Process development of tangential flow filtration and sterile filtration for manufacturing of mRNA-lipid nanoparticles: A study on membrane performance and filtration modeling
Notice bibliographique
Résumé
Lipid nanoparticles (LNPs) are the most studied delivery systems for mRNA therapeutics and have gained importance in both industry and academia following the approval of multiple mRNA-LNP-based vaccines since 2021. The COVID-19 pandemic proved the remarkable efficacy and rapid deployment of mRNA-LNP vaccines, reinforcing their potential for broader therapeutic and vaccine applications. Currently, multiple mRNA-LNPs are in various stages of preclinical and clinical development. LNPs are sensitive to the manufacturing process, and to mitigate the risks associated with bringing an mRNA-LNP from benchtop to industrial scale, it is recommended to have a systematic process development approach, including mathematical modeling and statistical analysis. Among the unit operations required for mRNA-LNP manufacturing, concentration and buffer exchange by tangential flow filtration (TFF), as well as sterile filtration, are challenging and must be optimized to guarantee process scalability and product quality, while avoiding issues such as membrane fouling and incorrect filter capacity. This study investigates the optimization of TFF and sterile filtration parameters to manufacture higher concentration mRNA-LNPs necessary for cancer vaccines, particularly personalized cancer vaccines. Various flat-sheet TFF cartridges were tested under different process parameters, including flow rate and transmembrane pressure (TMP), to identify the most effective process conditions. Furthermore, the sterile filtration of mRNA-LNPs was analyzed using the gradual plugging model, providing insights into improving filter capacity, optimizing filtration pressures, and defining the design space for large-scale manufacturing. These findings contribute to the development of a robust and scalable mRNA-LNP manufacturing process ensuring product quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».