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Karlsruhe Institut für Technologie

Institut für Bio- und Lebensmitteltechnik

Teilinstitut IV: Molekulare Aufarbeitung von Bioprodukten

Fritz-Haber-Weg 2

76131 Karlsruhe

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Modelbasierte Prozessentwicklung

Modellierung biomolekularer Systeme bietet die Möglichkeit, Verhalten von Proteinen auf Molekül- und Prozessebene besser zu verstehen. Wir beschäftigen uns mit zwei unterschiedlichen Ansätzen. Mit der Moleküldynamiksimulation (MD Simulation) können einzelne Proteine in ihrer atomaren Umgebung simuliert und deren Verhalten während diverser Aufreinigungsschritte vorhergesagt werden. Mit der mechanistischen Modellierung chromatographischer Systeme wird der Aufreinigungsprozess makroskopisch betrachtet. Transport, Bindung und Diffusion werden mit Differentialgleichungen beschrieben. Hiermit wird eine optimale Prozessauslegung ermöglicht. 

Mechanistische Chromatographiemodellierung

Estimation

Präparative Chromatographie ist eine der wichtigsten Technologien für die Aufreinigung von Biologics, wie z.B. therapeutischen Proteinen. Die modellbasierte Chromatographie-Prozessentwicklung ist die logische Reaktion auf den Quality-by-Design Ansatz, vorgeschlagen von amtlichen Behörden wie FDA, EMA usw. Ein mechanistisches Modell, bestehend aus Differentialgleichungen unterschiedlicher Komplexität, beschreibt die Stoffübertragung und Adsorptions-/Desorptionsreaktionen innerhalb der Chromatographiesäule. In den letzten Jahren wurde die intern entwickelte Simulationssoftware ChromX für die mechanistische Modellierung erfolgreich eingesetzt, um VLPs, monoklonale Antikörper und andere Proteine aufzureinigen bzw. die Aufreinigung zu optimieren. Durch die modellbasierte Prozessentwicklung können bis zu 95% der Laborversuche für Prozessentwicklung, Robustheitsstudien und Worst-Case-Analysen durch computergestützte Simulationen ersetzt werden. Die dabei gewonnenen mechanistischen Prozessverständnisse sind vom großen akademischen Interesse.

 

ChromX

ChromX ist eine Simulationssoftware für Proteinchromatographie. Sie wurde ursprünglich am MAB entwickelt, wird inzwischen aber durch eine unabhängige Ausgründung weiterentwickelt. Mehr Informationen gibt es unter GoSilico GmbH.

 

Referenzen

T. Hahn, T. Huuk, A. Osberghaus, K. Doninger, S. Nath, S. Hepbildikler, V. Heuveline, J. Hubbuch, Calibration-free inverse modeling of ion-exchange chromatography in industrial antibody purification, Eng. Life Sci. (2015), DOI: 10.1002/elsc.201400248.

T. Hahn, P. Baumann, T. Huuk, V. Heuveline, J. Hubbuch, UV absorption-based inverse modeling of protein chromatography, Eng. Life Sci. (2015), DOI: 10.1002/elsc.201400247.

T. Huuk, T. Hahn, A. Osberghaus, J. Hubbuch, Model-based integrated optimization and evaluation of a multi-step ion exchange chromatography, Separation and Purification Technology (2014), DOI: 10.1016/j.seppur.2014.09.012.

P. Baumann, T. Hahn, J. Hubbuch, High-throughput Micro-scale Cultivations and Chromatography Modeling: Powerful Tools for Integrated Process Development, Biotechnol. Bioeng. (2015), DOI: 10.1002/bit.25630.

C. Ladd Effio, T. Hahn, J. Seiler, S. A. Oelmeier, I. Asen, C. Silberer, L. Villain, J. Hubbuch, Modeling and simulation of anion-exchange membrane chromatography for purification of Sf9 insect cell-derived virus-like particles. J. Chrom. A (2015), DOI: 10.1016/j.chroma.2015.12.006.


Moleküldynamiksimulation

MD

Durch die Entwicklung leistungsstarker Computer mit Parallelarchitektur ist es möglich geworden, die Dynamik molekularer Systeme zu simulieren. Die Moleküldynamiksimulation (MD) von Proteinen bietet vielfältige Möglichkeiten: von der Reduktion des experimentellen Aufwands, über den Zugang zu experimentell schwer zugänglichen Größen bis hin zu einem tieferen Verständnis für das Verhalten komplexer Systeme. Vor allem in der ersten Entwicklungsphase neuer Medikamente können dadurch potentielle Kandidaten eingegrenzt und Ressourcen gespart werden.

Wir verwenden MD um Proteinaufreinigungsprozesse auf molekularer Ebene zu verstehen und die Eigenschaften biomolekularer Systeme zugänglich zu machen. Im Speziellen werden Wechselwirkungskräfte von Proteinen und Adsorberoberflächen sowie Protein-Protein-Interaktionen in wässriger Lösung untersucht. Des Weiteren werden Auswirkungen von Strukturveränderungen, Proteinstabilität in unterschiedlichen Pufferbedingungen sowie Phasen- und Proteineigenschaften, die beispielsweise die Verteilung von Proteinen in wässrigen Zweiphasensystemen bedingen, betrachtet. Durch das zunehmende detaillierte Verständnis können Eigenschaften von Proteinlösungen vorhergesagt und geeignete Prozessbedingungen oder Produktformulierungen in silico ausgewählt werden.

 

Referenzen

F. Dismer, J. Hubbuch, 3D structure-based protein retention prediction for ion-exchange chromatography, J. Chrom. A 1217 (2010), p. 1343-1353.

S. A. Oelmeier, F. Dismer, J.  Hubbuch, Molecular dynamics simulations on aqueous two-phase systems-single PEG-molecules in solution, BMC Biophysics, 5 (2012), p. 1.

K. M .Lang, J. Kittelmann, F. Pilgram, A .Osberghaus, J. Hubbuch,  Custom-tailored adsorbers: A molecular dynamics study on optimal design of ion exchange chromatography material, J. Chrom. A, 1413 (2015), p. 60-67.

K. M. Lang, J. Kittelmann, C. Dürr, A. Osberghaus, J. Hubbuch, A comprehensive molecular dynamics approach to protein retention modeling in ion exchange chromatography, J. Chrom. A, 1381 (2015), p. 184-193.

S. Amrhein, S. A. Oelmeier, F. Dismer, J. Hubbuch, Molecular dynamics simulations approach for the characterization of peptides with respect to hydrophobicity, J. Phys. Chem. B, 118 (2014), p. 1707-1714.

L. Galm, S. Amrhein, J. Hubbuch, Predictive approach for protein aggregation: Correlation of protein surface characteristics and conformational flexibility to protein aggregation propensity, Biotechnology and Bioengineering, Biotechnology and bioengineering (2016).


Quantitative Structure Activity Relationship (QSAR)

QSAR

Das Ziel von QSAR ist die Vorhersage von chemischen sowie biologischen Eigenschaften und Aktivitäten noch nicht synthetisierter Substanzen. Dieser Theorie liegt die Annahme zugrunde, dass Eigenschaften und Aktivitäten komplett durch die molekulare Struktur eines Proteins bestimmt werden. Diese wird durch verschiedene Deskriptoren, wie beispielsweise Form, Größe, Elektrostatik und Hydrophobizität beschrieben. Diese Daten bilden den Ausgangspunkt der multivariaten Datenanalyse, welche molekulare Eigenschaften bekannter Strukturen auf Basis geeigneter Deskriptoren und deren experimentelles Verhalten in Zusammenhang bringt und dabei prädiktive Modelle erstellt, mit denen die Eigenschaften und Aktivitäten für neue Moleküle vorhergesagt werden können.

Für die erfolgreiche Erstellung eines QSAR-Modells ist es notwendig, die Proteinstruktur in silico auf die gegebenen Prozessbedingungen, bezüglich pH-Wert und Ionenstäke, anzupassen. Diese Struktur bildet die Grundlage für die Kalkulation der verschiedenen Deskriptoren mittels institutseigener Software. Mit Hilfe des fertigen QSAR-Modells können anschließend Aussagen über Prozessparameter wie z.B. für Chromatographieprozesse getroffen werden.