TU Wien et Sandoz GmbH ont mis en œuvre avec succès une simulation informatique en temps réel du comportement de croissance complexe des organismes producteurs de pénicilline. Cette simulation permet désormais de maîtriser le processus de production.

Pour des milliers d'années, des micro-organismes ont été utilisés pour faciliter les réactions chimiques - dans le brassage de la bière, par exemple. Cependant, les processus biochimiques sont incroyablement complexes, avec une multitude de réactions se produisant simultanément et s'influençant les unes les autres. Il existe d'innombrables paramètres qui jouent un rôle, qui ne peuvent pas tous être mesurés directement.

Malgré les difficultés rencontrées, les chercheurs de la TU Wien étudient actuellement ces processus en détail. Maintenant, en coopération avec le fabricant pharmaceutique Sandoz, TU Wien a réussi à analyser et à reproduire de manière exhaustive un processus de production de pénicilline à l'aide d'un modèle informatique. Ce processus a même permis aux chercheurs de déterminer des paramètres qui ne peuvent pas être mesurés directement. Sandoz utilise maintenant ces résultats pour garder à tout moment une vue d'ensemble complète des processus dans le bioréacteur, garantissant une qualité optimale.

Boîte noire remplacée par une connaissance approfondie

De nombreuses réactions chimiques sont faciles à comprendre :si l'hydrogène est brûlé avec de l'oxygène, l'eau est produite – d'une manière clairement prévisible et dans un volume qui peut être calculé avec précision à l'avance. Mais comment calculer la vitesse à laquelle un champignon va croître et proliférer dans les conditions en constante évolution d'un bioréacteur ?

"Pendant longtemps, des processus comme celui-ci étaient considérés comme une « boîte noire » qui ne peut être comprise et qui ne peut être exploitée efficacement qu'avec beaucoup d'expérience, " dit le professeur Christoph Herwig, qui dirige le groupe de recherche sur la technologie des bioprocédés à l'Institut de chimie de la TU Wien, Génie de l'environnement et des sciences biologiques. « Notre approche est quelque peu différente :nous voulons analyser en détail les processus chimiques dans un bioréacteur et déterminer les équations qui décrivent ces processus. L'objectif est de produire un modèle mathématique qui reproduit fidèlement ces processus au sein du bioréacteur.

« De nombreux paramètres essentiels au processus ne peuvent tout simplement pas être mesurés directement, tels que le taux de croissance des micro-organismes, " explique Julian Kager, qui travaille avec Sandoz GmbH dans le cadre de sa thèse. "C'est précisément pourquoi un modèle mathématique complet est si utile :nous utilisons des données accessibles du processus de production en temps réel, telles que la concentration de diverses substances dans le bioréacteur, et utilisez notre modèle informatique pour calculer l'état le plus probable du processus. » Les paramètres qui ne peuvent pas être mesurés peuvent donc être calculés.

Les informations du modèle peuvent être utilisées pour optimiser l'apport de nutriments aux cellules cultivées pendant que le processus est en cours.

Le système d'équations utilisé pour décrire mathématiquement le bioprocédé est aussi complexe et multiforme que le processus lui-même. "Le système d'équations décrit un système dynamique non linéaire. Même les plus petites variations des conditions de départ peuvent avoir un impact énorme, " explique Kager. " Cela signifie qu'il n'est pas vraiment possible d'élaborer simplement une solution à la main; au lieu, des simulations informatiques relativement élaborées sont nécessaires pour obtenir les résultats souhaités."

Le modèle de processus et les algorithmes développés à TU Wien sont maintenant utilisés par Sandoz GmbH pour son processus de production de pénicilline. « Nous sommes très heureux que notre recherche fondamentale ait été adoptée si rapidement pour une utilisation dans l'industrie et que notre approche de modélisation biochimique soit désormais utilisée pour faciliter le contrôle automatisé des processus de production pharmaceutique, ", dit Julien Kager.