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Standardized approach for accurate and reliable model development of ion‐exchange chromatography based on parameter‐by‐parameter method and consideration of extra‐column effects

校准 外推法 计算机科学 可靠性(半导体) 一致性(知识库) 鉴定(生物学) 一般化 可靠性工程 人工智能 数学 工程类 统计 数学分析 功率(物理) 物理 植物 量子力学 生物
作者
Yu‐Cheng Chen,Hui Lu,R. S. Wang,Guifan Sun,Xueqin Zhang,Jun Liang,Alois Jungbauer,Shan‐Jing Yao,Dong‐Qiang Lin
出处
期刊:Biotechnology Journal [Wiley]
卷期号:19 (3) 被引量:2
标识
DOI:10.1002/biot.202300687
摘要

Developing an accurate and reliable model for chromatographic separation that meets regulatory requirements and ensures consistency in model development remains challenging. In order to address this challenge, a standardized approach was proposed in this study with ion-exchange chromatography (IEC). The approach includes the following steps: liquid flow identification, system and column-specific parameters determination and validation, multi-component system identification, protein amount validation, steric mass action parameters determination and evaluation, and validation of the calibrated model's generalization ability. The parameter-by-parameter (PbP) calibration method and the consideration of extra-column effects were integrated to enhance the accuracy of the developed models. The experiments designed for implementing the PbP method (five gradient experiments for model calibration and one stepwise experiment for model validation) not only streamline the experimental workload but also ensure the extrapolation abilities of the model. The effectiveness of the standardized approach is successfully validated through an application about the IEC separation of industrial antibody variants, and satisfactory results were observed with R2 ≈ 0.9 for the majority of calibration and validation experiments. The standardized approach proposed in this work contributes significantly to improve the accuracy and reliability of the developed IEC models. Models developed using this standardized approach are ready to be applied to a broader range of industrial separation systems, and are likely find further applications in model-assisted decision-making of process development.
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