배양육 생산을 위한 생물반응기의 확장은 복잡하며, 특히 전단 응력을 관리하는 것이 중요합니다. 전단 응력은 확장 과정에서 포유류 세포를 손상시킬 수 있는 기계적 힘입니다. 미생물 세포와 달리, 포유류 세포는 연약하고 난류와 공기 주입력에 민감합니다. 전단 응력이 3 Pa를 초과하면 세포가 파열되어 생존율과 생산성이 감소할 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 엔지니어들은 전산 유체 역학 (CFD)과 축소 모델을 사용하여 본격적인 생산 전에 전단 응력을 예측하고 관리합니다. CFD는 생물반응기 내의 유동 패턴, 전단 영역, 혼합 효율을 분석하며, 축소 모델은 이러한 예측을 실험적으로 검증하여 확장 시 위험을 최소화합니다.
핵심 요약:
- 전단 응력 한계: 포유류 세포는 최대 3 Pa까지 견딜 수 있으며, 이를 초과하면 세포가 손상됩니다.
- CFD 도구: Large Eddy Simulations (LES) 및 Lattice-Boltzmann 시뮬레이션 (LB-LES)과 같은 고급 방법은 흐름 및 난류의 정밀한 모델링을 가능하게 합니다.
- 축소 모델: 이러한 모델은 CFD 예측을 검증하기 위해 대형 바이오리액터 조건을 소규모 설정에서 재현합니다.
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설계 고려사항:
- 낮은 전단을 위해 피치 블레이드 임펠러를 사용하십시오.
- Kolmogorov 에디 길이를 20 μm 이상으로 유지하여 세포 손상을 방지하십시오.
- 임펠러 팁 속도를 1.5 m/s 이하로 유지하십시오.
CFD 통찰력과 실험적 검증을 결합함으로써 팀은 배양육 생산을 위한 바이오리액터 설계를 최적화하여 세포 생존과 효율적인 확장을 보장할 수 있습니다.
CFD 나침반 | 생물반응기 CFD를 위한 모범 사례
전산 유체 역학(CFD)을 사용하여 전단 응력 모델링
배양육 생산에서 다양한 생물반응기 유형에 대한 CFD 접근법 및 주요 매개변수
CFD 시뮬레이션은 엔지니어에게 생물반응기 내의 유체 역학 및 전단력을 물리적으로 구축하기 전에 매핑할 수 있는 도구를 제공합니다. 생산 규모에서 시행착오 방법에 의존하는 대신, CFD는 용기의 특정 부분에서 고전단 영역, 난류 소용돌이 및 세포 생존력과 같은 중요한 요소를 예측하는 데 도움을 줍니다. 이는 생물반응기 규모가 결국 200,000리터에 이를 수 있는 배양육 생산에서 특히 중요합니다. 이는 전통적인 생물제약 용기보다 훨씬 큽니다 [8]. 이러한 예측 통찰력은 축소 실험을 안내하고 장비 선택에 영향을 미칩니다.
계산 기법의 발전은 놀라웠습니다. k-ε와 같은 Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) 모델이 산업에서 널리 사용되고 있는 반면, Large Eddy Simulations (LES) 및 GPU 기반 Lattice-Boltzmann 시뮬레이션 (LB-LES)과 같은 고급 방법은 경계를 넓히고 있습니다. 프라하 화학 기술 대학교의 Miroslav Soos 교수에 따르면, GPU 기반 LB-LES는 "일반적으로 사용되는 유한 체적 방법 해석기보다 100배에서 1,000배 더 빠르게" 모델을 해결할 수 있습니다 [2]. 이러한 속도 이점은 엔지니어들이 세포 손상을 일으키는 소용돌이를 감지하는 데 필요한 정밀도로 대규모 용기를 시뮬레이션할 수 있게 합니다.
CFD의 능력을 보여주는 실용적인 예는 Regeneron Ireland DAC 및 Thermo Fisher Scientific의 연구원들로부터 나옵니다. 그들은 2,000리터 바이오리액터에서 기하학적으로 다른 5,000리터 일회용 바이오리액터로 세포 배양 공정을 성공적으로 확장했습니다.경험적 휴리스틱에 의존하는 대신, 그들은 CFD를 사용하여 질량 전달 속도, 혼합 시간 및 전단 속도와 같은 매개변수를 분석했습니다. 이 접근 방식은 전력 대 부피 비율 기반의 스케일링과 종종 관련된 비용이 많이 드는 실패를 피하면서 첫 시도에서 성공적인 스케일업을 가능하게 했습니다 [5].
교반 탱크 생물반응기를 위한 CFD 설정
교반 탱크 생물반응기를 위한 CFD를 설정하려면, 먼저 용기 형상을 정의해야 합니다 - 여기에는 탱크 치수, 임펠러 설계 (e.g., 러쉬튼 또는 피치드 블레이드), 및 배플 배치가 포함됩니다. 적절한 난류 모델을 선택하는 것이 중요합니다: 실현 가능한 k-ε 모델은 가스-액체 시스템에 잘 작동하며, LB-LES는 세포에 해를 끼칠 수 있는 최대 스트레스를 식별하는 데 더 높은 해상도를 제공합니다. 그리드 수렴 연구는 결과가 메쉬 크기에 의존하지 않도록 보장합니다.
경계 조건은 임펠러 속도, 가스 스파징 속도, 유체 밀도 및 점도와 같은 실제 운영 매개변수를 반영해야 합니다. 배양육 응용 분야에서는 보수적인 기포 항력 모델이 전단 응력을 추정하는 데 자주 사용됩니다 [8]. 시스템은 완전히 난류 상태에서 작동해야 하며, 임펠러 속도에 관계없이 동력 수가 일관되게 유지되도록 레이놀즈 수가 10,000을 초과해야 합니다 [1].
산소 전달, 혼합 시간 및 유체 역학적 스트레스에 대한 CFD 예측은 전단 민감성 마이크로 프로브 또는 나노 입자 집합체를 사용하여 수집된 실험 데이터와 일치해야 합니다 [2]. 예를 들어, 수학적 물질 전달 모델은 Sartorius에서 2리터 벤치탑 유닛에서 1,500리터 산업용 생물 반응기로 CHO 세포 배양 공정을 직접 확대하는 데 사용되었습니다.CFD를 사용하여 산소 수요와 CO₂ 제거를 예측함으로써, 팀은 규모에 관계없이 N-글리칸 및 전하 변이체와 같은 일관된 제품 품질 속성을 유지했습니다 [6].
다른 생물 반응기 유형을 위한 CFD
교반 탱크가 산업 세포 배양을 지배하는 반면, 다른 생물 반응기 설계는 맞춤형 CFD 접근 방식이 필요합니다. 예를 들어, 흔들림 또는 파동 생물 반응기는 파동 운동이 이러한 시스템에서 전단 응력을 유도하기 때문에 기체-액체 계면을 시뮬레이션하기 위해 유체의 부피(VOF) 방법에 의존합니다. 이러한 설계는 훨씬 더 부드러운 전단 환경을 만듭니다 - 최대 응력은 교반 탱크에 비해 약 0.01 Pa입니다 - 그러나 대규모 배양육 생산을 위한 확장성은 제한적입니다 [4].
반면에 중공 섬유 생물 반응기는 브링크만 방정식을 기반으로 한 다공성 매체 모델을 사용하여 막을 통한 영양소 확산 및 흐름 저항을 시뮬레이션합니다.유동층 시스템은 입자-유체 상호작용과 층 확장을 포착하기 위해 오일러-라그랑주 모델이 필요하며, 에어리프트 생물반응기는 기포 유도 난류와 가스 홀드업을 분석하기 위해 오일러-오일러 방법을 사용합니다 [4]. 각 설계에는 고유한 과제가 있습니다: 유동층은 미세운반체 분포와 전단 노출을 균형 있게 유지해야 하며, 에어리프트 시스템은 스파지드 생물반응기에서 세포 사멸의 주요 원인인 기포 파열로 인한 스트레스를 관리해야 합니다 [1] [7].
이러한 CFD 접근 방식을 이해하는 것은 배양육 생산에 사용되는 다양한 생물반응기 설계에서 전단 응력을 제어하는 데 필수적입니다.
| 바이오리액터 유형 | CFD 접근법 | 주요 고려사항 |
|---|---|---|
| 교반 탱크 | RANS (SST), LES, LB-LES | 임펠러 영역의 에너지 소산 (εMax) |
| 웨이브/록킹 | 유체의 부피 (VOF) | 가스-액체 계면 추적 |
| 중공 섬유 | 다공성 매체 (Brinkman) | 영양소 흐름 및 막 저항 |
| 유동층 | 오일러-라그랑주 | 입자와 유체 간의 상호작용, 층 확장 |
| 에어리프트 | 오일러-오일러 | 기포와 가스 보유로 인한 난류 |
이 다양한 CFD 방법은 맞춤형 전략의 필요성을 강조하며, 이는 장비 선택과 전단 응력 관리에 중요한 역할을 합니다.
축소 모델 및 실험적 검증
전산 유체 역학(CFD)은 유용한 예측을 제공하지만, 프로세스를 확대할 때 실제 테스트의 필요성을 대체할 수 없습니다. 실험적 검증은 전산 모델이 실제 전단 응력 조건을 정확하게 나타내는지 확인하는 데 중요한 역할을 합니다. 이때 축소 모델이 등장하여, 대형 생산 바이오리액터의 유체역학적 환경을 더 작고 관리하기 쉬운 시스템에서 모방합니다. 이를 통해 소규모에서 산업 규모로 전환할 때 발생할 수 있는 비용이 많이 드는 오류의 위험을 줄입니다. 이 단계는 CFD 예측을 확인할 뿐만 아니라 더 신뢰할 수 있고 효과적인 확대 프로세스를 보장합니다.
축소 모델 생성
축소 모델 설계는 기하학적 유사성을 유지하는 것에서 시작합니다.이는 용기의 높이와 직경, 임펠러 직경과 탱크 직경과 같은 주요 구성 요소 간의 동일한 종횡비를 유지하는 것을 의미합니다 [11]. 기하학이 정렬되면 엔지니어는 스케일링 기준을 선택합니다. 일반적인 선택에는 단위 부피당 전력(P/V), 임펠러 팁 속도 또는 에너지 소산율(EDR)이 포함됩니다. 그러나 평균 P/V보다는 국부적인 EDR에 집중하는 것이 전단 이질성을 더 잘 이해할 수 있으며, 이는 정확한 모델링에 중요합니다.
더 발전된 접근 방식은 다중 구획 시뮬레이터를 포함합니다. 예를 들어, 2021년 2월에 Emmanuel Anane와 그의 팀은 교반 탱크 반응기(STR)와 플러그 흐름 반응기(PFR)를 결합한 이중 구획 스케일 다운 시뮬레이터를 개발했습니다. 이 모델은 CHO 세포가 용존 산소 구배에 어떻게 반응하는지를 연구하는 데 사용되었습니다. 그들의 연구는 90초의 중요한 체류 시간 임계값을 밝혀냈습니다.이 지점 이후로, CHO 세포는 생존 가능한 세포 밀도가 15% 감소하고 젖산 축적이 증가했습니다 [10]. 이 발견은 세포 생존성을 유지하는 산업용 생물반응기를 설계하는 데 명확한 기준점을 제공합니다.
세포 성장을 보호하기 위해, 엔지니어들은 종종 임펠러 팁 속도를 1.5 m/s 이하로 유지하려고 합니다 [1]. 또한, Kolmogorov 미세 소용돌이 길이 - 난류의 척도 - 는 세포의 크기를 초과해야 하며, 일반적으로 포유류 세포의 경우 20 μm 이상이어야 유체역학적 손상을 피할 수 있습니다 [1][3]. 예를 들어, 동물 세포 배양에서 에너지 입력이 0.1 W/kg일 때, 가장 작은 소용돌이는 약 60 μm로 안전한 완충 역할을 합니다 [3].
CFD 예측의 실험적 검증
축소 모델이 마련되면, CFD에서 도출된 매개변수를 검증하기 위해 실험적 방법이 필수적입니다. 입자 이미지 속도계(PIV)는 이 목적을 위해 널리 사용되는 기술입니다. 유체 내 입자를 추적함으로써, PIV는 축소 모델의 유동 패턴과 속도장이 CFD 예측과 일치하는지 확인하는 데 도움을 줍니다 [12][4].
혼합 시간을 검증하기 위해 추적자 주입 및 탈색 방법도 사용됩니다. 이 과정에서 산, 염기 또는 염 용액과 같은 추적자가 임펠러 근처에 도입되고, 95% 균질성이 달성될 때까지 그 분포가 모니터링됩니다 [12][3]. 대규모 포유류 세포 생물반응기(5,000 L에서 20,000 L)의 경우, 혼합 시간은 일반적으로 80초에서 180초 사이입니다 [10].
2020년 3월, James Scully와 Regeneron Ireland DAC 팀은 2,000 L 생물반응기에서 다른 기하학적 구조를 가진 5,000 L 일회용 생물반응기로 세포 배양 공정을 성공적으로 확장했습니다. 그들은 질량 전달 속도, 혼합 시간, 전단 속도와 같은 주요 매개변수를 예측하기 위해 CFD에 의존했습니다. 이러한 예측은 단일상 및 다상 실험을 통해 검증되었으며, 대규모 파일럿 실행 없이 확장에 성공적인 첫 시도를 가능하게 했습니다 [5].
"CFD 시뮬레이션은 점점 더 실험실에서의 고전적인 공정 엔지니어링 조사를 보완하거나, 실험실 조사가 불가능할 때는 이를 대체하기 위해 공간적 및 시간적으로 해상된 결과를 제공하는 데 사용되고 있습니다." - Stefan Seidel, School of Life Sciences, ZHAW [12]
추가적인 검증 기법으로는 특정 교반 속도에서의 비동력 입력(P/V)과 무차원 동력 수를 확인하기 위한 토크 측정이 포함됩니다 [12][3]. 산소 전달 속도는 가스 배출법이나 아황산염 기법과 같은 방법을 사용하여 검증되며, 이는 체적 산소 질량 전달 계수(kLa)를 결정합니다 [12][7]. 미세 운반체를 사용하는 시스템의 경우, 모든 입자를 부유시키는 데 필요한 최소 속도를 찾기 위해 광 감쇠 또는 카메라 기반 방법이 사용되며, 이는 고체 상 분포에 대한 CFD 예측이 정확하도록 보장합니다 [12][4].
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생물반응기에서 전단 응력에 영향을 미치는 요인
스케일업 중 세포 생존력을 보호하기 위해 전단 응력을 유발하는 물리적 요인을 이해하는 것이 중요합니다. 전산 유체 역학(CFD) 예측과 스케일 다운 검증은 에너지 소산율(EDR)이 중요한 역할을 한다는 것을 보여줍니다. EDR은 임펠러의 운동 에너지가 열로 변환되는 방식을 측정하여 에너지 분포의 불균형을 초래합니다. 예를 들어, 피치 블레이드 임펠러에서는 에너지가 임펠러 주변에 집중되는 경향이 있어 적절히 관리하지 않으면 세포를 손상시킬 수 있는 높은 전단 영역을 생성합니다.
임펠러 설계 및 전력 입력
사용되는 임펠러의 유형은 흐름 패턴과 전단 강도에 크게 영향을 미칩니다. 예를 들어, 러스턴 터빈은 방사형 흐름과 높은 전단을 생성하여 미생물 발효에 이상적이지만 전단에 민감한 포유류 세포에는 적합하지 않습니다.반면에, 피치드 블레이드 임펠러는 동일한 전력 입력에서 낮은 전단과 더 나은 펌핑 효율로 축류를 생성합니다. 이는 세포 생존율이 우선인 배양육 생산과 같은 응용 분야에서 선호되는 선택입니다.
| 임펠러 유형 | 흐름 패턴 | 전력 수 (Nₚ) | 전단 수준 | 주요 응용 분야 |
|---|---|---|---|---|
| 러쉬튼 터빈 | 방사형 | ~5.0 | 높음 | 미생물 발효; 가스 분산[3] |
| 피치드 블레이드 | 축류 | ~1.0 | 낮음에서 중간 정도 | 포유류 세포 배양; 고체 현탁 [3] |
스케일링 전략은 종종 부피당 일정한 전력 입력(P/V)을 유지하는 데 의존합니다. 그러나 반응기 크기가 커짐에 따라 이는 더 높은 임펠러 팁 속도로 이어질 수 있습니다. 포유류 세포의 경우, 성장 문제를 피하기 위해 팁 속도는 1.5 m/s 이하로 유지해야 합니다 [1]. 대형 반응기에서는 특히 20 m³를 초과하는 용기에서 스파징이 임펠러보다 더 많은 유체역학적 스트레스를 유발할 수 있습니다 [9]. 이러한 요소는 난류와 밀접하게 관련되어 있으며, 이는 콜모고로프 스케일 논의에서 더 자세히 탐구됩니다.
콜모고로프 스케일 및 난류 모델링
콜모고로프 스케일(λ)은 에너지가 열로 소산되는 가장 작은 난류 소용돌이의 크기를 정의합니다.이 소용돌이가 세포 직경보다 작으면 기계적 손상이 우려됩니다. 포유류 세포는 일반적으로 15–20 μm 크기이므로, 손상을 피하기 위해 소용돌이 길이는 20 μm를 초과해야 합니다 [1][3]. 예를 들어, 에너지 입력이 0.1 W/kg일 때, 콜모고로프 소용돌이 직경은 약 60 μm로 안전한 여유를 제공합니다 [3].
"생물학적 개체(e.g., 포유류 세포)가 생물반응기에서 λ [콜모고로프 스케일]보다 작으면 그러한 개체에 대한 전단 손상은 발생하지 않습니다." - Muhammad Arshad Chaudhry [3]
2024년 8월, Boehringer Ingelheim Pharma와 프라하 화학기술대학교의 연구원들은 12,500 L 산업용 생물반응기에서 CFD 예측을 검증하기 위해 Lattice-Boltzmann Large Eddy Simulations (LB-LES)을 사용했습니다.전단 민감 나노입자 집합체를 사용하여 최대 유체역학적 스트레스를 측정하고 LB-LES가 전통적인 방법보다 100–1,000배 빠르게 난류 스케일을 해결할 수 있음을 입증했습니다. 이러한 발견은 전단 스트레스를 최소화하는 전략을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. 모델링 데이터를 사용한 전단 스트레스 감소 CFD 모델링은 엔지니어가 고전단 영역을 정확히 찾아내고 이에 따라 운영 조건을 조정할 수 있게 합니다. 효과적인 접근 방식 중 하나는 기질, pH 기반 또는 소포제를 액체 표면이 아닌 임펠러 영역 근처에 도입하는 것입니다. 이는 빠른 분포를 보장하고 국부적인 농도 구배를 최소화합니다. 배양육 생산에서 과도한 전단은 세포를 미세운반체에서 분리시킬 수 있으며, 불충분한 교반은 미세운반체 침전 및 영양 불균형을 초래합니다.
세포를 전단력으로부터 보호하기 위해 Pluronic F-68 (Poloxamer 188)와 같은 보호 첨가제가 일반적으로 사용됩니다. 특히 액체 표면에서 기포가 터질 때 발생하는 전단력은 바이오리액터에서 세포 사멸의 주요 원인입니다 [1]. 이러한 계면활성제를 사용하면 100,000 W/m³에 달하는 에너지 입력이 치명적인 영향을 미치지 않는 것으로 보고되었습니다 [1]. 또한, 스파저 오리피스에서의 가스 유입 속도를 30 m/s 이하로 유지하면 생산성 손실과 세포 사망률을 줄이는 데 도움이 됩니다 [1].
바이오리액터 확장을 위한 장비 찾기
바이오리액터 조달을 지원하는 방법
배양육 생산을 위한 바이오리액터 확장은 자체적인 과제를 수반합니다. 이때
생물의약품 산업에서 사용되는 바이오리액터의 성공적인 확장은 이러한 제품의 품질과 시장 출시 시간에 큰 역할을 합니다 [5].
CFD 기반 데이터를 활용함으로써, 팀은 장비 선택을 간소화하고 반복적인 시험 실행의 필요성을 최소화할 수 있습니다 [5]. 이러한 통찰력은 최적의 전단 응력 관리가 고려된 바이오리액터를 선택하는 데 매우 중요합니다.
전단 응력 제어를 위한 장비 선택
전단 응력을 효과적으로 제어하기 위해 특정 장비 사양이 특히 중요합니다. 임펠러 기하학은 중요한 요소입니다. 예를 들어, 피치 블레이드 임펠러는 약 1.0의 동력 수(Np)로 축류를 생성하는 반면, 러스턴 터빈은 약 5.0의 훨씬 높은 Np를 가지고 있습니다.이것은 피치 블레이드 설계가 동일한 회전 속도에서 상당히 적은 전력을 생성하고, 따라서 전단력도 적게 발생시킨다는 것을 의미합니다 [3]. 배양육에 사용되는 포유류 세포를 포함하는 응용 분야에서는 임펠러 팁 속도를 1.5 m/s 이하로 유지하는 것이 세포 손상을 방지하는 데 필수적입니다 [1].
스파저 구성은 또 다른 중요한 고려 사항입니다. 과도한 전단을 방지하기 위해 장비는 스파저 오리피스에서의 가스 입구 속도가 30 m/s 이하로 유지되고, 오리피스 레이놀즈 수가 2,000 이하로 유지되도록 해야 합니다. 이러한 임계값을 초과하면 거품이 고르지 않게 분산되고 국부적인 전단 영역을 생성하는 "제팅 레짐"으로 이어질 수 있습니다 [1]. 드릴 홀 또는 오픈 파이프 스파저는 마이크로 스파저에 비해 전단에 민감한 세포에 더 적합합니다. 또한, 장비는 스케일 다운 호환성을 지원해야 합니다. 벤치탑 모델을 제공하는 공급업체 (e.g., 3 L 시스템)은 대규모 시스템(2,000 L 이상)과 기하학적으로 유사하여 팀이 전체 규모의 생산으로 이동하기 전에 소규모에서 CFD 예측을 검증할 수 있습니다 [1][2].
결론
배양육 생산을 위한 바이오리액터의 스케일링은 전통적인 시행착오 방법에서 벗어나 국지적인 전단 차이를 해결하기 위한 모델 기반 전략을 수용해야 합니다. 전산 유체 역학(CFD)은 이 과정에서 중요한 도구가 되어 엔지니어가 단순한 전력 대 부피 비율을 넘어 유체역학적 환경을 예측하고 전단 영역을 시각화할 수 있게 합니다 [1]. Kolmogorov 소용돌이 길이를 20 μm 이상으로 유지하고 임펠러 팁 속도를 1.5 m/s 이하로 유지하는 것과 같은 중요한 매개변수를 준수함으로써 엔지니어는 적절한 혼합 및 산소 전달을 보장하면서 포유류 세포를 전단 손상으로부터 보호할 수 있습니다 [1].
대형 와류 시뮬레이션(LES) 및 격자 볼츠만 기법과 같은 고급 계산 방법은 프로세스 확장에 효과적임을 보여주었습니다. 예를 들어, 2020년 3월 Regeneron Ireland DAC는 2,000 L 바이오리액터에서 기하학적으로 다른 5,000 L 일회용 시스템으로 세포 배양 프로세스를 첫 시도에서 성공적으로 확장했습니다. 이는 다중 매개변수 CFD 예측을 사용하여 달성되었으며, 광범위한 물리적 실험의 필요성을 제거했습니다 [5]. 이러한 "첫 시도 성공" 전략은 오염 위험을 줄일 뿐만 아니라 시장 출시 시간을 단축시켜, 배양육 부문에 매우 중요합니다.
입자 이미지 속도계(PIV)와 같은 실험적 검증 방법은 CFD 모델의 정확성을 추가로 확인합니다 [2]. 이러한 검증된 모델은 이제 조달 결정에서 중요한 역할을 합니다.기업들은
자주 묻는 질문
계산 유체 역학(CFD)은 배양육 생산을 위한 바이오리액터 규모 확대에 어떻게 기여합니까?
계산 유체 역학(CFD)은 배양육을 위한 바이오리액터 규모 확대에 있어 혁신적인 도구입니다. 이는 유동 역학, 전단 응력, 혼합 효율성, 질량 전달 속도에 대한 깊은 이해를 제공하며, 이는 세포 성장에 이상적인 환경을 조성하는 데 중요한 요소입니다.
CFD를 통해 엔지니어는 임펠러 설계, 교반 속도, 가스 스파징과 같은 필수 요소를 최적화할 수 있습니다. 이는 생물 반응기가 최상의 조건에서 작동하도록 하여 세포 건강과 생산성을 보호합니다.
더 나아가, CFD는 작은 실험실 설정에서 대규모 산업용 생물 반응기로 이동할 수 있게 하여 효율성이나 일관성을 손상시키지 않습니다. 이는 배양육 생산이 높은 기준을 유지하면서 원활하게 확장될 수 있음을 의미합니다.
대형 와류 시뮬레이션(LES)이 생물 반응기 모델링에 있어 전통적인 방법보다 나은 이유는 무엇입니까?
대형 와류 시뮬레이션(LES)은 전통적인 방법인 레이놀즈 평균 나비에-스토크스(RANS)보다 생물 반응기 내 난류 흐름을 더 깊고 정확하게 분석할 수 있습니다.대규모 소용돌이에 집중하고 가장 작은 소산 운동만 모델링함으로써, LES는 소용돌이에 의해 유도된 고전단 영역과 같은 중요한 전단 응력 핫스팟을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이러한 세부 사항은 세포 손상을 줄이고 배양육 생산을 확장할 때 더 큰 신뢰성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
경험적 상관관계에 크게 의존하는 방법과 달리, LES는 실험실 규모에서 산업 규모의 생물 반응기로 이동할 때 더 강력한 예측 능력을 제공합니다. 계산 기술의 발전으로 LES가 더 접근 가능해져, 과도한 계산 자원 없이도 상세한 시뮬레이션이 가능해졌습니다. LES 기반 설계를 통합하려는 기업을 위해,
포유류 세포의 생존 가능성을 위해 Kolmogorov 소용돌이 길이를 20 µm 이상 유지하는 것이 왜 중요한가?
Kolmogorov 소용돌이 길이를 대략 20 µm 이상으로 유지하는 것은 생물 반응기 작동 중 포유류 세포를 보호하는 데 중요합니다. 이러한 난류 소용돌이가 세포 크기보다 작아지면, 세포는 과도한 전단 응력에 노출될 수 있으며, 이는 세포막을 손상시키고 세포 생존 가능성을 낮출 위험이 있습니다.
가장 작은 난류 구조를 세포보다 크게 유지하면 기계적 손상의 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이는 건강한 세포 배양을 촉진할 뿐만 아니라 생물 반응기의 전반적인 성능을 향상시킵니다. 이는 특히 일관된 전단 응력 조건을 보장하기가 더 어려운 생물 반응기 규모 확장 시 더욱 중요해집니다.
