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바이오리액터 스케일업을 위한 kLa 측정 방법

kLa Measurement Methods for Bioreactor Scale-Up

David Bell |

방법, 배지, 온도, 프로브 반응을 맞추지 않고 kLa 값을 비교하면 잘못된 스케일업 결정을 내릴 수 있습니다.

생물공정 엔지니어, 세포 배양 과학자, 배양육 연구개발 팀&, 에게 짧은 대답은 간단합니다: 정적 가스 배출은 용기 벤치마킹에 가장 적합하며, 동적 및 오프가스 산소 균형 방법은 라이브 브로스 조건에서 프로세스 관련 데이터를 원할 때 더 유용합니다. 물 기반 kLa 수치는 오해를 불러일으킬 수 있으며, 프로브 지연은 빠른 전송 속도를 왜곡할 수 있고, Pluronic F-68과 같은 매체 첨가제는 일부 설정에서 kLa를 50% 이상 줄일 수 있습니다.

다음은 한 번에 읽는 기사입니다:

  • kLa는 독립적인 목표가 아닙니다. 저는 이를 P/V, 전단 한계, 가스 흐름, 혼합 시간. 과 함께 사용할 것입니다.
  • 정적 가스 배출은 하드웨어 비교를 깔끔하게 제공하지만, 우리의 것을 무시하고 활동적인 문화를 반영하지 않습니다.
  • 동적 방법은 배양 중 산소 전달을 추적하며, 대규모로 운영할 때 더 가깝지만, 공기 공급 중단은 세포에 스트레스를 줄 수 있습니다.
  • 산소 균형 방법은 입출구 가스 데이터를 사용하며 더 큰 용기에 적합하지만, 정밀한 가스 분석이 필요합니다.
  • 황산염 산화압력 단계 방법은 주로 장비 특성화에 사용되며, 살아있는 배양육 육수에는 적합하지 않습니다.
  • 프로브 응답 시간은 중요합니다: 광학 DO 프로브는 종종 3-10초, 반면, 폴라로그래픽 프로브는 종종 8-30초 .
  • 온도와 매질은 중요합니다: 물에서 측정된 kLa가 20°C에서는 배양 매질에서 37°C로 깔끔하게 매핑되지 않습니다..
  • 기사에서 보고된 일반적인 범위는 50-200 h⁻¹에서 2-10 L80-300 h⁻¹ 에서 50-500 L , 이지만, 전체 테스트 기준이 일치하는 경우에만 해당됩니다.

H.E.L 설명 | 일관된 산소 전달 달성: 발효 스케일업에서 kLa의 영향

빠른 비교

kLa Measurement Methods for Bioreactor Scale-Up: Side-by-Side Comparison

바이오리액터 스케일업을 위한 kLa 측정 방법: 나란히 비교

방법 최적의 용도 주요 단점 프로세스 일치
정적 가스 배출 용기 및 스파저 비교 생세포 산소 수요 없음 낮음에서 중간
동적 방법 활성 배양 스케일업 작업 공기 공급 중단이 세포에 영향을 줄 수 있음 높음
산소 균형 대규모 모니터링 정확한 배출 가스 데이터 필요 높음
아황산염 산화 최대 전송 하드웨어 점검 프로세스 미디어와 다름 낮음
압력 단계 대형 용기 특성화 압력 등급 설정 필요 중간

만약 내가 스케일업 계획을 세운다면, 특히 파일럿 규모 시스템, 으로 전환할 때 방법 선택을 데이터 품질 점검의 일부로 간주할 것입니다, 단순한 사후 고려가 아닌.

2. 생물반응기 연구에서 사용되는 주요 kLa 측정 방법

문헌에서는 kLa 측정을 세 가지 주요 방법군으로 분류하는 경향이 있습니다: 정적 가스 배출법, 동적 및 산소 균형 방법, 그리고 화학적 또는 압력 기반 기술. 각각은 산소 전달을 약간 다른 각도에서 봅니다. 이는 방법 자체가 스케일업 데이터를 읽는 방식에 영향을 미칠 수 있기 때문에 중요합니다.

2.1 정적 가스 배출법

정적 가스 배출법은 대부분 질소로 액체의 산소를 제거하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 공기가 다시 공급되고, 용존 산소(DO) 회복이 시간에 따라 추적됩니다. kLa는 DO 상승 속도로부터 계산됩니다.

이 방법은 살아있는 세포나 위험한 시약이 필요하지 않기 때문에 생물반응기를 벤치마킹하는 간단한 방법입니다. 단점은 세포 호흡이나 배양 성장 중 배지 특성의 변화를 반영하지 않는다는 점입니다.결과는 또한 매체, 임펠러 설계, 스파저 설계, 가스 흐름, 온도 및 소포제 사용에 따라 달라집니다. 예를 들어, 400 L 교반 탱크에서 Pluronic F-68을 0.02 g/L로 추가하면 첨가제가 없는 기준과 비교하여 kLa를 최소 50% 감소시킬 수 있습니다 [2].

하나의 실질적인 문제는 프로브 동역학입니다. 센서 응답이 너무 느리면 측정된 kLa가 왜곡되어 수정이 필요합니다 [1].

2.2 프로세스 조건에서의 동적 및 산소 균형 방법

목표가 깨끗한 물 기준이 아닌 프로세스 관련성이라면, 동적 방법이 보통 더 많은 정보를 제공합니다. 가장 일반적인 버전에서는, 세포 호흡이 DO를 낮추도록 잠시 동안 공기 공급이 중단됩니다. 그런 다음 공기 공급이 복원되고 회복 과도 현상이 분석됩니다. 이는 실제 실행 중인 배양액이 하는 것에 훨씬 더 가까운 측정을 만듭니다.

산소 균형 방법은 다른 경로를 택합니다.대신 통기 중단 없이, 일반적으로 질량 분석법과 같은 오프가스 분석을 통해 OTR에서 OUR을 뺀 값으로 kLa를 추정합니다.[2]. 이는 비침습적이며 특히 대형 용기에서 유용합니다. 그러나 대가가 있습니다: 생물공정 제어 소프트웨어와 오프가스 분석 하드웨어 및 신뢰할 수 있는 OUR 데이터가 필요합니다.

배양육 작업의 경우, 이러한 방법은 스케일업 중에 관찰되는 동일한 배지 및 세포 조건에서의 산소 전달을 반영하기 때문에 유용합니다. 타협점은 꽤 명확합니다. 동적 방법에서는 통기 중단 동안 DO가 떨어지며, 중단이 너무 길어지면 배양에 스트레스를 줄 수 있습니다.

화학 및 압력 단계 방법은 실시간 공정 판독보다는 장비 특성화에 더 많이 사용됩니다.

2.3 황산염 산화 및 압력 단계 방법

비생물학적 벤치마킹을 위해, 두 가지 다른 방법이 자주 나타납니다.그들은 하드웨어를 특성화하는 데 유용하지만, 살아있는 배양육 육수와 직접적으로 관련되지는 않습니다.

아황산염 산화는 촉매의 존재 하에 산화된 아황산 나트륨을 사용하여 용존 산소를 소비하며, 이로부터 kLa를 계산할 수 있는 속도로 진행됩니다. 문제는 간단합니다: 액체가 생물학적 매체를 대표하지 않기 때문에 결과가 배양육 육수에 직접적으로 번역되지 않습니다 [2].

압력 단계 방법은 헨리의 법칙에 따라 산소 포화 농도(C*)를 변화시키기 위해 용기의 압력을 단계적으로 변화시킵니다. 이는 교반 속도나 가스 유량을 변경하지 않고 질량 전달 구동력을 생성합니다 [2]. 압력을 제어하는 것이 교반이나 공기 공급보다 쉬울 때 유용합니다. 하지만, 압력 등급의 용기와 엄격하게 제어된 압력 변화가 필요하여 일상적인 사용에는 제한이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 장비 특성화를 위한 유용한 연구 방법으로 남아 있습니다.

3. 방법 간의 강점, 한계 및 비교 가능성

발표된 kLa 값은 테스트 설정과 기본 가정이 동일할 때만 비교 가능합니다. 심지어 온도도 결과에 의미 있는 영향을 줄 수 있습니다. 한 논문이 용존 산소 프로브 응답 시간을 보정하고 다른 논문이 그렇지 않은 경우, 나머지 설정이 동일해 보이더라도 이러한 값은 동등하게 취급되어서는 안 됩니다.

이 격차는 숫자가 무엇인지 결정할 때 가장 중요합니다 for. 하드웨어 벤치마크입니까? 아니면 배양에서 발생하는 일을 반영하는 프로세스 지향 메트릭입니까?

3.1 정적 가스 배출이 여전히 참조 방법으로 남아 있는 경우

정적 가스 배출은 여전히 하드웨어 비교를 위한 기본 방법입니다. 스파거 디자인, 임펠러 기하학 또는 용기 구성을 통제된 조건에서 비교하는 것이 목표라면, 이 방법이 잘 수행됩니다.간단하고 재현 가능하며 살아있는 세포가 필요하지 않습니다.

단점도 마찬가지로 명확합니다: kLa를 물에서 측정한 것은 배양육 배지에서의 산소 전달을 예측하는 데 좋지 않습니다. 탈이온수에서 얻은 값은 용기 자체에 대해 유용한 정보를 제공하지만, 실제 배지가 사용될 때의 성능에 대해서는 훨씬 적은 정보를 제공합니다.

이것이 동적 방법이 더 중요해지기 시작하는 지점입니다. 작업이 용기 특성화에서 살아있는 배양으로 전환되면, 프로세스 관련성이 깨끗한 시스템 제어보다 더 중요해지기 시작합니다.

3.2 동적 및 용존 산소 프로파일 방법이 프로세스 관련성을 추가하는 경우

동적 방법은 활성 배양 중 산소 전달을 측정하기 때문에 실제 프로세스 조건에 더 가깝습니다. 이는 산소 수요와 배지의 실제 특성을 모두 포착한다는 것을 의미합니다. 규모 확대 작업, 에서는 깨끗한 물 추정치보다 결과가 훨씬 더 유용합니다.

산소 균형 접근법은 작동 조건 하에서 연속적이고 비침습적인 판독값을 추가하지만, 정확한 배출가스 분석과 안정적인 작동에 의존합니다 [2].

방법을 나란히 놓았을 때 차이점을 더 쉽게 볼 수 있습니다.

3.3 비교표: 배양육 규모 확장에 적합한 방법

방법 원리 필요한 데이터 주요 가정 강점 제한점 최적 사용
정적 가스 배출 세포가 없는 액체에서 N₂ 제거 후 DO 상승 DO 시간 경과, 프로브 응답 시간 잘 혼합된 액체; OUR 없음 간단함; 재현 가능; 세포 불필요 OUR 무시; 배지 구성 및 프로브 지연에 민감 초기 용기 특성화; 하드웨어 비교
동적 방법 짧은 공기 공급 중단 후 활성 배양 중 DO 회복 DO 시간 경과, OUR 추정 준정상 상태 배양; 센서 보정 적용실제 배지 및 세포 조건 반영 산소 공급 중단은 배양에 스트레스를 줄 수 있으며, 센서 지연에 민감함 활성 성장 중 공정 최적화 및 규모 확대
산소 균형 (기체 상 분석) 입구 및 출구 가스 간의 O₂ 질량 균형 정확한 가스 유량 및 O₂ 농도 안정적인 운영 비침습적; 연속적; 배양 교란 없음 매우 정확한 배출 가스 분석 필요 대규모 생산 모니터링
아황산염 산화 아황산 나트륨의 화학적 산화는 O₂를 소모함 아황산염 소비 속도 반응 속도는 물질 전달에 의해 제한됨 최대 OTR 용량에 유용함 생물학적 매체를 대표하지 않으며, kLa를 과대평가할 수 있음장비 벤치마킹 전용; 생물 배양 작업에는 사용하지 않음
동적 압력 방법 (DPM) 압력 단계 변화를 통해 산소 용해도 변경 압력 및 DO 시간 경과 압력이 가스 조성보다 빠르게 평형에 도달 가스상 지연을 피함; 대형 용기에 적합 압력 등급 용기와 정밀한 압력 제어 필요 대규모 특성화

이 방법 선택은 kLa 데이터를 스케일업 목표 및 장비 선택으로 전환하는 방식에 영향을 미칩니다.

4. kLa 데이터를 사용한 스케일업 및 장비 선택

4.1 실험실에서 파일럿 규모로 스케일업 목표 설정

kLa를 측정한 후, 다음 작업은 그 숫자를 교반, 가스 흐름 및 혼합의 운영 한계로 변환하는 것입니다. kLa는 하나의 제약 조건, 으로 취급해야 하며, 전체 결정을 대신할 수 없습니다. 산소 수요를 충족할 만큼 충분히 높아야 하지만, 세포가 견딜 수 없는 전단 영역으로 프로세스가 이동하지 않도록 너무 높아서는 안 됩니다.

이 균형은 배양육에서 중요합니다. 더 큰 규모에서 kLa를 일정하게 유지하면 더 높은 임펠러 팁 속도로 밀어붙일 수 있으며, 그로 인해 더 높은 전단이 발생할 수 있습니다 [4]. 포유류 세포 배양에서는 산소 전달과 전단 응력을 균형 있게 맞추기 위해 0.1-0.5 m/s의 임펠러 팁 속도가 자주 사용됩니다 [5]. 따라서 실제로 kLa는 단위 부피당 전력 입력 (P/V), 표면 가스 속도혼합 시간 [4][5].

를 포함하는 더 넓은 작동 창 내에 위치합니다.

여기서 유용한 벤치마크가 도움이 됩니다. 2-10 L 실험실 규모의 교반 탱크 반응기에서는 kLa가 종종 50-200 h⁻¹ 범위에 속합니다. 50-500 L 파일럿 규모의 용기에서는 일반적인 범위가 80-300 h⁻¹ [4] . 입니다. 모든 용기가 도달할 수 있는 중첩을 찾는 것이 핵심 단계입니다. 이것이 종이 위의 좋은 아이디어를 실행 가능한 것으로 바꾸는 것입니다.

4.2 신뢰할 수 있는 kLa 작업을 위한 센서 및 하드웨어 선택

좋은 스케일업 데이터는 결과를 왜곡하지 않는 기기 및 가스 하드웨어에서 시작됩니다.

센서 응답 시간은 kLa 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다.고-kLa 시스템에서는 빠른 반응의 DO 프로브. 느린 극성 프로브는 보정이 필요하며 kLa를 과소평가할 수 있습니다. 극성 프로브는 일반적으로 8-30초, 의 반응 시간을 가지는 반면, 광학 형광 기반 프로브는 3-10초 [4]. 내에 반응합니다. 센서 반응 시간은 질량 전달 시간 상수(1/kLa)의 10분의 1보다 짧아야 한다는 [1]. 좋은 규칙이 있습니다. 이 조건을 충족할 수 없다면, 광학 프로브가 일반적으로 더 안전한 선택입니다.

가스 공급도 마찬가지로 중요합니다. 열 질량 유량 제어기는 가스 흐름을 안정적으로 유지하여 측정의 반복성을 높입니다. 스파저 선택은 도달할 수 있는 kLa에 직접적인 영향을 미칩니다 [2][3]. 작은 기포는 더 많은 가스-액체 계면적을 제공하지만, 주의할 점이 있습니다: 매체 첨가제가 kLa를 급격히 감소시킬 수 있습니다 [2] .

5. kLa 측정 해석을 위한 주요 요점

종합적으로, 선택한 방법은 해결하려는 스케일업 질문에 맞아야 합니다. 실제로, 이는 하드웨어 특성화가 필요한지 또는 프로세스 중심의 스케일업 데이터가 필요한지를 명확히 하는 것을 의미합니다.

20°C의 물에서 측정된 kLa 값은 37°C의 배양 매체로 바로 적용할 수 없습니다. 온도 보정만으로도 약 45% 차이가 발생합니다 [4] . 그리고 kLa는 이론만으로 예측할 수 있는 것이 아닙니다. 각 생물반응기는 자체 측정된 kLa가 필요합니다 [1].

이는 벤치에서 파일럿 규모로 이동할 때 더욱 중요합니다. 염분이 일치하는 완충액(PBS)에서의 정적 가스 배출 은 깨끗한 장비 기준점을 제공합니다. 그러나 규모가 커짐에 따라, 실제 배양 배지에서의 동적 측정은 매체 첨가제가 kLa를 크게 변화시킬 수 있기 때문에 실제로 프로세스가 어떻게 작동할지를 더 잘 알려줍니다 [4]. 물 기반 값을 신뢰하면, 규모에서 산소 전달 용량을 과도하게 지정할 수 있습니다.

마지막 확인은 kLa가 전체 작동 범위 내에 있는지 여부입니다. kLa를 하나의 프로세스 제약 조건으로 취급하고, 자체 목표로 삼지 마십시오. P/V 전단 한계 와 함께 최적의 바이오리액터 시스템과 교반 전략을 선택할 때 사용하십시오 [4].

자주 묻는 질문

스케일업을 위해 어떤 kLa 방법을 사용해야 하나요?

동적 가스 배출 방법은 교반 탱크 생물 반응기에서 kLa를 결정하는 가장 널리 사용되는 방법이며, 실무에서 대부분의 팀이 추천하는 방법입니다. 이 방법은 비교적 빠르고, 위험한 화학물질이나 살아있는 유기체가 필요하지 않습니다.

배양육 스케일업의 경우, 세포 대사가 결과를 왜곡하지 않도록 세포 없이 측정하는 것이 가장 좋습니다. 공정 매체와 더 잘 맞추기 위해 37 °C의 PBS 버퍼를 사용하세요. 그리고 용존 산소 프로브의 반응 시간이 느린 경우, 보정을 적용하세요. 그렇지 않으면 kLa 를 과소평가할 수 있습니다..

물 기반의 kLa 값이 종종 오해를 불러일으키는 이유는 무엇인가요?

물 기반의 kLa 값은 실제 세포 배양 매체의 물리화학적 행동을 반영하지 않기 때문에 오해를 불러일으킬 수 있습니다.실제 배지는 영양소가 혼합된 물만이 아닙니다. 염 농도, 점도, 표면 장력, 소포제는 모두 물 테스트로는 나타나지 않는 방식으로 산소 질량 전달을 변화시킵니다.

그 차이는 중요합니다. 배지 효과를 무시하면 산소 전달 추정치가 실제로 생물 반응기에서 수행하는 것과 크게 달라질 수 있습니다. 좋은 예로 소포제가 있습니다: 이는 기포 응집을 증가시키고, 계면적을 줄이며, kLa를 최대 50%까지 낮출 수 있습니다. 배양육 생산에서는 작은 세부 사항이 아닙니다. 이는 공정이 충분한 산소 전달 여유를 가지는지 아니면 한계에 더 가까이 작동하는지를 바꿀 수 있습니다.

프로브 지연과 배지 첨가제가 kLa에 어떻게 영향을 미칩니까?

프로브 지연은 kLa 측정을 왜곡할 수 있습니다. 용존 산소 센서가 산소 전달 속도에 비해 너무 느리게 반응하면 결과가 잘못될 수 있으며 비선형 보정 .

이 필요할 수 있습니다.

배지 첨가제도 중요한 방식으로 산소 전달을 변화시킬 수 있습니다.전해질과 염은 기포 합체를 억제할 수 있습니다. Pluronic F68은 기포 크기를 줄일 수 있습니다. 소포제는 종종 기포 합체를 증가시켜 유효 계면적을 줄이고 kLa.

를 낮춥니다.

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Author David Bell

About the Author

David Bell is the founder of Cultigen Group (parent of Cellbase) and contributing author on all the latest news. With over 25 years in business, founding & exiting several technology startups, he started Cultigen Group in anticipation of the coming regulatory approvals needed for this industry to blossom.

David has been a vegan since 2012 and so finds the space fascinating and fitting to be involved in... "It's exciting to envisage a future in which anyone can eat meat, whilst maintaining the morals around animal cruelty which first shifted my focus all those years ago"