Modélisation et Contrôle de BioProcédés [Modelling and Control of Bioprocesses] (3BIO)

Détermination en ligne de la qualité et de la reproductibilité de cultures biologiques en bioréacteur [On line determination of the quality and reproducibility of biological cultures within bioreactors]
Cette recherche se situe dans le contexte de l'industrie des biotechnologies et, plus particulièrement, celui des procédés de cultures de microorganismes (bactéries, levures) et de cellules animales en bioréacteurs. Ces procédés sont abondamment utilisés, notamment pour la production de substances d'intérêt thérapeutique dans l'industrie pharmaceutique. Le contrôle de la qualité des produits et la reproductibilité des lots de production dans ce type d'industrie jouent un rôle tout à fait central. D'une part, il est nécessaire de prouver aux autorités sanitaires (FDA, EMEA) la reproductibilité du procédé de synthèse utilisé pour la mise sur le marché d'un nouveau médicament, et, d'autre part, il convient de détecter le plus rapidement possible, en cours de production, un lot s'écartant des conditions nominales. Cette stratégie est en accord avec les conseils de la FDA dans le domaine des PAT (Process Analytical Technologies, 2004). Le but de ce projet est d'élaborer un outil de supervision en temps réel permettant de quantifier et d'assurer la reproductibilité de lot en lot. Le quantificateur de reproductibilité se basera sur un modèle mathématique du bioprocédé, sur des mesures effectuées en ligne (matérielles et, au besoin, logicielles) et sur l'action de certaines boucles de régulation. Afin de permettre la mise au point de cet outil de supervision et sa validation, une base de données expérimentales sera constituée et des modèles mathématiques de ces bioprocédés seront mis au point. [This research topic concerns the biotechnology industrial framework and, especially, the one involving biological cultures of microorganisms (bacteria, yeasts) within bioreactors. These bioprocesses are widely used, especially for the production of therapeutic entities in the biopharmaceutical industry. Quality control of the products and the reproducibility of the production runs play a key role in this industrial context. On the one hand, it is necessary to prove to the regulatory authorities (FDA, EMEA) the reproducibility of the bioprocess to bring to market a new drug and, on the other hand, runs which do not comply with the quality specifications have to be detected as soon as possible. This strategy complies with the PAT (Process Analytical Technologies) guidance of the FDA (2004). The aim of this project is to build a real time supervision tool enabling to quantify and to guaranty the process reproducibility from run to run. The reproducibility quantifier will be based on a mathematical model of the bioprocess, on the information delivered on line by (hardware and, if necessary, software) sensors, and on the commands of some closed loop controllers. In order to analyze, to implement and to validate this PAT supervision tool, an experimental data basis will be realized and mathematical models of the corresponding bioprocess will be identified.]

Modélisation mathématique et régulation optimale de cultures de cellules d'hybridomes en bioréacteur perfusé [Mathematical modelling and optimal control of hybridoma cell cultures in perfused bioreactors]
Les anticorps monoclonaux peuvent être produits dans l'industrie biopharmaceutique à partir de cultures de cellules animales de type hybridomes réalisées en bioréacteurs. Afin d'atteindre, au sein de ces bioréacteurs, des concentrations cellulaires élevées, les cultures peuvent être réalisées en mode perfusé, c.-à-d. en prévoyant un ajout continu de milieu de culture frais et un soutirage du milieu de culture appauvri en substrats essentiels et contenant des métabolites, inhibiteurs de croissance, produits par la culture. L'objectif ultime de cette recherche est de maximiser la productivité d'anticorps monoclonaux grâce à une optimisation dynamique du milieu de culture (débits d'alimentation et de soutirage, composition de l'alimentation). Afin d'atteindre cet objectif, il conviendra tout d'abord de construire des modèles mathématiques sur la base des mesures de concentrations en cellules, substrats, produit et métabolites effectuées au cours de cultures en bioréacteur pilote. Ces modèles serviront à la mise au point de capteurs logiciels (observateurs d'état) permettant de reconstruire certaines mesures clés pour la régulation mais difficiles à réaliser en ligne (du moins à des coûts acceptables) à l'aide de capteurs matériels. Enfin, ces modèles seront également utilisés afin de développer des algorithmes de régulation robuste permettant, sur la base de certains capteurs matériels et/ou des capteurs logiciels susmentionnés, de maximiser la productivité des anticorps monoclonaux. [Monoclonal antibodies may be produced, in biopharmaceutical industries, on the basis of hybridoma cell lines within bioreactors. In order to reach high cell densities in these bioreactors, cultures may be performed in perfused mode, i.e. with a feeding of fresh culture medium and a withdrawal of the culture medium poor in substrates and containing metabolites which are growth inhibitors. The aim of this research is to maximize the productivity of monoclonal antibodies thanks to a dynamic optimization of the culture medium (feeding and withdrawal rates, medium composition). To attain this goal, it will first be necessary to identify mathematical models on the basis of biomass, substrates, product and metabolites concentration measurements. These models will be used to build software sensors (state observers) allowing to estimate some key signals for the controllers but hard to obtain with hardware sensors (at least providing admissible expenses). Finally, these models will also be used for developing robust controllers allowing, on the basis of some hardware sensors and/or of the above mentioned software ones, to maximize the productivity of the monoclonal antibodies.]

Modélisation, optimisation et contrôle de procédés de fermentation de levures en industrie alimentaire [Modelling, optimization and control of yeast fermentation processes in food industry]
L'objectif général est la mise au point, dans le contexte des fermentations de levures en industrie alimentaire, de méthodes de détermination des conditions opératoires optimisant des critères objectifs (productivité, reproductibilité, respect des spécifications du produit : activité, stabilité, aptitude au séchage) et de régulateurs en boucle fermée permettant de les maintenir en ligne. Des grandeurs de commande (influençant ces critères) et des signaux mesurés (reflétant l'impact des commandes sur le déroulement du procédé et sur ces critères) seront sélectionnés en s'assurant de leur disponibilité effective en milieu industriel. Afin de quantifier cet impact, des modèles microscopiques décrivant le métabolisme de la levure seront utilisés. Vu leur complexité structurelle (impliquant des problèmes d'estimation paramétrique et d'utilisation pour la synthèse de régulateurs), des techniques de réduction de modèles seront utilisées afin d'obtenir des modèles macroscopiques (biomasse et constituants extracellulaires). Les conditions opératoires optimales et les régulateurs seront déduits de ces modèles. Les expériences de fermentation destinées à l'estimation paramétrique et à la validation des conditions opératoires optimales et des régulateurs seront réalisées sur le bioréacteur pilote au sein du service 3BIO ainsi que chez le partenaire industriel Beldem. Outre l'augmentation de la qualité et de la reproductibilité en production, les solutions proposées conduiront à une plus grande flexibilité et à une réduction de la durée et des coûts de développement de ces procédés. [The global aim is to propose, in the context of yeast fermentations in food industry, methods for determining operational conditions optimizing objective criteria (productivity, reproducibility, compliance with the product specifications: activity, stability, ability of the yeast to be dried) and closed loop controllers allowing to maintain these optimal conditions on line. Command signals (influencing these objective criteria) and measured signals (witnesses of the commands impact on the process behavior and on these criteria) will be selected, being sure that they are indeed available in the industrial context. In order to quantify that impact, microscopic models describing the yeast metabolism will be used. Due to their complexity (leading to problems regarding parameter estimation and use for the controller synthesis), model reduction techniques will be used so as to obtain macroscopic models (biomass and extracellular components). The optimal conditions and the controllers will be deduced from these mathematical models. The fermentation experiments for the parameter estimation of the models and for the optimal conditions and controllers validation, will be realized with the pilot bioreactor of the 3BIO department and in the fermentation R&D department or our industrial partner Beldem. Besides the increase of quality and reproducibility at the level of the production, the proposed solutions will lead to a higher flexibility and to a time and costs reduction at the level of the process development.]