムなどの主要な分析物を監視することを可能にします。これは、生産チームがプロセスを中断することなく迅速に調整を行うことができることを意味します。培養肉の生産を拡大する上で、メディアデザインが最大の課題の一つであることを考えると、これは重要な利点です[16] [19].
各方法は、それぞれの強みを持っています。 NIR分光法はバイオマスと全体的な組成の評価に優れており、ラマン分光法は水溶液中の特定の代謝物に関する詳細な洞察を提供します[1]。小型バイオリアクター研究中、ラマン分光法は印象的な予測精度を示し、正確な測定のための信頼できる選択肢となっています[16] 。両方の技術はまた、「ゴールデンバッチ」プロファイルの開発をサポートし、オペレーターが細菌汚染やエアレーションの問題などを発生時にすぐに発見できるようにします[4] 。
適切な分光機器を選ぶ際、そのプロセスは困難を伴うことがあります。ここで、
アラン・G・ライダー教授はこれらの方法の重要性を強調しています:
迅速な分光法は、正しく適用されれば、細胞培養媒体の迅速かつ効果的なスクリーニングに使用でき、分子の変動や媒体製造における潜在的な問題を特定することができます。[1]。
よくある質問
培養肉生産における分光法の利点は何ですか？
近赤外（NIR）やラマンなどの分光法は、培養肉産業に貴重なツールを提供します。これらは、成長媒体のリアルタイムで非侵襲的なモニタリングを可能にし、サンプルを取ったり追加の試薬を使用することなく、栄養素、代謝物、細胞密度を継続的に追跡することができます。このレベルのモニタリングは、プロセス制御をより厳密に維持し、メディアの組成を調整する速度を上げるのに役立ち、スケールアップ時の一貫した品質を確保するために不可欠です。
これらの方法はまた、効率的でコスト削減にもなります。単一の測定で、アミノ酸、糖類、脂質などの複数の成分を一度に分析でき、個別の化学テストの必要がなくなります。これにより、労働コストと材料コストの両方が削減され、予測モデルを改善するデータが提供され、品質の標準化とバッチ間のばらつきの削減が可能になります。
もう一つの利点は、分光法が自動化システムとどれほど簡単に統合できるかです。たとえば、NIRプローブはバイオリアクターに直接設置して連続データを提供し、供給速度や温度などの重要なパラメータを自動調整することができます。特殊な機器が必要な方には、
培養肉生産における成長媒体の分析において、NIRとラマン分光法の主な違いは何ですか？
近赤外線（NIR）分光法は、成長媒体の全体的な組成を 迅速かつ非侵襲的にモニタリングするのに最適です。そのオンラインまたはインライン制御を提供する能力は、リアルタイムデータを提供し、生産者が生産プロセス中に即座に調整を行うのを助けます。
一方、ラマン分光法は正確な分子指紋を提供し、グルコースや乳酸などの特定の代謝物を識別および測定するための優れた選択肢です。このレベルの精度は、培養肉生産の特定のニーズに合わせて培地の組成を微調整するのに特に役立ちます。
なぜ培養肉生産において成長培地のリアルタイムモニタリングが重要なのですか？
リアルタイムモニタリングは、培養肉生産において成長培地を適切に保つために重要な役割を果たします。栄養素、代謝物、細胞の健康状態を注意深く監視することで、生産者は条件を迅速に調整し、細胞の安定した成長を維持し、最終製品の品質を向上させることができます。
この実践的な方法は、従来のオフラインテストに関連する待ち時間を排除し、より良い収率と廃棄物の削減を実現します。また、リソースがより効果的に使用されることを保証し、生産プロセスを合理化し、信頼性を向上させます。
