Prozessparameter simultan optimieren

Design of Experiments in der Bioprozess-Entwicklung

  • Abb. 1: Viele Parameter beeinflussen das Prozessergebnis. Diese Zusammenhänge zu verstehen ist für die Optimierung von Bioprozessen elementar.Abb. 1: Viele Parameter beeinflussen das Prozessergebnis. Diese Zusammenhänge zu verstehen ist für die Optimierung von Bioprozessen elementar.
  • Abb. 1: Viele Parameter beeinflussen das Prozessergebnis. Diese Zusammenhänge zu verstehen ist für die Optimierung von Bioprozessen elementar.
  • Abb. 2: Versuchsplanung und Auswertung. A: OFAT-Ansatz. Jeder Kreis repräsentiert ein Experiment. In jedem Experiment wird ein Faktor variiert, die anderen konstant gehalten. Erkenntnisgewinn nur auf jeweils einer Achse. B: DoE-Studie. Jeder Kreis repräsentiert ein Experiment  In jedem Experiment werden drei Faktoren (pH, Temperatur, Glukosekonzentration) variiert. Im Vergleich zum OFAT-Ansatz wird mit weniger Experimenten ein größerer Parameterbereich abgedeckt. Durch die Beschreibung der Zusammenhänge mit Hilfe von mathematischen Modellen erfolgt ein Erkenntnisgewinn innerhalb des Kubus. C: Der Surface Response Plot ist eine Möglichkeit zur Visualisierung der Ergebnisse einer DoE Studie. Es wird ersichtlich, welche Kombination von Sollwerten bessere (rot) oder schlechtere (blau) Ergebnisse liefert (Bild: CAMO Software AS).

In Bioprozessen bestimmt ein komplexes Zusammenspiel verschiedener Einflussgrößen den Prozessverlauf und die Bildung des gewünschten Produkts. Um möglichst effiziente und robuste Prozesse zu entwickeln müssen Bioprozessingenieure diese Zusammenhänge verstehen. Gelingen kann dies mit „Design of Experiments“, einer Methode, die komplexe Zusammenhänge aufdecken kann und gleichzeitig hilft Ressourcen zu sparen.  

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Autor

Ulrike Becken

Kontakt  
Dr. Ulrike Becken
Eppendorf AG
Bioprocess Center
Jülich, Deutschland

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