主要成果
延世大学のSoo Hyun Ryu氏、Young Jin Kim氏らによる研究チームは、異なる攪拌方式を持つバイオリアクター間でのプロセス移行を定量化するCFDフレームワークを開発した。このフレームワークを用いて、攪拌槽型（STR）、1次元ロッキング型（RM20）、オービタルロッキング型（CELBIC50）の3つのプラットフォームを比較した結果、適切な動作条件を選択すれば、どの装置を用いても生存細胞密度、生産性、代謝プロファイル、および製品品質属性において同等の性能が得られることを実証した。特に抗体分子の構造的同等性は、CE-SDSおよびCZEによる分析で確認されている。
技術・詳細
研究チームは、インペラ（攪拌翼）の有無に関わらず適用可能な共通指標として「単位体積あたりのエネルギー散逸率（Pd/V）」を導入した。解析には、従来のナビエ・ストークス方程式ではなく、離散格子上でボルツマン方程式を解く格子ボルツマン法（LBM）を採用し、乱流モデリングにはラージエディシミュレーション（LES）を組み合わせることで、GPUによる効率的な高精度解析を実現した。
解析の結果、以下の流体パラメータにおいてプラットフォーム間の差異が明らかになった。
- せん断応力：オービタルロッキング型のCELBIC50は0.012 Paと低く、1次元ロッキング型のRM20（0.019 Pa）よりも細胞への負荷が少ない。
- 混合時間：CELBIC50は80.9秒であり、RM20の146.6秒よりも高速に均質化される。
- エネルギー分布：STRはインペラ付近に局所的な高エネルギー領域が生じる一方、ロッキングシステムは液面全体の波運動によりエネルギーがより均一に分散される。
チームはこれらの指標に加え、乱流の最小渦サイズを示すコルモゴロフ長さを解析し、ミクロな乱流構造とマクロな性能を関連付けた。
背景・業界の文脈
バイオ医薬品製造では、CHO細胞を用いたモノクローナル抗体などの生産が行われているが、装置の選択肢（STR、ロッキングシステム等）が多様化している。しかし、従来のスケールアップ指標である「単位体積あたりの電力入力（P/V）」はインペラの特性に依存するため、インペラを持たないロッキングシステムには適用できなかった。そのため、プラットフォームを跨ぐプロセス移行の際は、多大な時間とコストを要する試行錯誤的な実験に頼らざるを得ないのが業界の課題であった。
今後の展望
本研究で構築されたマルチ制約設計空間（エネルギー散逸率、せん断応力、混合時間を統合したマップ）を利用することで、エンジニアは異なるリアクター間でも同時にすべての制約を満たす動作条件を定量的に特定できる。これにより、経験的な実験回数を大幅に削減し、新しい治療法の開発を加速させることが可能になると期待される。
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