日渐红火的“在线配液技术IC”

发布时间： 2020-03-11 17:48 来源：Cytiva（思拓凡)

为什么是缓冲液配制？

前些年当提到降低成本，提高生产效率，经常听到的话题是：如何提高 Titer，SU 在一定规模上比不锈钢经济效益明显，如何解决亲和载量问题……

当这些方面都有了长足发展之后，缓冲液配制在这两年突然火了，成为大家经常探讨的话题。其出来之晚，根据药品的生命周期来讲，是有其客观原因的。

在药品上市前的阶段，重心为药品工艺开发及上市申请准备，每年的药品生产排班相对轻松，此时缓冲液的瓶颈并未显现，有限的资源投资在其他方向会比缓冲液有更好的回报；

当药品有明显的预期可以上市或扩产，此时基于市场的需求量，生产的规模会增大，每年的生产批次会剧增，缓冲液相关的罐体数目，厂房面积及运营成本会明显体现。

在国外目前产业化生产的生物制药大企业中，90% 的厂房内的大罐体与缓冲液配制相关；厂房的 40% 左右是缓冲液区域；同时日常的运营成本中，缓冲液也占据 15%-20% 的比例⁽¹⁾。国内生物制药逐渐发展到产业化阶段或扩产阶段，也都在摸索对应的缓冲液制备解决方案，在保证产品质量的同时，解决目前的瓶颈。

为什么不是在线稀释技术 ILD？

在最初遇到缓冲液制备的瓶颈时，事实上最早的方案为在线稀释技术 ILD（见图 1），ILD 的设计理念是：将原先复杂缓冲液 1×使用缓冲液，浓缩为 5×或其他倍数缓冲液（浓缩倍数（CF）取决缓冲液成分中溶解度最小的组分)。

为保证足够浓缩倍数，也有将盐溶液单独稀释的三泵方案或者四泵方案。在使用时将这些混合浓缩液组分通过 WFI 泵或者 PW 泵进行稀释。在一定规模内，一定程度上可以减少配制体积和使用面积，诸如很多时候在层析工艺中用普通双泵系统进行的梯度洗脱，就类似稀释模式。

图 1 简单在线稀释系统设计

但在线稀释技术 ILD 这种改良的技术在应用中有诸多限制。

第一母液是多组分浓缩液，撇开溶解度不够高对于房间面积节省有限的情况，当规模足够大时，精确的称量多个组分配制成浓溶液是个非常大的挑战，而在线稀释技术 ILD 仅依靠流量计稀释来实现终溶液的关键工艺属性 (Critical Process Attributes, CPA)，不允许母液有误差。

第二基于化学特性，缓冲液稀释后会出现 pH 漂移，而 pH 值是 CPA 的一部分，很多也是产品稳定性的关键因素。针对 pH 漂移问题在 ILD 系统上发展起来的优化方案，比如配制后调节 pH 系统，新加入的成分，会打破缓冲液的 CPA 的平衡，严重会影响纯化等工艺，这也是 BPOG 最近的缓冲液白皮书经过反复比较后得出在线稀释方案的一致问题。

什么是在线配液技术 IC？

在线配液技术 IC 是解决 ILD 方案在缓冲液配制中遗留问题发展而来的新技术。

在生物制药中的缓冲液常为共轭酸碱体系，通常会用一系列的 CPA 来定义，包括缓冲体系，缓冲液浓度，盐浓度或电导，pH 值及其他添加剂。

相对复杂的最终工艺使用的缓冲液体系，事实上最基本的组成成分均为共轭酸、碱、盐、水和其他添加剂。这些基本的四到六种基础化学试剂，可以组合形成生物制品纯化所需的 10-20 种缓冲液。就如图 2 所示，乙酸，乙酸钠，氯化钠，水这四个组分，通过组合可以组合成多种不同纯化、超滤等工艺所需的缓冲液。

在线配液技术 IC 的设计理念就是如此，使用单一基础的共轭酸、碱、盐、水和添加剂等组成部分配制出各种工艺实际需要的缓冲液，根据单一组分的母液个数，确定系统的泵的数量，入口数量等其他系统组成。IC 技术单一组分的这种设计就解决了 ILD 其中的母液难易配制的问题，并且增加了母液使用的灵活性。

图 2 乙酸母液和乙酸钠母液在线配液

除了采用单一基础化学组分作为母液外，控制设计上最核心的是根据缓冲液 CPA 的不同要求，具有不同的反馈控制回路（表 1），实现了配制的缓冲液达到预期的缓冲液浓度，盐浓度或电导、pH 等 CPA 需求。

针对在线配液 IC 的此类设计在 cGMP 应用上可行性及稳定性，Janssen 也在用一系列准确可靠的缓冲液对，使用科学的 DoE 方法，对该设备进行了相关的验证，从缓冲液不同性质上，统计学上进行相关的分析研究，确定了此种设计可以解决缓冲液的配制问题，在 cGMP 中实现 POU 现配现用的需求⁽²⁾。IC 技术上的这种基于缓冲液 CPA 反馈的设计解决了 ILD 的遗留的第二个问题，同时也符合了现在推崇的产品是设计出来的理念。

表 1 在线配液系统（IC）的控制模式及特点

在线配液技术 IC

是否真的可以带来经济节省？

大规模缓冲液的体积大、数量多和占地面积大，在进一步分析下也是占用了很大的成本，关于 IC 是否能从成本上在商业化生产上具有明显的帮助，本文以目前比较火的单抗项目，采用了BioSolve Process这款软件进行了模拟评估。

BioSolve Process

对于新项目或者新技术的成本及价值评估，有许多经济模型模拟软件可以进行早期事先模拟和分析，BioSolve Process 软件内优势在于集合了众多生物制品的工艺流程，可以进行相关生物制品模型建立；

在相关产品成本及回报率的 CoG、NPV、ROI 等经济因素模拟时集成了对应的财务模型和厂房设备的成本计算模型，比如 Rule of Six-tenths 和成本指数 (图 3)，可趋势性反应不同规模的厂房设备等硬件真实成本和项目价值。

本文在此模型基础上以常见的 4×2000L 的上游规模分别进行两个单抗生产线场景分析, 分别为 Sc1 MAb Typical SU 和 Sc2 Modified Mab Typical SU 进行 IC 技术引入的比较。

图 3 Rule of Six-tenthe

CB=具有 SB 容量的设备的价格；CA=具有 SA 容量的设备的价格；SB/SA 为规模因子

Sc1 和 Sc2 两种场景的在从上游、下游直到原液的工艺路线上设置一致，见图 4。在层析单元，超滤单元等工艺所需要的缓冲液信息也一致，见图 5a。

两种场景在唯一的区别在 Sc2 Modified Mab Typical SU 中，在配液车间引入在线配液技术 IC，所有配液车间进行的缓冲液准备，均变更为使用单一基础的共轭酸、碱、盐、水和添加剂等浓缩液，见图 5b。可明显看到配液单元所使用的溶液数量有显著减少；且母液为高浓度，因此配制体积会小，对应的配液袋体积也有明显减少。

图 4 常见两种场景生产模式

Sc1：Mab Typical SU 一次性配液模式；Sc2: Modified Mab Typical SU 采用 IC 作配液中心模式

图 5 生产单元所需要的缓冲液模拟信息

（a）工艺所需要的缓冲液信息；（b）Sc2 场景中使用的母液信息

将此模型进行比对后的，最终比对结果反应到各自的生产要素中，在 Sc2 场景中配液单元引入 IC 后，可明显降低相关的消耗品及人工费用，见图 6a。在配液间的面积也有节省，从而 Capital 上也有部分节省。将所有相关费用整合后，整体上在 Sc2 场景中，当引入 IC 后，且保证每年 40 批次的产能，Sc2 相对于 Sc1 会有 13% 的 CoG 的成本降低，见图 6b。

图 6 两种场景生产模式结果比较

（a）Sc1 和 Sc2 在各个生产要素中的成本；（b）Sc2 相对于 Sc1 的变化比例

近年来国内生物制药的规模在逐渐提升，各个应用方向重组蛋白、单抗、血液制品等均出现扩产需求，大规模缓冲液配制造成的罐体数目、厂房面积、运营成本增加，会是改建已有工厂或者建新厂要去解决的问题。

便如例子中的模型分析类似，当每年的生产产能可以达到一定规模，设备的使用效率提升时，IC 从经济上具有明显的效益；国外的 Janssen, Kedrion 等公司也在不同的场合进行过相应的缓冲液解决方案比较分析，在药品到了大规模生产阶段，此时厂房、设备等利用效率提升起来后，IC 才可以明显帮助优化生产的成本，这些客户也在不同地区的工厂引入了对应技术。

当在生产环节引入 IC 这种新的技术时，除了经济性外，在缓冲液工艺 CPA 稳定性上，GMP 生产使用上的风险控制，法规验证及自控配合上也需要有特殊的考量，这些内容在后期的缓冲液解决方案环节上会继续分享讨论。

未完待续......

参考文献：

[1] Carredano EN, Nordberg R, Westin S, Busson K, Karlsson TM, Blank TS, Sandegren H,

Jagschies G. Chapter 27 – Simplif ication of buf fer formulation and improvement of

buf fer control with in-line conditioning (IC). Biopharmaceutical Processing: Development

Design and Implementation of Manufacturing Processes. Amsterdam: Elsevier Ltd.; 2018.

pp 513–525.

[2] Randall W. Whitesides, P.E. Process equipment cost estimating by Ratio and Proportion,2012.

[3] Amos M. Tsai, Enrique Carredano, and Karolina Busson. Deploying Automated Buffer Production for cGMP Use: Points to Consider, Bioprocessing Journal, 2019.

[4] Davide Fabbrini. Carlo Simoni, Joakim Lundkvist. Enrique Carredano, Debora Otero. Addressing the challenge of complex buffer management at In-Line Conditioning Collaborations., Bioprocess International.