Quantitative modeling and in-depth analysis of multi-state binding and buffer equilibria in chromatography

Diedrich, Juliane Dorothea; Wiechert, Wolfgang; Jupke, Andreas

doi:10.18154/RWTH-2020-01265

Quantitative modeling and in-depth analysis of multi-state binding and buffer equilibria in chromatography = Quantitative Modellierung und Tiefenanalyse von Mehrzustandsbindungen und Puffergleichgewichten in der Chromatographie

Diedrich, Juliane Dorothea^RWTH*

2019 & 2020

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Juliane Dorothea Diedrich

ImpressumAachen 2019

Umfang1 Online-Ressource (xi, 136 Seiten) : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2019

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2020

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Wiechert, Wolfgang (Thesis advisor)^RWTH* ; Jupke, Andreas (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2019-03-06

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2020-01265
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/781426/files/781426.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Computational Systems Biotechnology (FZ Jülich) (420410)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
chromatography modeling (frei) ; ion-exchange chromatography (frei) ; model development (frei) ; multi-state adsorption (frei) ; pH-gradient elution modeling (frei) ; parameter estimation (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Die industrielle chromatographische Aufreinigung von biotechnologischen Erzeugnissen, wie zum Beispiel Milchpulver oder Insulin, ist ein wichtiger Bestandteil ihres gesamten Produktionsprozesses. Das Verständnis grundlegender chromatographischer Mechanismen, wie z.B. physikalische Bindungsprozesse in Chromatographiesäulen, spielt bei der staatlichen Kontrolle und Zulassung dieser Produkte eine Schlüsselrolle. Zum Verständnis solcher Mechanismen tragen die in dieser Arbeit entwickelten Modelle in zwei Bereichen der Chromatographie bei. Im ersten Teil dieser Arbeit werden ungewöhnliche Chromatogrammformen in Daten einer industriellen Separation monoklonaler Antikörper durch Ionenaustauschchromatographie beobachtet. Mit herkömmlichen Modellen ist dieses Verhalten schwer zu beschreiben, daher wird eine Hypothese des vermuteten Bindungsmechanismus aufgestellt. Auf Basis dieser Hypothese wird ein Bindungsmodell entwickelt, welches die Adsorption von Molekülen in verschiedene Bindungszustände ermöglicht. Modellparameter werden mithilfe eines neu entwickelten Vorgehens anhand der industriellen Daten geschätzt. Mit einem Parametersatz gibt ein Modell mit zwei Bindungszuständen die Beobachtungen von vier Experimenten wieder. Anschließend wird es zur quantitativen Analyse des Bindungsverhaltens eingesetzt. Durch diese Analyse wird ein Mechnismus entdeckt, welcher das ungewöhnliche Bindungsverhalten erklärt und die vorher formulierte Hypothese unterstützt. Der entwickelte Ansatz zeigt, wie ungewöhnliches Elutionsverhalten am Säulenauslass durch detaillierte Darstellung von Bindungsmechanismen innerhalb der Säule erklärt werden kann. Der lokale pH ist ein wichtiger Einflussfaktor auf das Bindungsverhalten von Proteinen, insbesondere Antikörper reagieren hier sensibel gegenüber dem lokalen pH. Jedoch werden Einflussfaktoren, z.B. Einfluss von pH auf das Bindungsverhalten von Proteinen, häufig getrennt voneinander simuliert. Daher wird im zweiten Teil dieser Arbeit ein systematischer Ansatz entwickelt, welcher Beschreibungen vieler physiko-chemischen Prozesse und deren Einflüsse auf Chromatographieprozesse simultan ermöglicht. Dadurch können Effekte wie Proteinaggregation, Puffergleichgewichte, pH oder enzymatische Produktion in Festbettreaktoren modelliert werden. Der Ansatz wird anhand einer pH Gradientenelution mit einem einfachen Tris-Puffer Beispiel eingeführt. Mithilfe von komplexeren Pufferformulierungen, welche acht Puffer enthalten, werden die Fähigkeiten des Modellierungsansatzes mit Prädiktion von linearen und nichtlinearen pH Elutionsprofilen demonstriert. Das Puffermodell wird zu einer Tiefenanalyse der Interaktionen von Pufferkomponenten mit dem chromatographischen Material und deren Einflüsse auf den pH am Säulenauslass herangezogen. Hieraus ergibt sich, dass durch die Adsorption von Pufferkomponenten die Puffergleichgewichte der einzelnen Puffer verschoben werden und sich gegenseitig beeinflussen. Der hier entwickelte Modellierungsansatz ermöglicht es die Einflüsse mehrerer physikalischer Prozesse, z.B. pH auf Proteinadsorption und -elution, quantitativ vorherzusagen.

The industrial chromatographic purification of biotechnological products, such as milk powder or insulin, is an important part of their production process. The understanding of basic mechanisms in chromatography, such as physical adsorption processes in chromatography columns for example, is key for control and approval of such biotechnological products. Mechanistic models can can contribute to this understanding by a great extent. In this thesis models from two perspectives are introduced. In the first part of this work, unusual peak shapes of an industrial purification of monoclonal antibodies by ion exchange chromatography are observed. With standard binding models this behavior can not be explained. Therefore, a hypothesis of the binding mechanism is formalized. Based on this hypothesis a binding model is developed that describes adsorption of molecules into multiple binding states. By means of the industrial data binding parameters are estimated. The model explains four data sets with one set of parameters. Subsequently, the model serves for a quantitative analysis of the binding mechanism with two binding states. By the analysis, a binding mechanism is revealed that explains the unusual peak shapes at the column outlet and strongly supports the hypothesis formalized in the first place. The introduced approach demonstrates how unusual elution behavior at the column outlet can be explained by detailed description of binding mechanisms inside chromatography columns. The local pH is an important factor influencing the binding behavior of proteins, in particular the adsorption behavior of antibodies is very sensitive towards pH. Therefore, defined buffer conditions are important for chromatographic protein separations. Often, factors impacting the separations, such as pH impacting adsorption behavior, are simulated separate from each other. Therefore, in the second part of this thesis a systematic modeling approach is developed that enables mechanistic description of chromatography including molecule-molecule interactions. Based on this modeling framework a variety of physical and chemical processes and their influence on chromatographic processes can be described. For example, it enables the modeling of buffer reactions, protein aggregation, or enzymatic conversions in fixed-bed reactors. The framework is introduced by means of a pH gradient example with a simple Tris buffer. By assistance of a more complex buffer formulation, which contains eight different buffers, the abilities of the framework are demonstrated predicting linear and non-linear pH elution profiles. The buffer model is used for an in-depth analysis of the interaction of the buffer components with the adsorbent and the influence on the pH at the column outlet. A result of this analysis is that by adsorption of buffer components the equilibrium concentrations of the buffer components shift and influence each other. The developed modeling framework allows to quantitatively predict influences of multiple physical processes, such as pH and adsorption mechanisms, on protein adsporption and elution.

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