Online/at‐line measurement, analysis and control of product titer and critical product quality attributes (CQAs) during process development
Notice bibliographique
Résumé
Process analytical technology (PAT) has been defined by the Food and Drug Administration as a system for designing, analyzing, and controlling manufacturing through timely measurements to ensure final product quality. Based on quality-by-design (QbD) principles, real-time or near-real-time data monitoring is essential for timely control of critical quality attributes (CQAs) to keep the process in a state of control. To facilitate next-generation continuous bioprocessing, deployment of PAT tools for real-time monitoring is integral for process understanding and control. Real-time monitoring and control of CQAs are essential to keep the process within the design space and align with the guiding principles of QbD. The contents of this manuscript are pertinent to the online/at-line monitoring of upstream titer and downstream product quality with timely process control. We demonstrated that an ultra-performance liquid chromatography (UPLC) system interfaced with a UPLC-process sample manager (UPLC-PSM) can be utilized to measure titer and CQAs directly from bioreactors and downstream unit operations, respectively. We established online titer measurements from fed-batch and perfusion-based alternating tangential flow bioreactors as well as product quality assessments of downstream operations for real-time peak collection. This integrated, fully automated system for online data monitoring with feedback control is designed to achieve desired product quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».