特許 7237152 連続ウイルス不活化反応器の設計及び製造のための連続ウイルス不活化反応器の重要なプロセスパラメータを決定するシステム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-03-02

(45)【発行日】2023-03-10

(54)【発明の名称】連続ウイルス不活化反応器の設計及び製造のための連続ウイルス不活化反応器の重要なプロセスパラメータを決定するシステム及び方法

(51)【国際特許分類】

   C12M 1/36 20060101AFI20230303BHJP

   B01F 25/00 20220101ALN20230303BHJP

   C12N 7/04 20060101ALN20230303BHJP

【ＦＩ】

C12M1/36

B01F25/00

C12N7/04

【請求項の数】 16

(21)【出願番号】P 2021518915

(86)(22)【出願日】2019-10-02

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2022-02-10

(86)【国際出願番号】 US2019054216

(87)【国際公開番号】W WO2020076575

(87)【国際公開日】2020-04-16

【審査請求日】2021-06-04

(31)【優先権主張番号】62/742,506

(32)【優先日】2018-10-08

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】503385923

【氏名又は名称】ベーリンガー インゲルハイム インターナショナル ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング

(74)【代理人】

【識別番号】110001508

【氏名又は名称】弁理士法人 津国

(72)【発明者】

【氏名】ブラウン，マシュー・アール

(72)【発明者】

【氏名】コフマン，ジョナサン

(72)【発明者】

【氏名】オロスコ，ラケル

【審査官】福間 信子

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１７－５０９３３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】Design of a novel continuous flow reactor for low pH viral inactivation, Biotechnol Bioeng, Epub 2017 Dec 11, vol.115, no.3, p.606-616

【文献】Design, Construction, and Optimization of a Novel, Modular, and Scalable Incubation Chamber for Continuous Viral Inactivation, Biotechnol Prog, 2017, vol.33, no.4, p.954-965

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｃ１２Ｍ １／００－３／１０

Ｃ１２Ｎ １５／００－９０

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ウイルス不活化のための実反応器を設計するための方法であって、
既知の曲率半径及び既知の内径を有する実験用反応器に検出可能な粒子／トレーサを含むプロセス流を導入することであって、前記実験用反応器が第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方と通信する、ことと、
前記第１の検出器及び前記第２の検出器の少なくとも一方によって前記実験用反応器内のプロセス流の流量を検出することと、
前記第１の検出器及び前記第２の検出器の少なくとも一方によってプロセス流の流体相パラメータを検出することと、
前記第２の検出器によって前記実験用反応器を出る前記検出可能な粒子を検出することと、
前記検出可能な粒子を含む導入されたプロセス流に基づいて、実験用反応器パラメータ及び流体相パラメータのうちの少なくとも１つに関する経験値を決定することと、
実験用反応器パラメータ及び流体相パラメータのうちの少なくとも１つに関する非経験値を決定することと、
決定された経験値及び決定された非経験値に基づいて前記実反応器を設計することと
を含み、
前記実反応器を設計することが、
前記実験用反応器の寸法を、前記実験用反応器と同じアスペクト比を有するが、異なる内径を有する前記実反応器にスケール変更すること、
前記実験用反応器の寸法を、前記実験用反応器と同じアスペクト比及び同じ内径を有する前記実反応器にスケール変更すること、
前記実験用反応器の寸法を、前記実験用反応器とは異なるアスペクト比及び前記実験用反応器とは異なる直径を有する前記実反応器にスケール変更すること、
前記実験用反応器の寸法を、前記実験用反応器とは異なるアスペクト比を有するが、前記実験用反応器と同じ直径を有する前記実反応器にスケール変更すること、
のうちの少なくとも１つを含み、
（１）前記実反応器が、前記実験用反応器の寸法を、前記実験用反応器と同じアスペクト比を有する前記実反応器にスケール変更することを含む場合、
前記方法が、以下の式（ａ）～（ｇ）、

【数38】

式中、ａ、ｂ、ｃ、及びｄは、すべてのディーン数の経験的データ適合に基づくものである、

【数39】

を利用した、平均流量に基づく、ＨＥＴＰ、反応器容積、及び内径の導出を必要とする、
又は、
（２）前記実反応器が、前記実験用反応器の寸法を、前記実験用反応器と同じアスペクト比を有する前記実反応器にスケール変更することを含む場合、
前記方法が、以下の式（ａ）～（ｅ）、

【数40】

を利用した低減されたＨＥＴＰ及びディーン数に基づくＨＥＴＰ、反応器容積、及び内径の導出を必要とする、
又は、
（３）前記実反応器が、前記実験用反応器の寸法を、前記実験用反応器と同じアスペクト比及び同じ内径を有する前記実反応器にスケール変更することを含む場合、
前記方法が、以下の式、

【数41】

式中、ａ、ｂ、ｃ、及びｄは、１００以上のディーン数についてのみ有効な経験的データ適合に基づくものである

【数42】

を利用した少なくともＨＥＴＰ及び経路長の導出を必要とする、
方法。

【請求項2】

前記検出可能な粒子が、ウイルス粒子及び代用トレーサの少なくとも一方である、
及び／又は、
前記経験値及び前記非経験値がタスク依存である、
及び／又は、
前記経験値及び前記非経験値に対応する実験用反応器パラメータ及び流体相パラメータが、理論的又は推定される最小滞留時間、理論的又は推定される最大滞留時間、内径、体積流量、流路の経路長、曲率半径、プロセス流の密度、動粘度、及び分散である、
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記経験値が、実験データセットに対して線形である実験用反応器パラメータ及び流体相パラメータに対応する値であり、前記非経験値が、理論的又は推定される最小滞留時間、理論的又は推定される最大滞留時間、内径、体積流量、流路の経路長、及び曲率半径のうちの少なくとも１つに対応する、
及び／又は、
前記実験用反応器を出る前記検出可能な粒子を検出することが、
バッチウイルス不活化のインキュベーション時間と同等の前記検出可能な粒子のうちの１つに要する最小滞留時間
及び最後の有意な量の前記検出可能な粒子が前記実験用反応器を出るために要する最大滞留時間を決定することをさらに含む、
及び／又は、
実験用反応器パラメータが、バッチウイルス不活化のインキュベーション時間と同等の前記検出可能な粒子のうちの１つに要する最小滞留時間、最後の有意な量の前記検出可能な粒子が前記実験用反応器を出るために要する最大滞留時間、反応管の内径、体積流量、反応管の長さ、曲率半径、及び前記実験用反応器の容積のうちの少なくとも１つを決定することを含む、
及び／又は、
流体相パラメータが、密度及び動粘度の少なくとも一方を含む、
請求項１又は２に記載の方法。

【請求項4】

前記実験用反応器が、（ｉ）入口と出口との間に蛇行パターンを形成する１組の交互ターン及び（ｉｉ）織り合わされた経路の少なくとも一方を含む反応管を含む、請求項１～３に記載の方法。

【請求項5】

実際のウイルス不活化反応器サイズを決定するためのシステムであって、
プロセッサ（１００１）と、
第１の検出器（３０）及び第２の検出器（４０）の少なくとも一方と通信する実験用反応器（１００）のパラメータを受け取り、
前記第１の検出器（３０）及び前記第２の検出器（４０）の少なくとも一方によって前記実験用反応器（１００）内の検出可能な粒子を含むプロセス流の流量を検出し、
前記第１の検出器（３０）及び前記第２の検出器（４０）の少なくとも一方によって前記実験用反応器（１００）内のプロセス流の流体相パラメータを検出し、
前記第２の検出器（４０）によって、前記実験用反応器（１００）を出る最初の検出可能な粒子及び前記実験用反応器（１００）を出る最後の検出可能な粒子を検出することによって前記検出可能な粒子を検出し、
前記実験用反応器（１００）の反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの経験値（２００）を決定し、
前記実験用反応器（１００）の反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの非経験値（３００）を決定し、
前記実験用反応器（１００）における流体パラメータと実質的に同様のパラメータを含む所定量の流体を有する実際のプロセス流のための実反応器（４００）を設計する、
ために前記プロセッサ（１００１）によって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体（１００２）と、
を含む、システム。

【請求項6】

前記実験用反応器（１００）が仮想反応器である、
及び／又は、
前記経験値及び前記非経験値が、前記実験用反応器（１００）に導入されたプロセス流における検出可能な粒子から導出される、
及び／又は、
前記経験値及び前記非経験値がタスク依存である、
及び／又は、
前記実験用反応器（１００）の反応器パラメータ及び流体パラメータのうちの少なくとも１つの前記経験値、並びに前記実験用反応器（１００）の反応器パラメータ及び流体パラメータのうちの少なくとも１つの前記非経験値が、
理論的又は推定される最小滞留時間、理論的又は推定される最大滞留時間、内径、体積流量、流路の経路長、曲率半径、プロセス流の密度、動粘度、及び分散に対応する、
及び／又は、
前記経験値が、実験データセットに対して線形である実験用反応器（１００）パラメータ及び流体相パラメータに対応する値であり、
前記非経験値が、理論的又は推定される最小滞留時間、理論的又は推定される最大滞留時間、内径、体積流量、流路の経路長、及び曲率半径のうちの少なくとも１つに対応する、
及び／又は、
反応器パラメータが、バッチウイルス不活化のインキュベーション時間と同等のプロセス流における検出可能な粒子又はトレーサが要する最小滞留時間、最後の有意な検出可能な粒子／トレーサが前記実験用反応器（１００）を出るために要する最大滞留時間、反応管の内径、体積流量、反応管の長さ、曲率半径、及び前記実験用反応器（１００）の容積のうちの少なくとも１つを含む、
及び／又は、
流体パラメータが、密度及び動粘度の少なくとも一方を含む、
請求項５に記載のシステム。

【請求項7】

設計された実反応器が、
前記実験用反応器（１００）と同じアスペクト比を有するが、前記実験用反応器（１００）と異なる内径を有する前記実験用反応器（１００）のスケール変更されたサイズ、
前記実験用反応器（１００）と同じアスペクト比及び同じ内径を有する前記実験用反応器（１００）のスケール変更されたサイズ、
前記実験用反応器（１００）と異なるアスペクト比及び前記実験用反応器（１００）と異なる内径を有する前記実験用反応器（１００）のスケール変更されたサイズ、
前記実験用反応器（１００）と異なるアスペクト比を有するが、前記実験用反応器（１００）と同じ内径を有する前記実験用反応器（１００）のスケール変更されたサイズ、
のうちの少なくとも１つを含み、
アスペクト比が０．０１～１０である、
請求項５又は６に記載のシステム。

【請求項8】

設計された反応器が、（ｉ）入口（１０）と出口（２０）との間に蛇行パターン（１～９）を形成する１組の交互ターン及び（ｉｉ）織り合わされた経路（１０Ｚ）の少なくとも一方を含む反応管を含む、請求項５～７に記載のシステム。

【請求項9】

生物学的製剤の製造中にウイルスを連続的に不活化するための実反応器を設計するためのシステムであって、前記システムが、
既知の曲率半径及び既知の直径を有し、プロセス流を受け取るように設計された実験用反応器（１００）と、
前記実験用反応器（１００）と通信する第１の検出器（３０）及び第２の検出器（４０）の少なくとも一方であって、前記第１の検出器（３０）及び前記第２の検出器（４０）の前記少なくとも一方が、前記プロセス流の流体相パラメータを検出し、前記第２の検出器（４０）が前記実験用反応器（１００）を出る検出可能な粒子を検出する、第１の検出器（３０）及び第２の検出器（４０）の少なくとも一方と、
プロセッサ（１００１）と、
前記実験用反応器（１００）及びプロセス流の流体の少なくとも一方のパラメータに対応する経験値（２００）を決定し、
前記実験用反応器（１００）及びプロセス流の流体の少なくとも一方のパラメータに対応する非経験値（３００）を決定し、
決定された経験値及び決定された非経験値に基づいて、所定量の流体を有する実際のプロセス流のための前記実反応器を設計する、
ために前記プロセッサ（１００１）によって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体（１００２）と、
を含む、システム。

【請求項10】

生物学的製剤の製造中にウイルスを連続的に不活化するための実反応器を設計するためのシステムであって、前記システムが、
入口と、出口と、入口と出口との間に蛇行パターンを形成する１組の交互ターンを含む管状流路とを有する実験用反応器（１００）であって、蛇行パターンが所定の曲率半径及び所定の直径を含み、前記実験用反応器（１００）がプロセス流を受け取るように設計されている、実験用反応器（１００）と、
前記実験用反応器（１００）と通信する第１の検出器（３０）及び第２の検出器（４０）の少なくとも一方であって、前記第１の検出器（３０）及び前記第２の検出器（４０）の前記少なくとも一方が、前記プロセス流の流体相パラメータを検出し、前記第２の検出器（４０）が前記実験用反応器（１００）を出る検出可能な粒子を検出する、第１の検出器（３０）及び第２の検出器（４０）の少なくとも一方と、
プロセッサ（１００１）と、
実験用反応器（１００）パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの経験値（２００）を決定し、
前記実験用反応器（１００）の反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの非経験値（３００）を決定し、
決定された経験値及び決定された非経験値に基づいて、前記実反応器を設計し、前記実反応器は前記実験用反応器（１００）の蛇行パターンと実質的に同様であるが、所定量の流体を有する実際のプロセス流を収容するように設計及び構成された蛇行パターンを含む、
ために前記プロセッサ（１００１）によって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体と、
を含む、システム。

【請求項11】

前記実験用反応器（１００）内の１組の交互ターンが、２７０°～２８０°の角度を有する少なくとも２つの交互ターン（１～９）を含む、
及び／又は、
前記実験用反応器（１００）内の１組の交互ターンが、２７０°～２８０°の角度を有する２～３２５以上の交互ターン（１～９）を含む、
及び／又は、
前記実験用反応器（１００）内の管状流路が、０．６cm～０．７cmの直径（１２）を含む、
請求項１０に記載のシステム。

【請求項12】

１組の交互ターンが、少なくとも２つの積層（１６）に垂直方向に分割されている、
好ましくは、
（ｉ）少なくとも２つの積層の各々が、単一の平面（１６）に１２．５回の交互ターンを含み、交互ターン（１～９）の各々が、２７０°～２８０°の角度を含む、
又は、
（ii）少なくとも２つの積層（１６）の各々が、０．７cm～１．２cmの厚さを含む、
又は、
（III）少なくとも２つの積層（１６）の各々が、管状流路の１８０°ターンによって互いに接続されている、より好ましくは、このシステム（１０）において、少なくとも２つの積層が、管状流路の２５回の１８０°ターンによって互いに接続された２６層である、
請求項１０～１１に記載のシステム。

【請求項13】

前記実反応器が、直列に接続された前記実験用反応器（１００）と実質的に同様の少なくとも２つの反応器を含む、
及び／又は、
１組の交互ターンが、１８７．７～３７５．５のレイノルズ数の層流を有するプロセス流の混合を誘導するための渦を生成するように配置されている、
及び／又は、
前記実反応器が、プロセス流が少なくとも３０分間前記実反応器内にあるような寸法を有する管状流路を含む、
請求項１０～１２に記載のシステム。

【請求項14】

前記実験用反応器（１００）と設計された実反応器とが実質的に同様のアスペクト比を含み、
好ましくは、
アスペクト比が、前記実験用反応器（１００）の曲率半径に対する前記実験用反応器（１００）の反応管の半径である、
請求項１０～１３に記載のシステム。

【請求項15】

生物学的製剤の製造中にウイルスを連続的に不活化するための実反応器を設計するためのシステムであって、前記システムが、
入口と、出口と、異なる非平行平面内の複数のターンを含む少なくとも１つの織り合わされた管状流路（１０Ｚ）とを有する実験用反応器（１００）と、
前記実験用反応器（１００）と通信する第１の検出器（３０）及び第２の検出器（４０）の少なくとも一方であって、前記第１の検出器（３０）及び前記第２の検出器（４０）の前記少なくとも一方が、プロセス流の流体相パラメータを検出し、前記第２の検出器が前記実験用反応器（１００）を出る検出可能な粒子を検出する、第１の検出器（３０）及び第２の検出器（４０）の少なくとも一方と、
プロセッサ（１００１）と、
実験用反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの経験値（２００）を決定し、
前記実験用反応器（１００）の反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの非経験値（３００）を決定し、
決定された経験値及び決定された非経験値に基づいて前記実反応器を設計し、前記実反応器は前記実験用反応器（１００）の織り合わされた管状流路と実質的に同様であるが、所定量の流体を有する実際のプロセス流を収容するように設計及び構成された織り合わされた管状流路（１０Ｚ）を含む、
ために前記プロセッサ（１００１）によって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体と
を含む、システム。

【請求項16】

前記実験用反応器（１００）及び前記実反応器が、所定の曲率半径及び所定の直径を含み、前記実験用反応器（１００）が、プロセス流を受け取るように設計されている、
及び／又は、
複数のターンが、少なくとも１つの第１のパターン及び第１のパターンと異なる第２のパターンを含み、
第１のパターンが所定数のターンを含み、
第２のパターンが所定数のターンを含み、
第１のパターンの所定数のターンが第２のパターンの所定数のターンと同じか又は異なる、
及び／又は、
複数のターンが、所定数のターンの後のターンの繰り返しパターンを含む、
及び／又は、
複数のターンの各々が１２５°～１８０°の角度を含む（５０Ｚ）、
及び／又は、
複数のターンが、ターン中心で、４５°の流れ方向変化を含む三次元経路をたどる（１４Ｚ）、
及び／又は、
織り合わされた管状流路（１０Ｚ）が、１m ³ あたり６．５～９３．２回のターンを含む、
及び／又は、
織り合わされた管状流路（１０Ｚ）が複数の屈曲部を含み、各屈曲部が、織り合わされた管状流路の長手方向軸を中心とする角度で、互いに対して回転されている、
好ましくは、
織り合わされた管状流路の長手方向軸を中心とする角度が、２５°～６０°である（６０Ｚ）、
請求項１５に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年１０月８日に出願された、米国仮出願第６２／７４２，５０６号の利益を主張するものであり、その内容は参照により本明細書に明示的に組み入れられる。

【0002】

本開示は、一般的に、連続ウイルス不活化反応器の重要なプロセスパラメータを決定し、連続ウイルス不活化反応器を設計及び製造するためのシステム及び方法に関する。

【背景技術】

【0003】

現在、プラグフロー反応器（ＰＦＲ）内のウイルス粒子の滞留時間を定義することは、パイプの中心のプロセス流の流量はプロセス流の平均流量の２倍の速さであり、パイプの壁付近ではほとんど停滞し得る円形配管におけるプロセス流の流れの間に発生する流体力学現象が原因で定量化が困難である。よって、現在、ウイルス不活化のための正しいＰＦＲパラメータを決定する唯一の方法は、実験によるものである。この試行錯誤法は、非効率的であり、時間がかかる。

【発明の概要】

【0004】

一態様では、実際のプラグフロー反応器の設計、選択、作製、及び／又は製造のための方法が説明される。この方法は、既知の曲率半径及び既知の内径を有する実験用反応器に検出可能な粒子／トレーサを含むプロセス流を導入することであって、実験用反応器が第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方と通信する、ことと、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方によって実験用反応器内のプロセス流の流量を検出することと、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方によってプロセス流の流体相パラメータを検出することと、第２の検出器によって実験用反応器を出る検出可能な粒子／トレーサを検出することと、検出可能な粒子／トレーサを含む導入されたプロセス流に基づいて、実験用反応器パラメータ及び流体相パラメータのうちの少なくとも１つに関する経験値を決定することと、実験用反応器パラメータ及び流体相パラメータのうちの少なくとも１つに関する非経験値を決定することと、決定された経験値及び決定された非経験値に基づいて実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造することと、を含む。

【0005】

一態様では、実反応器サイズを決定、選択、作製、及び／又は製造するためのシステムが説明される。このシステムは、プロセッサと、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方と通信する実験用反応器のパラメータを受け取り、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方によって実験用反応器内の検出可能な粒子／トレーサを含むプロセス流の流量を検出し、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方によって実験用反応器内のプロセス流の流体相パラメータを検出し、第２の検出器によって実験用反応器を出る検出可能な粒子／トレーサを検出し、実験用反応器の反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの経験値を決定し、実験用反応器の反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの非経験値を決定し、実験用反応器における流体パラメータと実質的に同様のパラメータを含む所定量の流体を有する実際のプロセス流のための実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造するためにプロセッサによって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体と、を含む。

【0006】

別の態様では、生物学的製剤の製造中にウイルスを連続的に不活化するための実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造するためのシステムが説明される。このシステムは、既知の曲率半径及び既知の直径を有し、プロセス流を受け取るように設計された実験用反応器と、実験用反応器と通信する第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方であって、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方が、プロセス流の流体相パラメータを検出し、第２の検出器が実験用反応器を出る検出可能な粒子／トレーサを検出する、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方と、プロセッサと、実験用反応器及びプロセス流の流体の少なくとも一方のパラメータに対応する経験値を決定し、実験用反応器及びプロセス流の流体のうちの少なくとも１つのパラメータに対応する非経験値を決定し、決定された経験値及び決定された非経験値に基づいて、所定量の流体を有する実際のプロセス流のための実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造する、ためにプロセッサによって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体と、を含む。

【0007】

さらなる態様では、生物学的製剤の製造中にウイルスを連続的に不活化するための実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造するためのシステムが提供される。このシステムは、入口と、出口と、入口と出口との間に蛇行パターンを形成する１組の交互ターンを含む管状流路とを有する実験用反応器であって、蛇行パターンが所定の曲率半径及び所定の直径を含み、実験用反応器がプロセス流を受け取るように設計されている、実験用反応器と、実験用反応器と通信する第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方であって、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方が、プロセス流の流体相パラメータを検出し、第２の検出器が実験用反応器を出る検出可能な粒子／トレーサを検出する、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方と、プロセッサと、実験用反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの経験値を決定し、実験用反応器の反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの非経験値を決定し、決定された経験値及び決定された非経験値に基づいて実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造し、実反応器は実験用反応器の蛇行パターンと実質的に同様であるが、所定量の流体を有する実際のプロセス流を収容するように構成された蛇行パターンを含む、ためにプロセッサによって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体と、を含む。

【0008】

さらに別の態様では、生物学的製剤の製造中にウイルスを連続的に不活化するための実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造するためのシステムが提供される。このシステムは、入口と、出口と、異なる非平行平面内の複数のターンを含む少なくとも１つの織り合わされた管状流路とを有する実験用反応器と、実験用反応器と通信する第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方であって、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方が、プロセス流の流体相パラメータを検出し、第２の検出器が実験用反応器を出る検出可能な粒子／トレーサを検出する、第１の検出器及び第２の検出器の少なくとも一方と、プロセッサと、実験用反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの経験値を決定し、実験用反応器の反応器パラメータ及びプロセス流の流体パラメータのうちの少なくとも１つの非経験値を決定し、決定された経験値及び決定された非経験値に基づいて、実験用反応器の織り合わされた管状流路と実質的に同様であるが、所定量の流体を有する実際のプロセス流を収容するように設計及び構成された織り合わされた管状流路を含む、実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造するためにプロセッサによって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体と、を含む。

【0009】

様々な実施態様のその他の特徴及び利点は、一部は以下の説明に示され、一部は、説明から明らかになり、又は様々な実施態様を実施することによって分かるであろう。様々な実施態様の目的及びその他の利点は、本明細書の説明において特に指示される要素及び組み合わせによって実現及び達成されるであろう。

【0010】

本開示を、そのいくつかの態様及び実施態様において、詳細な説明及び添付の図面からより十分に理解することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1A】本開示の一例による、連続管状反応器の管状流路の上面図である。

【図1B】本開示の一例による、連続管状反応器の部分斜視図である。

【図1C】本開示の一例による、連続管状反応器の側面図及び等角図である。

【図1D】本開示の一例による、互いに接続された複数の連続管状反応器を示す図である。

【図1E】本開示の一例による、単一の流れを有する例示的な連続フロー反応管の等角図である。

【図1F】本開示の一例による、単一の長手方向軸上の、ただし異なる非平行平面内のターンを有する図１Ｅの連続フロー反応管を示す図である。

【図1G】本開示の一例による、図１Ｅの管の長手方向アクセスに沿った断面図である。

【図1H】本開示の一例による、図１Ｅの例示的な連続フロー管の側面図である。

【図1I】本開示の一例による、図１Ｈの例示的な連続フロー管の側面図の領域Ａの詳細図である。

【図1J】本開示の一例による、本開示の一例による、４本の流れを有する例示的な連続フロー管の等角図である。

【図1K】本開示の一例による、システムの概要を示す図である。

【図2A】本開示の一例による、例示的なシステムを示す図である。

【図2B】本開示の一例による、第２の検出器によって検出された実験生データを示すグラフである。

【図2C】本開示の一例による、検出可能な粒子又は検出可能なトレーサの体積及び時間の出入りを示すグラフである。

【図2D】本開示の一例による、近似曲線対生データを示すグラフである。

【図2E】本開示の一例による、実験データ及び近似データにおけるディーン数とＨＥＴＰとの間の関係を示す図である。

【図3】本開示の一例による、別の例示的なシステムを示す図である。

【図4】本開示の一例による、比較器と非経験的変数との間の関係の概要を示す図である。

【図5A】本開示の一例による、システムが反応管の経路長及び流量をどのように導出するかの概要を示す図である。

【図5B】本開示の一例による、システムが反応管の経路長及び流量をどのように導出するかの詳細を示す図である。

【図5C】本開示の一例による、実反応器の反応器容積と流量との間の関係を示すグラフである。

【図6A】本開示の一例による、システムがＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘをどのように導出するかの概要を示す図である。

【図6B】本開示の一例による、システムがＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘをどのように導出するかの詳細を示す図である。

【図6C】本開示の一例による、実反応器のＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを示すグラフである。

【図7A】本開示の一例による、システムが実反応器の経路長をどのように導出するかの概要を示す図である。

【図7B】本開示の一例による、システムが実反応器の経路長をどのように導出するかの詳細を示す図である。

【図7C】本開示の一例による、実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造するための流量と反応器容積との関係を示すグラフである。

【図8A】本開示の一例による、システムが実反応器の経路長及び反応管の内径をどのように導出するかの概要を示す図である。

【図8B】本開示の一例による、システムが実反応器の経路長及び反応管の内径をどのように導出するかの詳細を示す図である。

【図8C】本開示の一例による、ＨＥＴＰ対線流速のグラフである。

【図8D】本開示の一例による、予測対実際のＨＥＴＰのグラフである。

【図8E】本開示の一例による、所定の流量及びＴ_ｍｉｎを満たす反応器容積及び内径を示すグラフである。

【図9】本開示の一例による、別の例示的なシステムを示す図である。

【図10A】本開示の一例による、システムが実反応器の経路長及び反応管の内径をどのように導出するかの詳細を示す図である。

【図10B】本開示の一例による、小型のＪＩＢ、中型のＪＩＢ、及び大型のＪＩＢを使用したＨＥＴＰとディーン数との間の関係を示すグラフである。

【図10C】本開示の一例による、ＨＥＴＰが内径によって正規化された場合の図１０Ｂのグラフである。

【図10D】本開示の一例による、６０のＴｍｉｎ及び７５のＴｍａｘを有する５００mL/minの流量での経路長と内径との間の関係を示すグラフである。

【図11A】本開示の一例による、ＪＩＢ動作の可変流量及び経路長からの出パルス注入の体積拡散反応を示すグラフである。

【図11B】本開示の一例による、ＨＥＴＰによる経路長の正規化を示すグラフである。

【図12】本開示の一例による、テイラー・クエット流における遷移を生成するのに必要なディーン数と、ＪＩＢのＲＴＤプロファイルの広がりにおいて生じる２つの変曲点及び漸近線との相関を示すグラフである。

【図13A】本開示の一例による、ＪＩＢ動作の可変流量及び粘度からの出パルス注入の反応を示すグラフである。

【図13B】本開示の一例による、ディーン数による様々な粘度の実験ＨＥＴＰの正規化を示すグラフである。

【図13C】本開示の一例による、すべての試験された流量及び粘度にわたる集中データセットに対する３次多項式近似を示すグラフである。

【図13D】本開示の一例による、標準偏差の集中データセットの結果として得られるパリティプロットである。

【図13E】本開示の一例による、Ｔ_ｍｉｎ（５σ）の集中データセットの結果として得られるパリティプロットである。

【図14A】本開示の一例による、Ｄｅ＜１００のデータ点を除くＪＩＢ動作の可変流量及び粘度からの出パルス注入の反応を示すグラフである。

【図14B】本開示の一例による、Ｄｅ＜１００のデータ点を除くすべての試験された流量及び粘度にわたる集中データセットに対する３次多項式近似を示すグラフである。

【図14C】本開示の一例による、標準偏差の、Ｄｅ＜１００のデータ点が除外された、集中データセットの結果として得られるパリティプロットである。

【図14D】本開示の一例による、Ｔ_ｍｉｎ（５σ）の、Ｄｅ＜１００のデータ点が除外された、集中データセットの結果として得られるパリティプロットである。

【図15A】本開示の一例による、ＲＴＤプロファイル上の表２Ａから選択された標準偏差の選択肢を示す図である。

【図15B】本開示の一例による、ＲＴＤプロファイル上の表２Ｂから選択された標準偏差の選択肢を示す図である。

【図16】本開示の一例による、６０分を上回るＴｍｉｎ（５σ）及び７９分を下回るＴｍａｘ（３σ）という任意であるが厳しい要件を満たす経路長及び流量の様々な組み合わせの２つのＲＴＤプロファイルを示す図である。

【図17A】本開示の一例による、ブドウ糖の添加前に発生する模擬タンパク質溶出ピーク、２つのピーク中間高さ及びピーク最大値にパルス注入を適用した結果を示す図である。

【図17B】本開示の一例による、アイソクラティックデータ対動的ピーク結果からの結果に基づく予測されるＴｍｉｎ（５σ）の比較グラフである。

【図18】本開示の一例による、パルス注入から生成されたピークと修正されたピークとの比較グラフである。

【図19】本開示の一例による、生トレース及び修正トレースからの時間（５σ）の計算の比較グラフである。

【図20】（＋）ウイルスがウイルスの検査で陽性と出る最初の時点を表し、（－）ウイルスがウイルスの検査で陰性と出る最後の時点を表す、低粘度バクテリオファージパルス注入実験の比較グラフである。

【図21】（＋）ウイルスがウイルスの検査で陽性と出る最初の時点を表し、（－）ウイルスがウイルスの検査で陰性と出る最後の時点を表す、高粘度バクテリオファージパルス注入実験の比較グラフである。

【図22】本開示の一例による、実反応器の反応器容積と流量との間の関係を示すグラフである。

【図23】スケールアップの内径の解を示すグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

本明細書及び図を通して、同様の参照番号は同様の要素を識別する。

【0013】

前述の概要及び以下の詳細な説明はどちらも、例示及び説明にすぎず、本教示の様々な実施態様の説明を提供するためのものであることを理解されたい。

【0014】

以下の説明において、「実験用反応器」という表現は、少量運転、疑似運転、初期データ収集などの非商用目的で使用される反応器を指す。加えて、「実反応器」という表現は、実験用反応器が使用されない任意の他の目的で使用される反応器を指す。そのような目的には、例えば、商用目的が含まれる。さらに、「仮想反応器」という表現は、そのデータが以前に収集された、よって、実験を再度行う理由がない実験用反応器を指す。「第１の検出器」及び「第２の検出器」という表現は、プロセス流及びその内容物の異なる特性を検出することができる１つ以上の検出器を指す。

【0015】

概要
一例では、生物学的製剤を製造するためのプロセスは、ＰＦＲを使用して、供給流（プロセス流）を含有する産物にウイルス不活化剤を連続的に添加し均質化することによる連続ウイルス不活化を含むことができる。そこから、プロセス流をＰＦＲに圧送及び／又は導入し、このウイルス不活化条件で所定時間維持することができる。ＰＦＲ内のウイルス粒子の滞留時間を定義することは、パイプの中心のプロセス流の流れがプロセス流の平均流量の２倍の速さであり、パイプの壁付近ではほとんど停滞するために定量化が困難である。ウイルス粒子の最適な滞留時間を決定するために、新しい設計又は製造されたＰＦＲは、入口と出口との間に蛇行パターンを形成する１組の交互ターンを含むことができ、よって、蛇行状流路、織り合わされた経路、及び／又は半径方向の混合を促進するためのディーン渦を生成するＪｉｇ－ｉｎ－ａ－Ｂｏｘ（ＪＩＢ）設計を作り出すことを利用することができ、これらは、その明細書が参照により本明細書に組み入れられる、「A Novel Continuous Flow Reactor For Low pH Viral Inactivation」及び「Continuous Flow Reactor for Viral Inactivation」という名称の同一出願人が所有する同時係属中の米国特許出願に記載されている。この新しい設計又は製造されたＰＦＲでは、最初のウイルス粒子が反応器を出るのはいつかを予測できる能力が不可欠である。一般的に、３つの代替的手法が、バッチウイルス不活化のためのインキュベーション時間と同等の個々の検出可能な粒子又は検出可能なトレーサに要する最小滞留時間（Ｔ_ｍｉｎ）を決定又は推定するために使用され得る。１つの手法は、流路内の理想的な均一性（すなわち、プラグフロー）を仮定し、反応器容積を流量で単純に除算する。しかしながら、この理想論的な手法は、蛇行状流路又は織り合わされた流路を有する反応器の効率が増加しても、必要な滞留時間を過小評価する結果となる可能性がある。別の手法は、流路の中心がプロセス流の平均速度の２倍の速さのままであると仮定するものである。しかしながら、この手法は、蛇行状又は織り合わされた反応器の効率の増加から生じるプロセス流の必要滞留時間を過大評価する結果となる可能性がある。別の手法は、プロセス開発を使用して、非理想性を説明するように理想論的な手法を修正するための効率係数を決定する。しかしながら、この手法は、大規模なＪＩＢの試験を必要とし、粘度及び流量の潜在的な異常を説明することができない。よって、本発明のシステム及び方法は、発明的な技術的解決策を使用して、経路長、流量、反応器設計、内径、及び粘度にわたってＪＩＢ性能を正確に推定する。

【0016】

Ｔ_ｍｉｎを予測できることにより、プロセスに適合させるのに必要な所望の流量及び反応器サイズの推定及び／又は構成が可能になる。

【0017】

これは、適用される規制の遵守にデータ検証が必要な、食品医薬品局（ＦＤＡ）などの規制機関にデータを提出するときに特に有用である。以下のシステムにより、ユーザは、スケールアップ中にプロセス流又はプロセス流の最終結果を損なうことなく、データ検証目的で小規模のプロセス流を実行し、次いで大量生産のために反応器をスケール変更することができる。ウイルス不活化条件が滞留時間の関数として標的産物も分解する可能性があることを考えると、反応器で費やされる最大滞留時間（Ｔ_ｍａｘ）（すなわち、反応器を離れる最後の有意な量の標的産物に要する最大滞留時間）も決定されるべきである。本発明は、標的産物の安定性を解決できるようにする初めての公知の手法である。システム及び方法の第１の用途は、Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを使用してＪＩＢの動作流量及び経路長を解くことを可能にする。第２の用途は、動作流量及び経路長がＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを予測するために使用されるという点で、反対の手法をとる。第３の用途は、反応器のサイズをスケール変更するときに、特定のＴ_ｍｉｎに必要な内径及び経路長を近似する方法である。これらの用途の各々において、滞留時間分布に与える粘度、ディーン数、及び反応器容積の影響が決定及び定量化されるべきである。これらの用途の各々において、ユーザは、ユーザが実質的に同じ直径を有する反応器を使用したいか、それとも異なる直径を有する反応器を使用したい（すなわち、反応器をスケール変更する）かを選択することができる。代替的又は追加的に、システムは、実験用反応器と同じサイズの反応管の反応器が実際のプロセスで使用されるべきかどうか、又は実験用反応器がスケールアップ若しくはスケールダウンされるべきかどうかを推奨することもできる。この代替的又は追加的な例では、反応器がスケールアップ又はスケールダウンされているとき、システム又はユーザは、実験用反応器と実反応器とが、図２Ａに示されるように、同じアスペクト比を有すること、又は実験用反応器と実反応器とが、図３に示されるように、異なるアスペクト比を有することを選択することができる。

【0018】

蛇行パターンを形成する１組の交互ターンを有する管状流路を有する連続フロー反応器
上記のように、システムは、蛇行パターンを有する反応管を有する実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造することができる。蛇行パターンの詳細は、図１Ａ～図１Ｄに記載されている。図１Ａを参照すると、管状流路１２の各湾曲部１０は、約１．５cm、例えば約１．４７９cmのターン間の垂直（Ｌ１）中心間距離を含むことができる。加えて、各湾曲部１０は、約１．３７５cmのターン間の水平（Ｌ２）中心間距離を含むことができる。さらに、管状流路１２内の各湾曲部１０の半径を、実質的に一定とすることができる。一例では、ＲＯＣが約０．８５cm～約０．９９cmである場合には、各湾曲部１０の湾曲の角度を約２７０°とすることができる。別の例では、ＲＯＣは約０．９９cm以上であり、その場合各湾曲部の湾曲の角度を同じとすることができるか、又は第１の湾曲部１０の湾曲の角度を約２７０°とすることができ、第１の湾曲部に隣接する第２の湾曲部１０の湾曲の角度を２７０°以上とすることができる。上記の各例示的なシナリオでは、交互ターン間のディーン数の実質的な差を防ぐために、Ｒ１とＲ２とを互いから０．０５cm以内とすることができる。

【0019】

一例では、管状流路１２の各湾曲部１０は、１cmの半径などの同じ半径を含むことができる。別の例では、管状流路１２の各湾曲部１０は、異なる半径を含むことができる。例えば、第１の湾曲部１０は半径Ｒ１を含むことができ、これを１cmとすることができ、第２の湾曲部１０は半径Ｒ２を含むことができ、これを１．０２cmとすることができる。この例では、半径Ｒ１に対応する湾曲の角度を約２７０°とすることができ、半径Ｒ２に対応する湾曲の角度を約２７８．２７°とすることができる。別の例では、各管状流路１２の湾曲部１０の前半は第１の半径Ｒ１を含むことができ、これを１cmとすることができ、各管状流路１２の湾曲部１０の後半は第２の半径Ｒ２を含むことができ、これを１．０２cmとすることができる。

【0020】

図１Ｂ及び図１Ｃを参照すると、約３２５回の交互２７０°ターンをコンパクトな設計に収容するために、インライン管状ＣＶＩ反応器１０内の管状流路１２を、図１Ｃに示されるように、２層１４から２６層１４以上、例えば２６層１４などの複数の積層１４に垂直方向に分割することができる。複数の積層１４内の各層は、約０．５cm以下～約２cm以上、例えば、約０．７cm～約１．２cmの厚さを含み得る。一例では、積層１４内の各層１４（ａ）～１４（ｚ）は、単一の平面内に約１０．５ターン以下～約１５．５ターン以上を含むことができる。例えば、積層１４内の各層１４（ａ）～１４（ｚ）は、１２．５ターンを含むことができる。一例では、各層１４を、１８０°の垂直ターン１６によってその隣接する下層１４に接続することができる。あるいは、各層１４の流路１２の最後のターン１０の後半を垂直方向に１８０°回転させて、第１の層の管状流路１２を（例えば層１４（ａ）を第２の層１４（ｂ）の管状流路１２に）接続することもできる。一例では、インライン管状ＣＶＩ反応器１０が２６層１４を含む場合、２６層１４を、２５の１８０°垂直ターン１６によって互いに接続することができる。

【0021】

図１Ｂを参照すると、一例では、インライン管状ＣＶＩ反応器１００内の各層１４は深さＬ３を含むことができる。深さＬ３は、第１の層１４の管状流路１２の中心から、第１の層１４の直下の第２の層１４の管状流路１２の中心までの距離とすることができる。深さＬ３は、約０．７cm以下～約１．２cm以上、例えば、約０．８cm～約０．９cm、例えば、約０．８３５cmの深さとすることができる。一例では、第１の層の管状流路１２の底部から第１の層の真下の第２の層の管状流路１２の上部までの距離を、約０．１５cm（１．５mm）～約０．４cm（４mm）とすることができ、例えば、約０．１７cm（１．７mm）～約０．２５５cm（２．５５mm）、例えば、約０．２cm（２mm）とすることができる。

【0022】

一例では、図１Ｄに示されるように、経路長及びインキュベーション時間の変更を可能にするために、複数の層１４を有するインライン管状ＣＶＩ反応器１０に加えて、複数のインライン管状ＣＶＩ反応器１０を互いに直列に接続することができる。これは、１つ以上のフランジ付きコネクタ１８によって達成することができる。一例では、少なくとも６つ以上のインライン管状ＣＶＩ反応器１０など、少なくとも２つのインライン管状ＣＶＩ反応器１０を互いに接続することができる。この特定の例では、インライン管状ＣＶＩ反応器１０の各端部の管状流路１２は、インライン管状ＣＶＩ反応器１００から部分的に延出（延長部分１５）することができる。延長部分１５はまた、図１Ｂに示されるように、フランジ２０を含むこともできる。コネクタ１８は、水平１８０°ターンを含むことができ、及び／又は「Ｕ」字形状とすることができる。コネクタ１８の一端を、第１のインライン管状ＣＶＩ反応器１０の管状流路１２又はフランジ２０に接続することができ、コネクタ１８のもう１つの端を、隣接するインライン管状ＣＶＩ反応器１０の管状流路１２又はフランジ２０に接続することができる。

【0023】

コネクタ１８は、図１Ｄに示されるように、クランプ２２によって、又はねじ、接着剤などといった他の締結装置によって、各管状流路１２又はフランジ２０に接続することができる。一例では、管状流路１２又はフランジ２０の端部とコネクタ１８の各端部との間にガスケットを配置することができる。

【0024】

一例では、インライン管状ＣＶＩ反応器１０は、２０×４．９×２３cmの本体又は実装面積を含むことができ、約１６．４３ｍの流路１２長さを含むことができ、約５２０mLの流量をもたらす。インライン管状ＣＶＩ反応器１０の本体は、図１Ｃに示されるように、第１の側面２４及び第２の側面２６を含むことができる。一例では、第１の側面２４は少なくとも１つの溝又はくぼみ２４Ａを含むことができ、第２の側面２６は少なくとも１つの突起２６Ａを含むことができる。少なくとも１つのくぼみ２４Ａ及び少なくとも１つの突起２６Ａを、２つのインライン管状ＣＶＩ反応器１０が互いに向かい合っているときにそれらが整列し、１つのインライン管状ＣＶＩ反応器１０を隣接するインライン管状ＣＶＩ反応器１０に固定することができるように配置することができる。

【0025】

織り合わされた管状流路を有する連続フロー反応器
上記のように、システムは、織り合わされた反応管を有する実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造することができる。織り合わされた反応管の詳細は、図１Ｅ～図１Ｊに記載されている。図１Ｅ～図１Ｊに、低Ｒｅで動作することができる例示的な連続フロー反応管１０Ｚを示す。連続フロー反応管１０Ｚは、ターン又は湾曲部１４Ｚ及び屈曲部１６Ｚを含む管状流路１２Ｚを含むことができる。ターン又は湾曲部１４Ｚのうちの少なくとも２つは、単一の長手方向軸ＬＸ上に、ただし異なる非平行平面に、例えば、平面Ａ及び平面Ｂに配置され、それによりターン又は湾曲部は、長手方向軸ＬＸの周りに約２５°～約６０°の角度を形成することができる。連続フロー反応管１０Ｚを作製するために使用される経路の数に応じて、ターンを、２つ以上の異なる非平行平面内に、例えば、約６～約１３の異なる平面内、例えば、８つの異なる平面内に含めることができる。さらに、ターンのうちの少なくとも２つは、例えば図１Ｆに示されるように、少なくとも２つのターンに対応する平面が互いに交差し得るように配置される。ターンはまた、所定数のターンの後に繰り返すことも繰り返さないこともできるパターンを作り出すことができる。例えば、単一の経路のその長手方向軸に沿った断面を示す図１Ｇに示されるように、単一の経路は、少なくとも２回繰り返されるパターン５０Ｚを含むことができる（図１Ｅも参照）。各流路は、約４ターン～約１２８ターン以上の交互ターン、例えば、約１６～約３２ターン、例えば、１２．５の交互ターンを含むことができる。各ターン１４Ｚは、約１１０°～約２８０°、例えば、約１３５°～約１４０°の角度を含むことができる。一例では、第１のターンは、第２のターンの角度（例えば約１４０°の角度）よりも小さい角度（例えば約１３５°の角度）を含むことができる。加えて、図１Ｅ、図１Ｆ、及び図１Ｊに示されるように、各流路は、約８～約６４以上の屈曲部１６Ｚ、例えば、約８～約１６の屈曲部１６Ｚも含むことができる。各屈曲部１６Ｚは、約１５°～約１３５°未満の角度、例えば、約３０°～約９０°の角度、例えば、約４５°の角度を含むことができる。一例では、各パターン５０Ｚを、約４回以上の屈曲後に、例えば、約８回の屈曲後に繰り返すことができる。

【0026】

追加的又は代替的に、連続フロー反応器が織り合わされた管状流路を含む場合、織り合わされた管状流路は、１ｍ^３当たり約６～約１００、例えば約６．５～約９３．２のターンを含むことができる。

【0027】

図には示されていない別の例では、連続フロー反応管１０Ｚの経路は２つ以上の異なるパターンを含むことができ、それらは繰り返される場合も繰り返されない場合もある。連続フロー反応管１０Ｚが複数の織り合わされた流路を含む場合、連続フロー反応管１０Ｚの各経路は、実質的に同様のパターンを含むことができる。代替的又は追加的に、連続フロー反応管１０Ｚの各経路は、異なるパターンを含むこともできる。さらに、連続フロー反応管１０Ｚの各経路は、同様の数の繰り返しパターン（例えば、２つの同様の繰り返しパターン）を含むこともでき、又は２つより多いか若しくは少ない繰り返しパターンを含むこともできる。例えば、第２の経路は、２つの同様の繰り返しパターンを含むことができ、又は３つの同様の繰り返しパターンを含むことができる。

【0028】

図１Ｈ及び図１Ｉを参照すると、連続フロー反応管１０Ｚ内のターン１４Ｚの各々は、約１cm～約２cm、例えば、約１．５cmのターン間の垂直Ｌ１中心間距離を含むことができる。加えて、ターン１４Ｚの各々は、約１cm～約２cm、例えば、約１．６３cmのターン間の水平Ｌ２中心間距離を含むことができる。さらに、ターン１４Ｚの各々は、約３cm～約４cm、例えば、約３．８５cmの端部間距離Ｌ３を含むことができる。連続フロー反応管１０Ｚ内の各ターン１４Ｚの半径は、実質的に一定とすることができる。例えば、図１Ｉを参照すると、交互ターン間のディーン数の実質的な差を防止するために、半径Ｒ１及びＲ２を互いから０．０５cm以内、例えば、互いから約０．０２cm以内とすることができる。例えば、Ｒ１を約１．１０cmとすることができ、Ｒ２を約１．１２cmとすることができる。一例では、ターン１４Ｚを、約１８７．７～約３７５．５のレイノルズ数の層流を有するプロセス流の混合を誘導するための渦を生成するように配置することができる。

【0029】

一例では、複数のターン１４Ｚは、ターン中心で約４５°の流れ方向変化を含み得る三次元経路をたどることができる。加えて、複数のターン１４Ｚの各々は、約１２５°～約１８０°の角度を含むことができる。

【0030】

蛇行する織り合わされた反応管を使用するシステム
図１Ｋを参照すると、システム１０００が実験用反応器１００と同じ結果で商用目的の実際のプロセス流を管理することができる実反応器４００を設計、選択、作製、及び／又は製造するために、システム１０００は、プロセッサ１００１と、実反応器４００の必要なパラメータを推定及び／又は決定するためにプロセッサ１００１によって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体１００２とを含むことができる。一例では、プロセッサ１００１は、実験用反応器１００の反応器パラメータ及び／又は実験用反応器１００に入るプロセス流の流体パラメータの既知の経験値を受け取ることができる。反応器パラメータ及び／又は流体パラメータの受け取った既知の経験値を使用して実験用反応器１００の反応器パラメータ及び／又は実験用反応器１００に入るか若しくは導入されるプロセス流の流体パラメータの非経験値を決定するためにプロセッサ１００１によって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体１００２上に保存された命令。経験値及び非経験値を転送し、プロセッサ１００１に、実際のプロセス流のための実反応器４００を決定、設計、選択、作製、製造、及び／又は推奨するよう求めるためにプロセッサ１００１によって実行可能な機械可読命令を格納する非一時的な機械可読記憶媒体１００２上に保存された命令。

【0031】

一例では、実験用反応器１００を、特定の既知のパラメータを有する仮想反応器とすることができる。一般的に、実験用反応器１００は、反応管の一定の内径ｉ．ｄ．及び曲率半径Ｒｃ（cm）を含む固定式反応器とすることができる。既知の経験値及び非経験値はタスク依存である。すなわち、ユーザが何を達成したいかに応じて、反応器パラメータ及び／又は流体パラメータの少なくとも一部の値は、経験的又は非経験的であり得る。一例では、反応器パラメータ及び／又は流体パラメータに関する経験値及び非経験値と関連付けられる主要変数を、Ｔ_ｍｉｎ、Ｔ_ｍａｘ、内径ｉ．ｄ．、プロセス流の体積流量Ｑ（mL/min）、流路の経路長Ｌ（cm）、反応管の曲率半径Ｒｃ（cm）、プロセス流中の流体の密度（ρ）、及びプロセス流中の流体の動粘度μ（mPa*s）、並びに分散σ^２ _ｔｉｍｅ（min²）とすることができる。

【0032】

実験用反応器を使用した経験値の決定
一例では、経験値を、実験データセットに対して線形である実験用反応器パラメータ及び／又は流体相パラメータに対応する値とすることができる。一例では、図２Ａ及び図２Ｂに示されるように、１０で、パルス注入を使用して、プロセス流を実験用反応器１００に導入することによって、実験用反応器１００と通信することができる第１の検出器３０は、密度（ρ）、動粘度（μ）、ディーン数（Ｄｅ）などのプロセス流の流体相パラメータを決定する及び／又は受け取ることができる。さらに、図２Ｃに示されるように、第１の検出器３０は、プロセス流に注入される検出可能な粒子若しくは検出可能なトレーサの体積／量、及び検出可能な粒子若しくは検出可能なトレーサをプロセス流に注入するのにかかる時間／又は検出可能な粒子若しくは検出可能なトレーサを実験用反応器１００に導入するのにかかる時間を検出することができる。加えて、第１の検出器３０は、実験用反応器のタイプ（例えばＪＩＢ）、実験用反応器１００へのプロセス流の流量Ｑ、実験用反応器１００の経路長Ｌ、及び実験用反応器１００の容積を決定するか、又は受け取ることができる。一例では、上記の値のいくつかがユーザに知られている場合もあり、よって、検出器がそれらの値を検出する必要はない。一例では、検出可能な粒子又は検出可能なトレーサは、ウイルス／バクテリオファージ粒子、リボフラビン、塩、色素、タンパク質、及び／又は糖であり得るが、これらに限定されない。例えば、図２Ｂに示されるように、第１の検出器３０は、プロセス流体が水であり、実験用反応器タイプがＪＩＢであり、プロセス流の流量Ｑが５０mL/minであり、実験用反応器の経路長Ｌが１６４４cmであり、反応器容積が５２０mLであり、ディーン数が１１８．９４であると決定することができる。

【0033】

図２Ｂを参照すると、第２の検出器４０も実験用反応器１００と通信することができ、最初の検出可能な粒子又は検出可能なトレーサが実験用反応器１００を出るか又は離れる時間、及び最後の有意な量の検出可能な粒子又は検出可能なトレーサが実験用反応器１００を出るか又は離れる時間を検出及び測定することができる。一例では、第２の検出器４０も、第１の検出器３０が検出又は測定できるパラメータを検出することができる。図２Ｂに示される実験生データに基づいて、第２の検出器４０は、図２Ｄに示されるように、近似曲線を生成することができる。この近似曲線に基づいて、分散σ^２ _ｔｉｍｅ及び標準偏差σ_ｔｉｍｅが決定される。例えば、１６４４cmの経路長を有する実験用反応器１００における５０mL/minの流量の場合、近似曲線に基づいて、分散σ^２ _ｔｉｍｅは０．５１１５min²であり、標準偏差σ_ｔｉｍｅは０．７１５２分である。

【0034】

図２Ｅに示されるように、分散σ^２ _ｔｉｍｅが０．５１１５min²であり、実験用反応器の経路長Ｌが１６４４cmであり、ディーン数Ｄｅが１１８．９４であり、平均滞留時間Ｔ_Ａｖｅが１０．４分であるとすると、比較器５０は、理論段相当高さＨＥＴＰ値７．８７cmを導出することができる。比較器５０は次いで、広範囲の流量及びプロセス流粘度（例えば、ブドウ糖 ０g/L、ブドウ糖 ５０g/L、ブドウ糖 １００g/L及びブドウ糖 ２００g/L）にわたる実験データのＨＥＴＰ及びディーン数に対応するグラフを作成することができる。一例では、実験データのグラフに基づいて、比較器５０は、図２Ｅに示されるように、実験データ適合グラフを作成することもできる。図２Ａに示されるように、２００で、関心対象の実反応器４００を決定及び／又は作製するために、システム１０００に経験値／変数を転送するか又はシステム１０００が経験値／変数を受け取ることができる。別の例では、経験値が以前に導出又は決定されている場合もあり、よって、図３に示されるように、第１の検出器３０若しくは比較器５０が又は、さらに言えば、実験用反応器１００、第１の検出器３０若しくは第２の検出器４０（図示されていない）が不要な場合もある。

【0035】

実反応器４００を設計、選択、作製、製造、及び／又は決定するための制限要因は、産物の安定性、必要なウイルスインキュベーション、プロセスパラメータ、及び／又は運転上若しくは動態上の考慮がないことであり得る。

【0036】

制限要因が産物の安定性である場合、ウイルス不活化化学物質に対して感受性が高い標的タンパク質が提供される。この例では、システム１０００を、ウイルス不活化動態に必要な最小滞留時間及び産物の安定性のための最大滞留時間制限に基づいて、許容できる反応器の長さ及び流量を決定するように作製することができる。制限要因がプロセスパラメータである場合、下流プロセスは体積流量Ｑ及び経路長Ｌによって制限される。この例では、システム１０００を、ウイルス不活化に必要なプロセス流の最小滞留時間及び産物の安定性のための最大滞留時間を決定するように作製することができる。運転上又は動態上の考慮事項がない場合、標的タンパク質は安定性の考慮事項を含まない場合もある。この例では、システムを、結果として生じるＴ_ｍｉｎの適切なＱ及びＬを決定するように作製することができる。

【0037】

制限要因産物の安定性－Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを使用して実反応器の動作流量及び経路長を決定するためのシステム及び方法
一例では、ユーザは、システム１０００を使用して、所望の所定のＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘに基づいて実反応器を開発又は作製することができる。例えば、ユーザは、Ｔ_ｍｉｎが６０分であり、Ｔ_ｍａｘが７５分であることを必要とする。加えて、ユーザは、実験用反応器１００の反応管の所望の内径及び実験用反応器１００の曲率半径を入力することができる。この特定の例では、実験用反応器１００及び実反応器４００は、同一の内径ｉ．ｄ．及び曲率半径Ｒｃを含むことができる。さらに、図２Ａを参照すると、プロセス流中の流体の密度ρ及び動粘度μは既知であるか、又は第１の検出器３０によって検出され、２００でシステムに提供され得る。したがって、システム１０００は、上記で入力されたパラメータに基づいて実反応器４００の設計及び製造仕様を提供することができる。実反応器４００の新しい設計及び製造仕様（すなわち、実反応器４００の反応管の経路長）は、動作体積流量Ｑに基づいて変動し得る。これは、σ^２ _ｔｉｍｅ＜σ^２ _ｍａｘの条件下（すなわち、反応器経路長Ｌと流量Ｑとが、Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘの要件を満たす複数の組み合わせを有する）で動作するシステムに特に当てはまる。しかしながら、システムがσ^２ _ｔｉｍｅ＝σ^２ _ｍａｘの条件下で動作する場合、ただ１つの反応器経路長Ｌと流量Ｑの組み合わせがＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘの要件を満たす。

【0038】

図４、図５Ａ、及び図５Ｂを参照すると、５０で、既知の値２１０／２１０Ａ、２５０／２５０Ａ、並びに経験値及び／又は変数２６０／２６０Ａをシステム１０００が決定するか、又はユーザが入力することができる。これらの経験値及び／又は変数２６０／２６０Ａを、実験用反応器１００の反応器パラメータ及び／又は流体相パラメータに分けることができる。例えば、図５Ａ及び図５Ｂに示されるように、２１２で、実験用反応器１００の所望の所定のＴ_ｍｉｎを比較器５０に入力することができる。２１４で、実験用反応器１００の所望の所定のＴ_ｍａｘを比較器５０に入力することができる。さらに、２１６で、実験用反応器１００の内径ｉ．ｄ．を比較器５０に入力することができる。２１８で、実験用反応器１００の曲率半径Ｒｃを比較器５０に入力することができる。よって、この特定の例では、反応器パラメータに対応する入力される既知の値を、図５Ｂに２１０Ａとして示される、Ｔ_ｍｉｎ、Ｔ_ｍａｘ、内径ｉ．ｄ．及び曲率半径Ｒｃとすることができる。

【0039】

加えて、図５Ｂを参照すると、２５２で、第１の検出器３０からのプロセス流中の流体の密度（ρ）を比較器５０に入力することができる。２５４で、動粘度（μ）を比較器５０に入力することができる。よって、この特定の例では、流体相パラメータに対応する入力される既知の値は、２５０／２５０Ａとして示される、密度ρ及び動粘度μであり得る。

【0040】

次いで経験値を、上記のように、実験用反応器１００へのプロセス流のパルス注入を使用して決定することができる。例えば、図５Ａ及び図５Ｂを参照すると、２６０Ａで、比較器５０は、所望の所定の値のＴ_ｍｉｎ（例えば６０分）及びＴ_ｍａｘ（例えば７５分）を使用して、経験値を予測及び／又は決定することができる。この特定の例では、Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘが与えられると、比較器５０は、以下に示されるように、最大分散σ^２ _ｔｉｍｅ（すなわち、σ^２ _ｍａｘ）及び対応する平均滞留時間Ｔ_Ａｖｅを決定することができる。
（１）Ｔ_Ａｖｅ＝Ｔ_ｍｉｎ＋（ｎ＊σ_ｍａｘ）、式中、ｎは５とすることができる
（２）Ｔ_Ａｖｅ＝Ｔ_ｍａｘ－（ｍ＊σ_ｍａｘ）、式中、ｍは３とすることができる
（３）ΔＴ＝８σ_ｍａｘ
（４）１５＝８σ_ｍａｘ
σ_ｔｉｍｅ＝１．８７５分、σ^２ _ｔｉｍｅ＝３．５２min²、Ｔ_Ａｖｅ－６９．３７５分

【0041】

決定された分散σ^２ _ｔｉｍｅ、Ｔ_Ａｖｅ、及び標準偏差σ_ｔｉｍｅが与えられると、比較器５０は、上記のように、第１の検出器３０及び第２の検出器４０からのデータをそれぞれ利用して、cm²単位の理論段（ＨＥＴＰ）及び／又はディーン数Ｄｅを決定するための経験値を導出することができる。例えば、ＨＥＴＰを以下のように定義することができる。
（５）ＨＥＴＰ＝（ａＤｅ^３＋ｂＤｅ^２＋ｃＤｅ＋ｄ）
式中、Ｄｅは、ディーン数であり、ａ、ｂ、ｃ、及びｄは、１００以上のディーン数についてのみ有効な経験的データ適合に基づくものである。

【0042】

【数1】

１００以上のディーン数（Ｄｅ）のパネルを適用することにより、各Ｄｅは流量Ｑを固定し、以下に示されるようにＨＥＴＰを返す。

【数2】

【0043】

一例では、図４に示されるように、反応器パラメータと関連付けられる非経験値を３０２で導出することができ、又は流体相パラメータと関連付けられる非経験値を３０４で導出することができる。例えば、図５Ａ及び図５Ｂを参照すると、上記の経験値の式並びに決定されたσ^２ _ｔｉｍｅ、σ_ｔｉｍｅ、及びＴ_ａｖｅを、２００でシステムに転送して、システムが、実反応器４００の経路長（Ｌ）及び流量（Ｑ）を決定するために、３０２Ａで、以下に示されるように経験値に関連する式を同時に解くことができるようにすることができる。

【数3】

【0044】

定数Ｔ_Ａｖｅについて、Ｑ値を固定すると、対応するＬ_ＴＡｖｅ値が固定される。各Ｑ値とＬ_ＴＡｖｅ値の組み合わせは、以下に示されるように、結果として得られるσ^２ _ｔｉｍｅ値を返す。

【数4】

【0045】

σ^２ _ｔｉｍｅを解くと、Ｔ_Ａｖｅ＝Ｔ_ｍｉｎ＋（５＊σ_ｍａｘ）及びＴ_Ａｖｅ＝Ｔ_ｍａｘ－（３＊σ_ｍａｘ）によって制約される最小反応器容積が得られる。図５Ｃに、所望の所定のＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを有するための異なる流量及びそれらそれぞれの対応する反応管長さ経路Ｌのグラフ表現を示す。追加的又は代替的に、図５Ｂのステップ３１２及びステップ３１４に示されるように、出力は、それぞれ、反応管の経路長Ｌ及び流量Ｑを含むことができる。

【0046】

この例では、実験用反応器と実反応器とが同じであるとすると、選択された流量Ｑ及び対応する反応管の経路長に基づいて、一連の反応器を互いに接続して対応する反応管の経路長を達成することができる。

【0047】

制限要因がプロセスパラメータである－反応器容積ＲＶ及び流量Ｑを使用してＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを決定するためのシステム及び方法
一例では、ユーザは、システム１０００を使用して、既知の反応器パラメータ及び流体相パラメータを有する反応器のＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを決定することができる。例えば、図６Ａに示されるように、２１０Ｂで、既知の反応器パラメータは、反応器容積ＲＶ（例えば３１２０mL）、流量Ｑ（例えば、５０mL）、内径ｉ．ｄ．、及び曲率半径Ｒｃを含むことができる。加えて、やはり図６Ａに示されるように、２５０Ｂで、既知の流体相パラメータは、プロセス流中の流体の密度（ρ）及び動粘度（μ）を含むことができる。この例では、反応器容積ＲＶ、流量Ｑ、内径ｉ．ｄ．及び曲率半径Ｒｃを比較器５０に入力することができる。比較器５０は、次いで、分散σ^２ _ｔｉｍｅ、平均滞留時間Ｔ_Ａｖｅ、ＨＥＴＰなどの経験値を決定することができる。

【0048】

図６Ｂを参照すると、この例では、２２２でシステムに反応器の反応器容積ＲＶを入力することができ、２２４でシステムにプロセス流の流量Ｑを入力することができ、２１６でシステムに反応器の反応管の内径ｉ．ｄ．を入力することができ、２１８でシステムに反応器の反応管の曲率半径Ｒｃを入力することができる。よって、この特定の例では、２１０Ｂでの反応器パラメータに対応する入力値は、反応器容積ＲＶ、プロセス流の流量Ｑ、実反応器の反応管の内径ｉ．ｄ．、及び実反応器の反応管の曲率半径Ｒｃであり得る。

【0049】

加えて、２５２で、システム１０００にプロセス流中の流体の密度（ρ）を入力することもできる。２５４で、システム１０００に動粘度（μ）を入力することができる。よって、この特定の例では、２５０Ｂでの流体相パラメータに対応する入力される既知の値は、密度ρ及び動粘度μであり得る。

【0050】

既知のプロセス流の流量Ｑ（例えば５０mL/min）、既知の反応器容積ＲＶ（例えば３１２０mL）、反応管の既知の内径ｉ．ｄ．、及び既知の曲率半径Ｒｃに基づいて、システム１０００のプロセッサ１００１は、Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを予測及び決定することができる。

【0051】

Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを予測及び／又は決定するために、既知の値を比較器５０に入力することができる。比較器５０は、２６０Ｂで、上記のように実験用反応器を使用して、プロセス流の流量Ｑ及び反応器容積ＲＶを利用して、以下の式に示されるように平均滞留時間（Ｔ_Ａｖｅ）を予測及び／又は決定することができる。

【数5】

（１５）Ｔ_Ａｖｅ＝６２．４分

【0052】

比較器５０がＴ_Ａｖｅ値を導出すると、比較器５０は、次いで、Ｔ_Ａｖｅ、Ｑ、Ｄｅ、Ｒｖ、及びＬを利用して、実験用反応器１００及び以下の式を使用して分散σ^２ _ｔｉｍｅを予測及び／又は決定することができる。
ＨＥＴＰ＝（ａＤｅ^３＋ｂＤｅ^２＋ｃＤｅ＋ｄ）、式中、Ｄｅは、ディーン数であり、ａ、ｂ、ｃ、及びｄは、１００以上のディーン数についてのみ有効な経験的データ適合に基づくものである。

【0053】

Ｑが５０mL/min及びＤｅが１１８．９４では、ＨＥＴＰは７．４６４cmに等しくなり得る。この導出されたＨＥＴＰ値に基づいて、分散σ^２ _ｔｉｍｅを、以下の式を使用して比較器５０によって予測又は決定することができる。

【数6】

【0054】

次いで、上記の経験値及び既知の値を２００でシステムに転送することができる。分散σ^２ _ｔｉｍｅを導出したプロセッサ１００１は、この分散σ^２ _ｔｉｍｅ、標準偏差σ_ｔｉｍｅ、反応管長さＬ、曲率半径Ｒｃ、ディーン数Ｄｅ、流量Ｑ、及びＴ_Ａｖｅを利用して、以下の式に示されるように実反応器のＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを推定及び／又は決定することができる。
（２０）Ｔ_Ａｖｅ＝Ｔ_ｍｉｎ＋（ｎ＊σ_ｍａｘ）、式中、ｎは５とすることができる
（２１）Ｔ_Ａｖｅ＝Ｔ_ｍａｘ－（ｍ＊σ_ｍａｘ）、式中、ｍは３とすることができる
（２２）Ｔ_ｍｉｎ＝５３．８１分
（２３）_ｍａｘ＝６７．５５分

【0055】

一例では、図６Ｂに示されるように、３１６で、ディスプレイはＴ_ｍｉｎ値を示すことができ、３１８で、ディスプレイはＴ_ｍａｘ値を示すことができる。追加的又は代替的に、ディスプレイは、図６Ｃに示されるように、Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘのグラフ表現を示すこともできる。

【0056】

運転上又は動態上の考慮事項なし－Ｔｍｉｎ及び動作流量（Ｑ）を使用して実反応器の経路長を決定するためのシステム及び方法
一例では、ユーザは、システム１０００を使用して、所望の所定のＴ_ｍｉｎ（６０分）、プロセス流の流量Ｑ（５０mL/min）、反応管の内径ｉ．ｄ．（０．６３５cm）、曲率半径Ｒｃ、密度ρ、及び動粘度μに基づいて実反応器を開発又は作製することができる。例えば、図７Ａに示されるように、２１０Ｃで、既知の反応器パラメータは、Ｔ_ｍｉｎ、プロセス流の流量Ｑ、反応管の内径ｉ．ｄ．、曲率半径Ｒｃを含むことができる。加えて、やはり図７Ａに示されるように、２５０Ｃで、既知の流体相パラメータは、プロセス流中の流体の密度ρ及び動粘度μを含むことができる。この例では、これらの既知の値を比較器５０に入力することができ、これにより比較器は、分散σ^２ _ｔｉｍｅや平均滞留時間Ｔ_Ａｖｅなどの経験値を決定することができる。

【0057】

図７Ｂを参照すると、この例では、２１２でシステムにＴ_ｍｉｎを入力することができ、２２４でシステムにプロセス流の流量Ｑを入力することができ、２１６でシステムに反応器の反応管の内径ｉ．ｄ．を入力することができ、２１８でシステムに反応器の反応管の曲率半径Ｒｃを入力することができる。よって、この特定の例では、２１０Ｃでの反応器パラメータに対応する入力値は、Ｔ_ｍｉｎ、プロセス流の流量Ｑ、実反応器の反応管の内径ｉ．ｄ．、及び実反応器の反応管の曲率半径Ｒｃであり得る。

【0058】

加えて、２５２で、システム１０００にプロセス流中の流体の密度（ρ）を入力することもできる。２５４で、システム１０００に動粘度（μ）を入力することができる。よって、この特定の例では、２５０Ｃでの流体相パラメータに対応する入力される既知の値は、密度（ρ）及び動粘度（μ）であり得る。

【0059】

既知のＴ_ｍｉｎ、プロセス流の流量Ｑ（例えば５０mL/min）、反応管の既知の内径ｉ．ｄ．、及び既知の曲率半径Ｒｃに基づいて、システム１０００のプロセッサ１００１は、実反応器４００の反応管流路長Ｌを予測及び決定することができる。

【0060】

実反応器４００の反応管流路長Ｌを予測及び／又は決定するために、既知の値を比較器５０に入力することができる。比較器５０は、２６０Ｃで、上記のような実験用反応器を使用して、以下の式に示されるように、Ｔ_ｍｉｎ、プロセス流の流量Ｑ、及びディーン数Ｄｅを利用して、Ｔ_Ａｖｅ及び分散σ^２ _ｔｉｍｅを予測及び／又は決定することができる。

【数7】

式中、ａ、ｂ、ｃ、及びｄは、１００以上のディーン数についてのみ有効な経験的データ適合に基づくものである。

【数8】

式を並べ替えることによって、

【数9】

【0061】

図７Ａ及び図７Ｂを参照すると、上記の経験値の式及び既知の値を２００でシステムに転送することができ、これによりシステムは、３０２Ｃで、６０minのＴ_ｍｉｎ、５０mL/minの流量Ｑ、及び０．６３５ｍのｉ．ｄ．が与えられた場合、以下の式によって経路長（Ｌ）を決定することができる。

【数10】

【0062】

上記の式を解くと、Ｌは、１０８．９９ｍ又は３．４６Ｌの反応器容積と等しくなる。図７Ｃを参照すると、３００で、６０分のＴ_ｍｉｎをもたらす流量Ｑと反応器容積ＲＶの組み合わせに対応するすべてのデータ点を示すグラフ表現を示すこともできる。

【0063】

上記の例のすべてにおいて、実験用反応器１００と実反応器４００の内径ｉ．ｄ．及び曲率半径は同じままである。しかしながら、一例では、以下で説明されるように、システムは、実験用反応器の内径ｉ．ｄ．とは異なる反応管の内径ｉ．ｄ．を含む反応器を設計、選択、作製、製造、及び推奨することもできる。これは、適用される規制が遵守を証明するためにデータを必要とする、ＦＤＡなどの規制機関にデータを提出するときに特に有用である。以下のシステムにより、ユーザは、スケールアップ生産中にプロセス流又はプロセス流の最終結果に大きな変更を加えることなく、データ目的で小規模のプロセス流を実行し、次いで大量生産のためにプロセス流をスケールアップすることができる。

【0064】

アスペクト比を使用したスケールアップ又はスケールダウン
一例では、ユーザは、システム１０００を使用して、所望の所定のＴ_ｍｉｎ（６０分）、プロセス流の流量Ｑ_Ｅｘｉｔ（１００mL/min）、密度ρ、及び動粘度μ、並びに既知のアスペクト比に基づいて実反応器４００を開発又は作製することができる。例えば、図８Ａに示されるように、２１０Ｄで、既知の反応器パラメータは、Ｔ_ｍｉｎ、プロセス流の流量Ｑ、及びアスペクト比を含むことができる。アスペクト比は、実験用反応器の曲率半径Ｒｃに対する実験用反応器の反応管の半径として定義することができる。さらに、アスペクト比は、約０．０１～約１０、例えば、約０．０５～約５、例えば、約０．１～約０．５とすることができる。加えて、やはり図８Ａに示されるように、２５０Ｄで、既知の流体相パラメータは、プロセス流中の流体の密度ρ及び動粘度μを含むことができる。この例では、これらの既知の値を比較器５０に入力することができ、これにより比較器は、分散σ^２ _ｔｉｍｅや平均滞留時間Ｔ_Ａｖｅなどの経験値を決定することができる。

【0065】

図８Ｂを参照すると、この例では、２１２でシステムにＴ_ｍｉｎ（例えば６０分）を入力することができ、２２４でシステムにプロセス流の流量Ｑ（例えば１００mL/min）を入力することができる。よって、この特定の例では、２１０Ｄでの反応器パラメータに対応する入力値は、Ｔ_ｍｉｎ、及びプロセス流の流量Ｑであり得る。

【0066】

加えて、２５２で、システム１０００にプロセス流中の流体の密度（ρ）を入力することもできる。２５４で、システム１０００に動粘度μを入力することができる。よって、この特定の例では、２５０Ｄでの流体相パラメータに対応する入力される既知の値は、密度ρ及び動粘度μであり得る。

【0067】

実反応器４００の反応管流路長Ｌ及び内径ｉ．ｄ．を予測及び／又は決定するために、既知の値を比較器５０に入力することができる。比較器５０は、２６０Ｄで、上記のような実験用反応器１００を使用して、以下の式に示されるように、Ｔ_ｍｉｎ及びプロセス流の流量Ｑを利用して、Ｔ_Ａｖｅ及び分散σ^２ _ｔｉｍｅを予測及び／又は決定することができる。

【数11】

式を並べ替えることによって

【0068】

図８Ａ及び図８Ｂを参照すると、上記の経験値の式及び既知の値を２００でシステムに転送することができる。この特定の例では、システムは５００で、ユーザが実験用反応器と実質的に同様の直径を有する実反応器を使用したいかどうかをユーザに尋ねることができる。ユーザがはいと応答した場合には、システムは上記の例並びに図７Ａ及び図７Ｂに基づいて長さを決定することができる。しかしながら、ユーザがいいえと応答するか、又は反応器のスケール変更を選択した場合には、システムはアスペクト比を取得することができ、システム１０００のプロセッサ１００１は、以下の式で反応器の長さＬについて解くことができる。

【数12】

【0069】

一例では、反応器のスケール変更は、（ｉ）実験用反応器の寸法を、実験用反応器と同じアスペクト比を有するが、異なる内径を有する実反応器にスケール変更すること、（ｉｉ）実験用反応器の寸法を、実験用反応器と同じアスペクト比及び同じ内径を有する実反応器にスケール変更すること、（ｉｉｉ）実験用反応器の寸法を、実験用反応器とは異なるアスペクト比及び実験用反応器とは異なる直径を有する実反応器にスケール変更すること、（ｉｖ）実験用反応器の寸法を、実験用反応器とは異なるアスペクト比を有するが、実験用反応器と同じ直径を有する実反応器にスケール変更すること、のうちの少なくとも１つを含むことができる。

【0070】

Ｌが決定されると、システム１０００は、反応器の長さＬ、標準偏差σ_ｔｉｍｅ、及び平均線流速（cm/min）の導出された値に基づいて、以下の式を使用して内部を決定することができる。

【数13】

【0071】

この特定の例では、固定アスペクト比を有する実反応器を設計、選択、作製、及び／又は製造するために、ＨＥＴＰと線流速との間のプロットを導出することができる。例えば、図８Ｃを、水で試験された、約０．１cm～約０．２cm、例えば、０．１５６cmの内径を有する固定アスペクト比を有する実験用小型反応器と、水及びブドウ糖で試験された、約０．６cm～約０．７cm、例えば、０．６３５cmの内径を有する同じ固定アスペクト比を有する実験用中型反応器とから導出することができる。

【0072】

図８Ｄは、図８Ｃに基づく予測ＨＥＴＰと実験ＨＥＴＰとの間のパリティを示す、実験ＨＥＴＰと予測ＨＥＴＰとの間のプロットである。

【0073】

図８Ｂの３１２及び３２０に示されるように、実反応器の反応器経路長及び内径を導出及び／又は決定することができる。図８Ｅに示されるように、導出された反応器経路長、導出された内径、及び予測ＨＥＴＰ値に基づいて、Ｑ＝１００mL/min及びＴ_ｍｉｎ＝６０を満たす反応器容積及び内径のすべての解を示すプロットを作成することができる。

【0074】

図９に、システム１０００が、流体及び反応器容積が与えられた場合に理想的な反応器を決定することができる例示的な実施態様を示す。この例では、上記の先例と同様に、ユーザは、既知のパラメータを比較器５０に入力することができる。比較器５０は、既知の値に基づいて、経験値を決定することができ、これらを２００でシステム１０００に入力することができる。次いで、反応管の長さＬなどの非経験値を、上記のように３００で決定することができる。反応器の長さが与えられると、システムは７００で反応器容積を決定することができる。システムは、７５０で、既知の流体特性、検出可能な粒子／トレーサ、及び反応器の決定された容積に基づいて、データベース７７０と通信することができる。データベース７７０は、反応器の容積並びに既知の流体パラメータ及び検出可能な粒子／トレーサパラメータに基づいて、以前に設計又は製造された反応器を含むことができる。次いで、データベース７７０は、システム１０００に、同じ所望の最終結果を達成する同様の流体及び検出可能な粒子／トレーサと共に使用された実質的に同様の容積を各々有する様々な実反応器のリストを提供することができる。次いで、システム１０００のプロセッサ１００１は、提供された実反応器のリストを検討して、意図される目的に最良の実反応器４００を選択することができる。

【0075】

図１０Ａを参照すると、別の例では、２１２でシステムにＴ_ｍｉｎ（例えば６０分）を入力することができ、２１３でシステムにＴ_ｍａｘ（例えば７５分）を入力することができ、２２４でシステムにプロセス流の流量Ｑ（例えば５００mL/min）を入力することができる。よって、この特定の例では、２１０Ｄでの反応器パラメータに対応する入力値は、２つのＴ_ｍｉｎ、及びプロセス流の流量Ｑであり得る。加えて、以下で論じられるように、６００のアスペクト比を、この時点又は後の時点で入力することもできる。

【0076】

加えて、２５２で、システム１０００にプロセス流中の流体の密度（ρ）を入力することもできる。２５４で、システム１０００に動粘度μを入力することができる。よって、この特定の例では、２５０Ｄでの流体相パラメータに対応する入力される既知の値は、密度ρ及び動粘度μであり得る。

【0077】

実反応器４００の反応管流路長Ｌ及び内径ｉ．ｄ．を予測及び／又は決定するために、既知の値を比較器５０に入力することができる。比較器５０は、２６０Ｄで、上記のような実験用反応器１００を使用して、以下の式に示されるように、Ｔ_ｍｉｎ、Ｔ_ｍａｘ、及びプロセス流の流量Ｑを利用して、Ｔ_Ａｖｅ及び分散σ^２ _ｔｉｍｅを予測及び／又は決定することができる。

【数14】

【0078】

図１０Ａを参照すると、上記の経験値の式及び／又はそれらの対応する値及び既知の値を２００でシステムに転送することができる。この特定の例では、システムは５００で、ユーザが実験用反応器と実質的に同様の直径を有する実反応器を使用したいかどうかをユーザに尋ねることができる。ユーザがはいと応答した場合には、システムは上記の例並びに図７Ａ及び図７Ｂに基づいて長さを決定することができる。しかしながら、ユーザがいいえと応答するか、又は反応器のスケール変更を選択した場合には、システムはアスペクト比を取得することができ、システム１０００のプロセッサ１００１は、図１０Ｂに示されるように、実験ＨＥＴＰの実験データ点を小型、中型、及び大型の反応器のＪＩＢ内径で除算することができる。次いで、システムは、図１０Ｃに示されるように、データセットに曲線を当てはめることができる。次いでシステムは、以下の式を使用して、６０のＴ_ｍｉｎ及び７５のＴ_ｍａｘで５００mL/minの流量について経路長対内径をグラフ化することができる。

【数15】

ａ、ｂ、ｃ、及びｄは、すべてのディーン数の経験的データ適合に基づくものである。

【数16】

【0079】

ｉ．ｄ．を固定することにより、図１０Ｄに示されるように経路長項が返される。

【0080】

実施例１
滞留時間分布の生成。

【0081】

ＪＩＢを、Boehringer Ingelheimにおける以前の開発プロジェクトから設計し、3D Systems（米国サウスカロライナ州ロックヒル）によるSLA Technologyを利用して３Ｄ印刷した。移動相及びパルストレーサの作製に使用されるリボフラビン及びブドウ糖を、Thermo Fisher Scientific（米国ジョージア州スワニー）を通じて購入した。溶液の粘度を、A05 Chipを利用したmicroVISC S Viscometer（米国カリフォルニア州サン・ラモン）によって測定した。溶液の密度を、Mettler-Toledo Densito Densometer（米国オハイオ州コロンバス）によって決定した。

【0082】

中規模の３Ｄ印刷されたＪＩＢを、Akta Avant 150を使用して試験し、大規模のＪＩＢを、GE Healthcare（スウェーデン、ウプサラ）製のAkta Pilot 600を使用して試験した。ＪＩＢを最初に１反応器容積の移動相で洗い流した。次に、移動相に溶解した一定体積のリボフラビンをパルス注入し、移動相と共に追い出した。これにより、リボフラビンの吸光度最大値（すなわち、２６７、３７２及び４４５nm）での紫外可視吸光度によって検出及び定量化された反応器を出る際の滞留時間分布（ＲＴＤ）プロファイルを生成した。次いで、ガウス分布を当てはめることによってＲＴＤピークを分析した。この適合から、ＲＴＤの広がりの測定値であるピークの分散

【数17】

を決定した。この方法を、様々な濃度のブドウ糖によって変化させた一連の流量及び粘度にわたって試験した。

【数18】

の値をＨＥＴＰに変換した。ＨＥＴＰ対ディーン数のグラフを作成し、３次多項式を適合させた。次いで、以下の一連の式を利用した。
１．支配方程式を開始する

【数19】

ｉ．ａ、ｂ、ｃ、及びｄは、１００以上のディーン数についてのみ有効な経験的データ適合に基づくものである。

【数20】

２．式を並べ替える

【数21】

３．Ｌについて解く：

【数22】

４．変数を埋める

【表1】

【0083】

以下の表に、中規模反応器及び大規模反応器の１５分、３０分、及び６０分でのＴｍｉｎを示す。

【表2】

【表3】

【0084】

連続ウイルス不活化反応器における重要なプロセスパラメータに及ぼす流動力学の影響の評価

【0085】

ＪＩＢを、以前の開発プロジェクトから設計し、3D Systems（米国サウスカロライナ州ロックヒル）によるSLA Technologyを利用して３Ｄ印刷した。移動相及びパルストレーサの作製に使用されるリボフラビン及びブドウ糖を、Thermo Fisher Scientific（米国ジョージア州スワニー）を通じて購入した。溶液の粘度を、A05 Chipを利用したmicroVISC S Viscometer（米国カリフォルニア州サン・ラモン）によって測定した。溶液の密度を、Mettler-Toledo Densito Densometer（米国オハイオ州コロンバス）によって決定した。

【0086】

小規模及び中規模の３Ｄ印刷されたＪＩＢを、Akta Avant 150を使用して試験し、大規模のＪＩＢを、GE Healthcare（スウェーデン、ウプサラ）によるAkta Pilot 600を使用して試験した。ＪＩＢを最初に１反応器容積の移動相で洗い流した。次に、移動相に溶解した一定体積のリボフラビンをパルス注入し、移動相と共に排出した。これにより、リボフラビンの吸光度最大値（すなわち、２６７、３７２及び４４５nm）での紫外可視吸光度によって検出及び定量化された反応器を出る際のＲＴＤプロファイルを生成した。この研究で試験した内径、流量、移動相、及び直列に接続されたＪＩＢの数の概要を以下の表１に示す。

【表4】

【0087】

次いで、ガウス分布を当てはめることによってピークを分析した。この適合から、ＲＴＤの広がりの測定値であるピークの分散

【数23】

を決定した。分散の定量値の影響をよりよく理解するために、Ｑが体積流量である式１を計算した。加えて、式２及び３を使用してデータセットを変換し、式中、ＨＥＴＰは理論段相当高さであり、Ｔ_Ａｖｅは平均滞留時間であり、ＲＶは反応器容積であり、ＬはＪＩＢの流路の長さである。

【数24】

【0088】

流量及び経路長
図１１Ａに示されるように、最も遅い流量が３つすべての反応器サイズについて最も広いピークを生成する。これは、ピークの中心（すなわちＴ_Ａｖｅ）から左右に総質量の３４％までの体積距離を記述する比較的高い標準偏差（例えば、５mL/minでのＪＩＢ（１）データセットについて約８２mL）を有するものとしてグラフに示されている。流量が増加するにつれてピークは狭くなり、標準偏差は指数関数的な速度で減少する。しかしながら、流量が２０mL/minを上回って増加すると変曲点が得られる。ピークは、３０mL/minの設定点で別の変曲点に達するまで広くなる。流量が増加するにつれて、ピークは５５mL/minの設定点まで実質的に狭くなる。全体として、より遅い流量からより速い流量への進行は、初期漸近線、２つの変曲点、及び最後に第２の漸近線を表示する。図１１ＡのＪＩＢ（１）、ＪＩＢ（２）及びＪＩＢ（６）のデータを見ると、２つの漸近線及び２つの変曲点の現象は、すべての経路長にわたって同一の流量で維持される。

【0089】

経路長を比較すると、ピークはより長い経路長で広がる。これは、ＰＦＲの再現可能な現象である明確な特徴のある観察結果である。図１１Ａからのデータ点を式３を使用して変換し、ＨＥＴＰに相当する高さに変換すると、図１１Ｂが作成され、３つの経路長のデータセットが重ね合わされる。

【0090】

このシフトの推進力（すなわち、２つの変曲点）を理解するために、ディーン渦に関する以前に発表された研究のさらなる調査を行った。流れパターンを、２つの回転ドラムの間にあるときの水中懸濁液を使用して可視化した（すなわち、テイラー・クエット流）。Aiderは、フローセル内の流れの速度が増加する際に、流れパターンが層流からカオス的にシフトする特定のディーン数で観察を行った。水中に懸濁した雲母を使用してＪＩＢで同様の実験を行い、同じ層流からカオス的流れへの遷移を見出した。Aiderらにおいて概説されているこれらの特定のディーン数及び対応する観察結果は、図１２にコプロットされている。ディーン数は式４によって定義されており、式中、ρは流体密度であり、ｕは平均線流速であり、Ｄは流路内径であり、μは動粘度であり、Ｒ_ｃは、蛇行パターンの曲率半径である。

【数25】

【0091】

２つの変曲点及びより速い流量の漸近線は、それぞれ、不安定な流れ、うねった波、及び完全な乱流の開始から遷移する流れの視覚的に観察可能な現れに対応する。円形の直管の流れの場合、乱流の開始は通常、レイノルズ数約２０００で観察される。ＪＩＢは、レイノルズ数約１７４で乱流挙動をシミュレートすることができた。この大きな不一致のために、「弱い乱流」という用語を使用した。

【0092】

２つの漸近線及び２つの変曲点のシフトの妥当性を提供するために、上記のセクションで見出した挙動をディーン数によって制御し、移動相の粘度を３つの濃度のブドウ糖で高めた。図１３Ａに、ブドウ糖の添加の反応を示す。４つすべての移動相について、標準偏差は最も遅い流量でのその最大値から始まり、流量の増加と共に狭くなった。しかしながら、ブドウ糖濃度が増加し粘度が高くなるにつれて、変曲点１に達するのに必要な流量が増加した。変曲点２及び第２の漸近線に達するのに必要な流量についても同じことが当てはまる。

【0093】

変曲点及び漸近線のこの明らかなシフトを説明するために、式４に記載され、図１３Ｂに示されるディーン数に流量を変換することによってｘ軸を正規化した。ディーン数に正規化されると、漸近線及び変曲点が整列する。データセットのシフトは補正によって正常に戻るが、拡散の大きさは、より高いディーン数（すなわち、Ｄｅ＞１００）の動作についてのみ補正されるように見える。これは、ディーン渦がＤｅ＝７０を上回る半径方向の質量移動を引き継ぐためである。他の分散機構が支配するより低いディーン数（Ｄｅ＜７０）の場合、最も広いものから最も狭いものまでの移動相のランクは、ブドウ糖 ２００、０、５０、及び１００g/Lであり、濃度ベースの傾向に従わない。

【0094】

ＪＩＢの動作を知らせるために、２つの予測モデル手法を生成することができる。第１の手法は、様々なブドウ糖移動相実験からのすべての実験データを利用し、データをＨＥＴＰ及びディーン数に正規化する集中データプールの手法を使用する（図１３Ｂ）。このデータセットから、３次多項式をこのデータプールに当てはめて図１３Ｃ及び式５を得ることができ、式中、ａ、ｂ、ｃ、及びｄは、多項式近似に基づくものである。式５により、ピークがどれだけの幅になるかをディーン数の関数として予測することが可能になる。このモデルについて、モデルがＪＩＢにおけるパルス注入の体積拡散をどの程度予測するかを説明するパリティプロット（図１３Ｄ）を生成することができる。適合は、０．８４０５の比較的低いＲ^２値を有し、これはＤｅ＜１００データセットの大量の変動性のために予想されたものである。式２及び式６を使用して、図１３Ｅに示されるＴ_ｍｉｎ（５σ）（すなわち、ウイルス粒子や代用トレーサなどの第１の検出可能な粒子が反応器を出る時間推定値）がいつ発生すると予想されるかの近似を行うことができる。Ｔ_ｍｉｎ（５σ）の重大性については後述する。適合はＲ^２値０．９１７５で改善されるが、ｙ＝ｘの線より下のすべてのデータ点は、モデルが実際に発生したものよりも長いインキュベーションを予測したシナリオを表す。誤差の大部分は、より低いディーン数の実験に対応するより大きなＴ_ｍｉｎ時点で発生する。キーとなるユニット動作仕様が滞留時間であるため、これは重大な問題である。

【数26】

【0095】

第２の手法は、ＪＩＢユニット動作の基準が１００を上回るディーン数を維持することである場合に適用可能である。この条件が真である場合、Ｄｅ＞１００設定点で収集されたデータ点のみを許容する除外基準がモデルに実装される（図１４Ａ）。この手法は、可変性の高い下位ディーン数データセットを除去することによってモデルのノイズを低減することを目指す。この変更が適用されると、変動性が減少し、これによりＪＩＢのピークの拡散が、異なる流量で動作する可変の粘度及び密度の流体について予測可能になる（図１４Ｂ）。図１４Ｃに、パルスの体積拡散のパリティプロットを示し、この第２のモデル手法は、集中データセットの手法と比較して増加したＲ^２値０．９２０１を有する。Ｔ_ｍｉｎ（５σ）を計算し、プロットすると（図１４Ｄ）、Ｒ^２値０．９８１２のより良い予測モデルが生成される。

【0096】

このモデルは、ＪＩＢベースのＣＶＩユニット動作の設計及び条件を決定するときに使用されるべき以下の２つの主な用途を有する。
１．産物流の要件（すなわち、Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘ）が与えられた場合、反応器の長さ及び動作流量を決定する
２．反応器のサイズ及び動作流量が与えられた場合、産物流の出力を予測する

【0097】

必要なウイルス不活化に必要な最小滞留時間及び標的分子が産物品質に影響を及ぼす前に酸性条件にあり得る最大時間の理解から始めて、式６及び７を適用して、それらの仕様を満たすために必要な流量及び経路長の決定を助けることができる。

【数27】

【0098】

以下に示す表２Ａに、σ_ｔｉｍｅの「ｎ」及び「ｍ」値の選択の定量的態様の概要を示す。

【表5】

【0099】

図１５Ａに、ＲＴＤプロファイルに関する結果として得られる決定を示す。ウイルス及び標的産物の破過の理論的開始は、式８によって定義されるＴ_ｍｉｎ（２ｖ）から始まる。この値は、円形パイプ内の流れについて、流れの最も速い部分が流路の断面積の幾何学的中心で発生し、平均流速の２倍で作用することを示すハーゲン・ポアズイユから導出される。これは、本発明にとっての「光速」であると考えられる。質量移動現象（すなわち、対流、拡散、及びディーン渦）に影響を及ぼすために現実世界の実践で到達することが不可能に近く、ＪＩＢでの動作を達成するために非常に特異的で極端な条件セットを必要とする条件。

【0100】

出パルス注入はガウスピークであると考えられ、したがってその広がりはσを単位として考えられる。例えば、ｎ＝５（すなわち、Ｔ_ｍｉｎ（５σ））は、産物の０．００００３％がＴ_ｍｉｎ（２ｖ）とＴ_ｍｉｎ（５σ）との間に反応器から出たことを表すと理解される。Ｔ_ｍｉｎ（２ｖ）とＴ_ｍｉｎ（５σ）との間のこの差を、図１５Ａにおいて可視化することができる。これは、インキュベートされていない集団を過大評価する保守的な観念であると見なされる。Ｔ_ｍｉｎ（２ｖ）とＴ_ｍｉｎ（５σ）との交点は両方とも、現実世界の可能性を無視した導出された推定の観念である。ここで、Ｔ_ｍｉｎ（２ｖ）は上記の「光速」であり、σ_ｔｉｍｅの「ｎ」値に制限はない。十分に大きい選択された「ｎ」値は、負の時間に発生するＴ_ｍｉｎを計算することができる。

【0101】

同様に、表２Ｂ及び図１５Ｂは、ｍ＝３（すなわち、Ｔ_ｍａｘ（３σ））が、産物プールの約９９．８６５％がＴ_ｍａｘ以下で反応器から出ると予測するＴ_ｍａｘの決定に対応する。

【表6】

【0102】

この決定は、酸性又は任意の他のウイルス不活化条件の存在下での産物の安定性データ又は許容される収率損失に依拠することになる。式６と式７を組み合わせると、式９が得られる。
（９）Ｔ_ｍａｘ－Ｔ_ｍｉｎ＝ΔＴ＝（ｎ＋ｍ）＊σ_ｔｉｍｅ

【0103】

定義されたＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを用いて、Ｔ_Ａｖｅ及びσ_ｔｉｍｅを計算することができる。式２、式３、及び式５を使用して、図５Ｃをもたらす仕様を満たす複数の経路長と流量の組み合わせ（すなわち、Ｄｅ＞１００を生じる流量から開始する）を見出すことができる。計算されたＴ_Ａｖｅ及びσ_ｔｉｍｅ制約条件を用いて、最小流量及び最小反応器容積を計算することができる。流量の増加又は減少はＴ_ｍｉｎ又はＴ_ｍａｘによって制限されない滞留時間をもたらすので、これは賢明な動作位置ではない。反応器容積が増加するにつれて、目標Ｔ_ｍａｘを維持するために体積流量も増加する。流量が増加すると、ＪＩＢの効率も高まる。これにより、図５Ｃにエラーバーとして表示されているＪＩＢ動作の自由度が高まる。有効性の増加に加えて、式６及び式７のｎ、ｍ、Ｔ_ｍｉｎ、又はＴ_ｍａｘの値を変更することによって動作ウィンドウの変更を調節することができる。

【0104】

この観念及び現象を可視化するために、Ｔ_ｍｉｎ（５σ）とＴ_ｍａｘ（３σ）とが、それぞれ、６０分より大と７９分より小とで厳密に定義されたプロセスを考えて、図１６を生成した。より遅い流量で動作するより小さい反応器サイズでは、σ_ｔｉｍｅ値は、２つのピークの幅の差によって可視化される、より大きい反応器サイズでのより高い流量と比較してより大きい。目標流量で動作すると、両方の設計がＴ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘの制約条件に従う。大きなサイズの反応器及び対応するより速い流量では、σ_ｔｉｍｅが減少し、動作中の偏差の柔軟性が許容される。

【0105】

ＣＶＩがＧＭＰ設定で現実世界の作業に実装される場合、可変の流量及び粘度は不可避である。この一連の実験で行われた研究では、プロセスの動作極値及び対応する最悪条件を理解し、それらがプロセス出力にどのように伝播するかを予測するによって、この変動性に対処することができる。これらのアイソクラティック粘度実験に基づけば、ウイルスインキュベーション時間の最悪の場合は高粘度溶液であると思われる。クロマトグラフィー溶出ピークの粘度に１つのピーク最大値が生じることを考えると、したがって、これは最悪の場合と見なされるべきである。ピークの他のすべての部分（すなわち、前部及び後部）は、ピーク最大値に対してより低い粘度、より大きいディーン数、したがってより良好な混合を有する。

【0106】

この主張を検証するために、ブドウ糖を使用して粘度を増加させ、ＮａＣｌを使用して導電性トレースを生成して擬似タンパク質ピークを生成した。タンパク質Ａカラムの理論的事例では、ｍＡｂは、若干のテーリングを伴うガウス様の形状でカラムから溶出する。この一般的なピーク形状を、Akta Avant 150の勾配機能を使用して生成し、Ａ１ラインは脱イオン水を含有し、Ａ２は水に溶解したリボフラビンを含有し、Ｂ１は約１５０mMのＮａＣｌと共にブドウ糖 ２００g/Lを含有した。異なる粘度勾配位置を評価するために、ブドウ糖（ブドウ糖 ０g/L）の添加前に発生する最初の位置、２つのピーク中間高さ（ブドウ糖 ５０g/L）、及びピーク最大値（ブドウ糖 １００g/L）を有する、４つのパルス注入位置を選択した。図１７Ａに、４つの注入すべてを示す。密度勾配を乱さずにピークを挿入するために、勾配の傾斜を維持しながらＡポンプをＡ１からＡ２に切り替えた。これにより、パルス注入がブドウ糖曲線の下で異なる高さにある理由が説明される。注入が重なり合ったため、パルス注入位置をそれら自体の実験で評価した。

【0107】

粘度の関数としてのピーク拡散の現象は、動的組成設定で発生した。図１７Ｂに、予測モデルがＴ_ｍｉｎ（５σ）をどの程度うまく予測したかを示す。アイソクラティック予測と動的実験結果との差は１分未満であったが、最初の水パルス注入とピーク最大値のパルスとの差は約４分であり、ウイルスインキュベーションの最悪の場合になった。

【0108】

実施例２
移動相及びフローチャンバ：

【0109】

ＪＩＢを、係属中の米国特許出願第６２／７４２５３４号（参照によりその全体が本明細書に組み入れられる）に記載されている、以前の開発プロジェクトから設計し、3D Systems（米国サウスカロライナ州ロックヒル）製のSLA Technologyを利用して３Ｄ印刷した。移動相を作製する際に使用されるリボフラビン、トリス緩衝生理食塩水（ＴＳＢ）、及びブドウ糖は、Thermo Fisher Scientifiｃ（米国ジョージア州スワニー）を通じて購入した。溶液の粘度を、A05 Chipを利用したmicroVISC S Viscometer（米国カリフォルニア州サン・ラモン）によって測定した。溶液の密度を、目盛り付きピペット及びスケールによって測定した。

【0110】

バクテリオファージの選択：

【0111】

ΦＸ１７４及び対応する宿主細菌大腸菌Ｃ株（E.Coli C）を、ＡＴＣＣから購入した（それぞれ、ＡＴＣＣカタログ番号：１３７０６－Ｂ１及び１３７０６）。ΦＸ１７４の濃度を、問題の流体及び宿主細菌大腸菌Ｃ株をトリプシン大豆寒天プレート上にプレーティング寒天（すなわち、０．７％のアガロースを含むトリプシン大豆ブロス）で共培養することを伴う、標準的なプラーク形成アッセイ法を利用して定量化した。バクテリオファージΦＸ１７４を、その生得的特性のいくつかによりこの実験の適切なトレーサとして選択した。ΦＸ１７４は、適切な移動相条件で懸濁している間に感染力が失われる可能性が低い比較的復元力のあるバクテリオファージであるが、０．１ＭのＮａＯＨ及び妥当な接触時間で容易に消毒することもできる。このバクテリオファージの表面特性は、他のウイルスと比較して比較的不活性である。このバクテリオファージでの以前の経験は、正電気を帯びた疎水性クロマトグラフィー樹脂とマルチモーダルクロマトグラフィー樹脂の両方に対して、他のウイルスモデルと比較して著しく少ない表面吸着を示していた。したがって、ウイルスが、低イオン強度のわずかに塩基性（すなわち、１５０mMのＮａＣｌを含むｐＨ７．５）の溶液中で、３Ｄ印刷されたプラスチックに非特異的に吸着する確率は低かった。ΦＸ１７４のプラーク形態も有利であった。ΦＸ１７４のプラーク形成単位（pfu）は、識別が容易な非常に大きなブルズアイ型プラークを生成する。

【0112】

予備作業

【0113】

実験プロトコルの有効性を決定するために、いくつかの予備実験を行った。最初に、ΦＸ１７４のパルス注入を最高のディーン数（すなわち、高流量及び低粘度）でＪＩＢに導入し、これはディーン渦に起因する最もカオス的な流れに対応する。次いで、ＪＩＢの排出物を収集及び滴定し、これにより注入のマスバランスを決定することができた。結果は、回収されたバクテリオファージ力価が、滴定アッセイと関連付けられる典型的な誤差の範囲内（すなわち、（＋／－）０．５log）であることを示した。出口弁に残っているデッドボリュームをサンプリングすると、約３００pfu/mLが存続した。次いで、０．１ＭのＮａＯＨ、１５分以上の接触時間で注入バルブ、ＪＩＢ、及び出口弁を完全に消毒するための消毒プログラムを作成した。消毒サイクル後、出口ラインに感染性粒子は残っていなかった。

【0114】

最小滞留時間（ΦＸ１７４）の決定：

【0115】

０．３２cm及び０．６４cmのｉ．ｄ．の３Ｄ印刷されたＪＩＢを、GE Healthcare（スウェーデン、ウプサラ）製のAkta Explorer 100を使用して試験した。実験の準備のために、移動相の３０mLアリコートを取り、添加のために確保した。次いで、アリコートを、１０^６．５pfu/mLの移動相濃度を目標として０．０６％（v/v）で添加した。実験的注入の流体特性がΦＸ１７４添加によって変更されないようにするために、添加をかなり低いレベルで意図的に添加した。次いで、シリンジを使用して、添加サンプル ２５mLをGE Healthcare（スウェーデン、ウプサラ）製の容量５０mLのSuperloopに充填し、残りのサンプルを、有意なΦＸ１７４の死滅が、ＪＩＢを流れることとは無関係に移動相条件の関数として発生したかどうかを判定するための保持サンプルとしてベンチに保持した。ΦＸ１７４は、滴定アッセイの典型的な誤差内（すなわち、（＋／－）０．５log）でオフターゲットの移動相濃度に遭遇したことはなかった。最後に、空のフラクション収集容器を計量して風袋重量を決定した。

【0116】

実験を開始するために、Aktaは、「注入」位置にある注入バルブを通して移動相をSuperloopに押し込み始め、ΦＸ１７４添加緩衝液を全反応器容積の３％にわたってＪＩＢに導入し、流れの排出を大容量容器に向けた。次いで、注入バルブを「充填」位置に切り替えて、Superloopを通る移動相の流れを停止し、ＪＩＢに直接向かうように向きを変更して注入を洗い流し、排出物は同じ大容量容器に残した。所定時間の後、出口弁を切り替えて流れを大容量容器から小容量容器に導いた。その後、出口弁をさらに２回切り替えて、さらに２つのフラクションを生成した。３つの小さいフラクション及び１つの大きいフラクションの時間及び体積を、修正されたピーク分析を使用してＴｍｉｎ３、４、及び５σによって決定した。３つの小体積分率の出口流路は、GE Healthcare（スウェーデン、ウプサラ）製の１mm毛細ＰＥＥＫ管であった。実験を完了すると、次に３つの小型容器及び１つの大型容器を秤量した。ウイルスを採取するために、次いで、毛細管のデッドボリュームを滅菌管内で約１００uLの試料体積になるように排出した。毛細管に残った試料は、そのフラクションの最後の液滴であり、瞬間的グラブサンプルであると考えることができる。次いで、このグラブサンプルの全体積を希釈せずに滴定した。したがって、ICH Q5Aに概説されている「低濃度でのウイルスの検出の確率」の問題は該当しない。

【0117】

すべてのAkta実験後の活動が完了した後、残りの添加移動相をSuperloopから排出し、Superloopをオフラインにした。次いで、注入ループ位置をＰＥＥＫ毛細管と交換し、上記の消毒ステップを完了し、その後ＴＳＢでクエンチした。

【0118】

結果：

【0119】

バクテリオファージを用いた予備的結果により、上記の計算モデルが最小滞留時間（Ｔｍｉｎ）の非常に控えめな推定値を与えることが分かった。これを説明するために、生のピークを修正した。図１８に、色素パルス注入（すなわち、生トレース、破線）がＪＩＢを出るときにAktaの検出器から生成されたピークと修正されたピーク（すなわち、修正トレース、実線）との比較を示す。修正トレースは、ピークの最大吸光度を決定し、左側のトレースをピーク最大値の右側にミラーリングすることによって作成した。図１９に、元の生トレース対修正バージョンの関数として計算されたＴｍｉｎ（５σ）を示す。

【0120】

図２０に、ＴＳＢを移動相として利用した低粘度バクテリオファージ実験の結果を示す。これらの実験のためのサンプリング戦略では、Ｔｍｉｎ３、４、及び５σでのＪＩＢの排出時に瞬間的グラブサンプルを収集しようとした。試験した３つの流量について、４σ及び５σはウイルスの検査で陰性と出、３σはウイルスの検査で陽性と出た。式から、粘度を増加させるとＪＩＢ効率が低下することが分かる。４σ及び５σは低粘度のウイルスに対して陰性であったので、これが低下した有効性を捕捉するのに十分な体積測定空間であろうと仮定して、同じ体積測定サンプリング戦略を利用した。ブドウ糖の添加により粘度が増加すると、ウイルスの破過がより高粘度でより早く発生した。しかしながら、図２１に示されるように、７５mL/minのデータ点は（－）ウイルス結果を欠いている。これは、反応器又は計算の有効性ではなく、サンプリング戦略によるものである。

【0121】

実施例３
反応器を５倍にスケール変更するためのパラメータの決定

【0122】

一例では、ユーザは、図１Ｃの反応器を使用して、プロセスの目標滞留時間分布を与えるために（例えば、図１Ｄに示されるように）直列に接続された装置の数を計算することができる。加えて、ユーザは、完了した作業を活用して、より大規模な反応器の寸法を計算することもできる。この実験では、図２Ａに示されるシステムにおける図１Ｃに示される反応器の流路の内径（ｉ．ｄ．）及び曲率半径を決定した。図２Ａに示されるシステムにおける図１Ｃの反応器の流路のｉ．ｄ．を０．６３５cmと決定し、曲率半径を０．６８２５cmと決定した。これらのパラメータを得るために、図１Ｃに示される反応器にトレーサをパルス注入し、様々な流量で洗い流した。これらの実験の各々の結果は、図２Ｂ～図２Ｃに示されている。パルス注入実験を完了すると、得られたピークを、図２Ｄに示されるようにガウス曲線を排出ピークに当てはめることによって分析し、続いてこの適合によって

【数28】

を計算した。次いで、図２Ｅに示されるように（以下の式１を使用して）値

【数29】

をＨＥＴＰに変換し、（以下の式２を使用して）ディーン数に対してプロットした。

【0123】

【数30】

【0124】

図２Ｅに示されるデータセットに最適線を適用し、以下の式３で表した。

【数31】

、
式中、ａ、ｂ、ｃ、及びｄは、すべてのディーン数の経験的データ適合に基づくものである。
次いで、式１及び式３を組み合わせ、並べ替えて以下の式４を作成した。

【数32】

【0125】

産物の９９．９９９９７％が６０分間（すなわち、Ｔ_ｍｉｎ）以上の間反応器内に留まる必要があり、これにより、（以下の式５において）ｎ＝５になる。加えて、産物の９９．８６５％が９０分（すなわち、Ｔ_ｍａｘ）以下で反応器から出る必要であり、これにより、（以下の式６において）ｍ＝３になる。反応器内で許容される最大動粘度は１．５＊１０^－６m²/sであった。この粘度及び前述の反応器寸法に基づいて、１００以上のディーン数の要件を満たすためには、反応器内の流量は６５mL/min以上でなければならず、任意のプロセス制約条件により、流量は９５mL/min以下でなければならない。

【数33】

【0126】

以上の制約条件から、制約条件を満たす解の軌跡を生成することができる。以下の表に示されるように、４つの流量を解いた。目標流量、反応器設計（すなわち、流路の内径及び曲率半径）、並びに最大動粘度により、最悪の場合のディーン数を計算する。次いで、出力されたディーン数を式３に代入し、その値を式４に代入した。推測及び確認の方法により、異なる反応器容積を段階的な式のカスケードによって明らかにした。次いで、提案された反応器容積を流量で除算して平均滞留時間（以下の式７を参照）を計算し、流路の内径の断面積で除算して経路長を得た。経路長及び平均滞留時間も式４に代入して

【数34】

の値を得た。次いで、式５及び６を使用して、Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを求めた。

【数35】

【0127】

表１に、６０分のＴ_ｍｉｎ又は９０分のＴ_ｍａｘの関数としての流量ごとの最大及び最小反応器容積の解を示す。これらの反応器仕様は図２２に示されており、図５Ｃと同様である。これらの２つのラインの間で選択された任意の流量及び反応器容積が、選択された目標滞留時間分布（すなわち、Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘ）を満たすことになる。図２２と図５Ｃとの違いは、２つの図で使用されている粘度項である。図２２のより高い粘度は、反応器の有効性を低下させ、より速い流量及びより大きい容積の反応器に適する。表２に、反応器動作仕様の決定を示す。流量を低く保ちたいと望んで選択の流量を比較的任意に選択した。流量の選択により、反応器容積を、最大反応器容積と最小反応器容積との中間点であるように選択した。

【表7】

【表8】

【0128】

加えて、内径、曲率半径、流量、及び経路長に関する反応器設計仕様を、大規模運転を満足するように決定した。この例では、ユーザは、プロセス体積流量（すなわち、３５０mL/min）の５倍で動作する寸法を必要とし、内径と曲率半径との間の比を一定に保つことも求めた。図２Ｅに示されるデータセットを、データセットを生成するために使用された反応器の内径（すなわち、０．６３５cm）で除算して、図１０Ｃと同様の図を得た。次いで、データセットに最適線を適用した。表３に、新しい反応器の詳細についての既知数及び未知数を示す。表２から目標流量及びのＴ_Ａｖｅを用いて、反応器容積を式７から計算することができる。上記の制約条件から、制約条件を満たす解の軌跡を生成した。以下の表４に示され、図２３にプロットされているように、３つの内径について解かれる。このプロット線に沿って選択された任意の内径は、適切な滞留時間分布を供給することができる。内径の最終的な選択は、内径が小さくなり、経路長が長くなると圧力が上昇する反応器内の滞留時間分布と圧力降下の妥協点に基づいて決定される。固定流量及び平均滞留時間により反応器容積が固定された（式７）。可変内径を反応器容積で除算すると、反応器の経路長が返された。次いで、出力されたディーン数を以下の式８に代入し、内径と乗算してＨＥＴＰが返った。経路長及び平均滞留時間も式４に代入して

【数36】

の値を得た。次いで、式５及び６を使用して、Ｔ_ｍｉｎ及びＴ_ｍａｘを求めた。内径が増加するにつれて、ディーン数は減少し、これによりその後反応器効率が低下する。１．５～１．７cmの間で選択される任意の内径が、適切な滞留時間分布を提供する。

【数37】

【表9】

【表10】

【0129】

以上の説明を読めば、当業者は、本教示を様々な形態で実施できることを理解できよう。したがって、これらの教示は、特定の実施態様及びその実施例に関連して説明されているが、本教示の真の範囲は、それらに限定されるべきではない。本明細書の教示の範囲から逸脱することなく様々な変更及び修正が行われ得る。

【0130】

本開示の範囲は広く解釈されるべきである。本開示は、本明細書に開示された装置、活動、及び機械的動作を達成するための均等物、手段、システム、及び方法を開示することを意図されている。開示の各装置、物品、方法、手段、機械的要素又は機構について、本開示はその開示においても包含し、本明細書に開示された多くの態様、機構及び装置を実施するための均等物、手段、システム及び方法を教示することが意図されている。加えて、本開示は、コーティング並びにその多くの態様、特徴、及び要素を考察する。そのような装置は、その使用及び動作において動的であり得、本開示は、装置及び／又は製造品の使用の均等物、手段、システム、及び方法、並びに本明細書に開示される動作及び機能の説明及び趣旨と一致するその多くの態様を包含することが意図されている。本出願の特許請求の範囲も同様に広く解釈されるべきである。

【0131】

本発明の多くの実施態様の本明細書における説明は、本質的に単なる例示であり、よって、本発明の主旨から逸脱しない変形は、本発明の範囲内であることが意図されている。そのような変形は、本発明の趣旨及び範囲からの逸脱と見なされるべきではない。

【図1A】

【図1B】

【図1C】

【図1D】

【図1E】

【図1F】

【図1G】

【図1H】

【図1I】

【図1J】

【図1K】

【図2A】

【図2B】

【図2C】

【図2D】

【図2E】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図7A】

【図7B】

【図7C】

【図8A】

【図8B】

【図8C】

【図8D】

【図8E】

【図9】

【図10A】

【図10B】

【図10C】

【図10D】

【図11A】

【図11B】

【図12】

【図13A】

【図13B】

【図13C】

【図13D】

【図13E】

【図14A】

【図14B】

【図14C】

【図14D】

【図15A】

【図15B】

【図16】

【図17A】

【図17B】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】