Cinq outils pour optimiser la production en bioréacteur et raccourcir les délais de développement des vaccins

L’immunothérapie du cancer, des maladies auto-immunes ou neurologiques exige de fabriquer des anticorps qui se fixent sur les cellules malades et les marquent afin que l’organisme les détruise.

L’immunothérapie du cancer, des maladies auto-immunes ou neurologiques exige de fabriquer des anticorps qui se fixent sur les cellules malades et les marquent afin que l’organisme les détruise. Développer les souches d’ensemencement pour produire ces anticorps en cultures cellulaires, puis optimiser les bioréacteurs et les conditions de croissance des cultures au laboratoire, peut facilement prendre plus de 40 semaines — et ces projets sont soumis à des changements de priorités, d’effectifs et de budget.

Une fois les souches appropriées identifiées, le procédé doit être monté en échelle et validé, avant d’arriver finalement aux essais cliniques, ce qui ajoute à chaque fois des semaines (ou, de façon réaliste, des années) au temps nécessaire pour que les traitements passent du laboratoire aux personnes qui en ont besoin.

Nous examinons ici cinq moyens de base (mais sous-utilisés) d’optimiser les rendements des bioréacteurs, de raccourcir les délais de montée en échelle des procédés et de produire les traitements biologiques ou à base d’anticorps.

1. Utiliser les plans d’expériences et l’analyse statistique

Les protéines requises pour les différents traitements ont chacune leurs propres conditions de croissance optimales, afin de garantir un repliement et un assemblage corrects des protéines. Les conditions de croissance doivent ensuite être optimisées davantage pour maximiser les rendements en protéines.

Produire des anticorps pour l’immunothérapie à partir de cellules ovariennes de hamster chinois (CHO) exige donc des conditions de culture spécifiques, notamment : le mélange de nutriments, la température et le pH, les niveaux d’oxygène dissous, le type de bioréacteur et la stratégie de régulation de l’alimentation. L’optimisation efficace de ces conditions est le principal déterminant de l’état de santé global de la culture et de l’efficacité de sa croissance.

Mais optimiser chaque variable indépendamment n’est pas réaliste, en raison de l’interdépendance des variables (les contraintes de temps et les limites de ressources n’aident pas non plus). Traditionnellement, l’optimisation se faisait par tâtonnement — en modifiant divers paramètres selon la compréhension et l’expérience du chercheur avec le système. Les plans d’expériences (DOE) et l’analyse statistique sont toutefois des outils quantitatifs qui peuvent simplifier considérablement la tâche complexe de l’optimisation des procédés.

Un montage de laboratoire courant utilise des cultures d’à peine 10 mL pour optimiser des paramètres de procédé de base, dont la température, le pH et l’oxygène dissous. La culture d’environ 50 échantillons à la fois permet aux chercheurs d’expérimenter différentes conditions de croissance. Le DOE est un outil à utiliser de façon proactive, afin que les chercheurs puissent concevoir ces systèmes à petite échelle pour manipuler plusieurs variables simultanément et déterminer efficacement l’ensemble optimal de paramètres de procédé critiques.

Le DOE est aussi utile pour le dépannage dans des systèmes à échelle réduite, de 500 mL à 10 L. Il permet aux concepteurs de systèmes de passer de la résolution de problèmes par tâtonnement à des solutions fondées sur des données statistiquement pertinentes tenant compte d’un grand nombre de variables de procédé en interaction.

2. Mettre en œuvre la PAT

La technologie d’analyse des procédés (PAT) désigne simplement l’ajout de capteurs en ligne et d’autres moyens de collecte de données, afin de recueillir des informations sur les procédés de fabrication pharmaceutique. Cela conduit à une meilleure compréhension de ce qui se passe dans le système et de la façon dont il réagit à tout changement — et permet aux concepteurs de systèmes d’ajuster les régulateurs à partir de données en temps réel.

Si la PAT est généralement évoquée dans le contexte des environnements de production GMP, le concept d’une instrumentation accrue en capteurs est tout aussi bénéfique dans les laboratoires et les installations pilotes. Les nouvelles informations donnent aux chercheurs, aux concepteurs de systèmes et même aux systèmes de régulation automatisés la possibilité d’ajuster en temps réel les paramètres de procédé critiques.

De plus, lorsqu’une instrumentation en capteurs de type PAT est mise en œuvre au laboratoire, elle facilite beaucoup le passage d’un système entièrement optimisé vers un environnement GMP à l’échelle de la production.

3. Automatiser les essais

Surveiller la croissance de cultures de 10 – 15 mL est bien sûr essentiel pour que le chercheur comprenne l’influence des différentes conditions de croissance. Toutefois, comme le volume de culture est si faible, prélever un échantillon pour l’apporter à un analyseur peut modifier suffisamment les conditions de culture pour affecter la croissance globale.

Pour résoudre ce problème, les scientifiques adoptent des appareils de paillasse qui prélèvent automatiquement des échantillons dans la culture et analysent des paramètres comme le pH, la densité cellulaire, les niveaux de nutriments et les niveaux de déchets toxiques. Ce processus utilise un échantillon plus petit que celui qu’exige un analyseur traditionnel, ce qui atténue les effets du prélèvement dans la culture. Il permet aussi des essais plus fréquents, sans que le chercheur ait à s’occuper constamment du système.

4. Construire un système de régulation en boucle fermée

Combinés à un logiciel fondé sur le DOE, les systèmes d’essai automatique peuvent créer une boucle de rétroaction entre la culture cellulaire et les commandes du réacteur, offrant un niveau sans précédent de contrôle du système en temps réel.

Ce type de régulation serrée du procédé garantit que les paramètres de changement d’échelle, tels que la vitesse de transfert d’oxygène, sont mesurés avec précision, ce qui permet ensuite un développement maîtrisé des procédés pilotes et de production à partir de cultures à l’échelle de la paillasse. Une maîtrise étroite de ces paramètres signifie qu’il faudra moins de cycles de réduction d’échelle pour dépanner complètement le système pilote, et qu’il pourra être transféré plus rapidement vers un environnement de production.

5. L’intensification des procédés

L’objectif de l’intensification des procédés est de mettre au point des méthodes d’ingénierie qui augmentent l’efficacité et le rendement sans augmenter les coûts globaux du système.

Dans les bioréacteurs, un objectif clé de l’intensification des procédés est d’augmenter la densité cellulaire dans le milieu du réacteur. Cela se fait principalement en passant de surfaces de croissance 2D à 3D : les bioréacteurs qui font croître les cultures sur des microbilles ou des fibres peuvent supporter un nombre bien plus élevé de cellules/mL de milieu de culture (20 millions de cellules/mL contre plus de 100 millions de cellules/mL).

Augmenter les rendements dans les bioréacteurs d’ensemencement et de production sans augmenter l’encombrement de fabrication permet des économies importantes. Le « scale-out » en est un exemple intéressant : lorsque les densités cellulaires peuvent être augmentées au point que des bioréacteurs à usage unique de 2 000 L suffisent pour répondre aux besoins de production (au lieu de passer à de plus grands réacteurs réutilisables), les économies de coûts et de temps sont énormes.

Un autre exemple d’intensification des procédés consiste à utiliser une stratégie de perfusion pour faire croître un bioréacteur d’ensemencement, ce qui permet au fabricant d’inoculer le bioréacteur de production à une densité cellulaire bien plus élevée. Dans cet exemple, l’utilisation de bioréacteurs continus optimisés (un élément clé du paysage de la Pharma 4.0) à petite échelle permet une croissance de culture beaucoup plus rapide dans le bioréacteur de production — et la livraison de thérapies médicamenteuses aux patients en un temps record.

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