连续病毒过滤中的停留时间分布研究

主要观点总结

本文主要描述了针对连续病毒过滤过程的停留时间分布（RTD）模型的建立、校准和验证。文章通过脉冲注入实验使用NaNO3作为示踪剂进行模型校准，并通过逐步实验、结合逐步和脉冲注入实验以及抗体示踪剂实验进行模型验证。模型考虑了非理想混合和膜阻力，并成功应用于不同条件下的病毒过滤过程，包括不同的注入体积、流速、示踪剂浓度和过滤表面积。此外，文章还讨论了模型的应用范围和未来的研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 开发了一个针对病毒过滤过程的RTD模型，考虑了非理想混合和膜阻力。

该模型通过脉冲注入实验进行校准，并使用逐步实验和结合逐步与脉冲注入实验进行验证。

关键观点2: 模型能够预测不同条件下的RTD行为，包括不同的注入体积、流速、示踪剂浓度和过滤表面积。

该模型成功应用于实际的病毒过滤过程中，并显示出良好的预测能力。

关键观点3: 模型具有外推能力，即使使用NaNO3进行校准，也能对抗体的RTD进行预测，从而显著节省抗体消耗。

该模型可以应用于连续病毒过滤过程的物料追溯性评估。

文章预览

摘要: 监管机构建议使用 停留时间分布（ RTD ） 来解决连续生产中的物料可追溯性问题。连续病毒过滤是生物制药生产中一个至关重要但对流体动力学和放大过程理解不足的步骤。在这里，我们描述了一个模型，该模型考虑了 非理想混合和膜阻力，用于预测连续病毒过滤中的RTD，并通过使用惰性示踪剂NaNO3的脉冲注入实验进行了实验验证 。该模型通过脉冲注入实验成功校准，模型预测与实验结果之间有很好的一致性（R²>0.90）。该模型能够预测RTD的变化，例如在注射体积、流速、示踪剂浓度和过滤表面积的变化，并通过逐步实验以及结合逐步和脉冲注入实验进行了验证。所有验证实验都达到了R²>0.97。值得注意的是，如果过程包括多孔材料，如多孔色谱材料、超滤器或病毒过滤器，则必须考虑分子大小是否影响RTD，因为不同大小的示踪剂可能以不 ………………………………