培養肉生産のためのバイオリアクターのスケーリングは複雑であり、特にスケールアップ中に哺乳類細胞を損傷する可能性のある機械的力であるせん断応力の管理が重要です。微生物細胞とは異なり、哺乳類細胞は壊れやすく、乱流やエアレーションの力に敏感です。せん断応力が3 Paを超えると、細胞が破裂し、細胞の生存率と生産性が低下します。 これらの課題に対処するために、エンジニアは計算流体力学 (CFD)とスケールダウンモデルに依存して、フルスケール生産前にせん断応力を予測し管理します。CFDはバイオリアクター内の流れのパターン、せん断ゾーン、混合効率を分析し、スケールダウンモデルはこれらの予測を実験的に検証し、スケールアップ時のリスクを最小限に抑えます。 重要なポイント: せん断応力の限界: 哺乳類細胞は3 Paまで耐えられます。これを超えると細胞が損傷します。 CFDツール: ラージ・エディ・シミュレーション(LES)やラティス・ボルツマン・シミュレーション(LB-LES)などの高度な手法により、流れと乱流の正確なモデリングが可能になります。 スケールダウンモデル: これらは、大規模なバイオリアクターの条件を小規模なセットアップで再現し、CFD予測を検証します。 設計上の考慮事項: 低せん断のためにピッチドブレードインペラーを使用します。 コルモゴロフ渦長を20μm以上に維持して、細胞の損傷を防ぎます。 インペラーチップ速度を1.5 m/s以下に保ちます。 CFDの洞察を実験的検証と組み合わせることで、チームは培養肉生産のためのバイオリアクターデザインを最適化し、細胞の生存と効率的なスケーリングを確保できます。CFDコンパス | バイオリアクターCFDのベストプラクティス 計算流体力学(CFD)を使用したせん断応力のモデル化 培養肉生産における異なるバイオリアクタータイプのためのCFDアプローチと主要パラメータ CFDシミュレーションは、エンジニアに物理的に構築される前にバイオリアクター内の流体力学とせん断力をマッピングするツールを提供します。生産規模での試行錯誤の方法に頼る代わりに、CFDは特定の容器の部分での高せん断ゾーン、乱流渦、細胞の生存率などの重要な要因を予測するのに役立ちます。これは、バイオリアクターの規模が最終的に200,000リットルに達する可能性がある培養肉生産において特に重要です - これは従来のバイオ医薬品容器よりもはるかに大きいです[8]。これらの予測的洞察は、スケールダウン実験を導き、機器の選択に影響を与えます。計算技術の進化は著しいものがあります。k-εのようなレイノルズ平均ナビエ・ストークス(RANS)モデルは業界で広く使用されていますが、ラージ・エディ・シミュレーション(LES)やGPUを活用したラティス・ボルツマンシミュレーション(LB-LES)のような先進的な手法が限界を押し広げています。プラハ化学技術大学のミロスラフ・スース教授によれば、GPUベースのLB-LESは「一般的に使用される有限体積法ソルバーよりも100倍から1,000倍速くモデルを解くことができる」[2]とのことです。この速度の利点により、エンジニアは細胞に損傷を与える渦を検出するために必要な精度で大規模な容器をシミュレートすることができます。 CFDの能力の実用的な例として、Regeneron Ireland DACとThermo Fisher Scientificの研究者が挙げられます。彼らは、2,000リットルのバイオリアクターから幾何学的に異なる5,000リットルのシングルユースバイオリアクターへの細胞培養プロセスのスケールアップに成功しました。...
2026年1月2日