Multiskalen-Modellierung der Polyhydroxyalkanoat-Biopolymer- und Influenza-A-Impfstoffproduktion

Abstract

Die Entwicklung und Verbesserung biotechnologischer Prozesse gehören zu den zentralen Maßnahmen zum Erreichen der Ziele des europäischen grünen Deals von 2019. In der vorliegenden Arbeit werden mit der Herstellung von Biopolymeren und der Produktion von Grippeimpfstoff zwei biotechnologische Anwendungsbeispiele betrachtet. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Entwicklung und Anwendung von Multiskalen-Modellen. Mit der Multiskalen-Modellierung ist es möglich, die unterschiedlichen Detailebenen eines Prozesses in einem Ansatz zu verknüpfen und so die Verwendungsmöglichkeiten sowie den Informationsgehalt von mathematischen Modellen zu steigern. Im ersten Teil der Arbeit werden Multiskalen-Modelle für die Herstellung von Polyhydroxyalkanoaten (PHAs) in Cupriavidus necator entwickelt und mithilfe eigens durchgeführter Experimente kalibriert und validiert. PHAs sind Biopolymere, die in einem mikrobiellen Prozess aus biobasierten Rohstoffen hergestellt werden können und stellen demzufolge eine Alternative zu erdölbasierten Polymeren dar. Darüber hinaus degradieren PHAs rückstandsfrei unter natürlichen Bedingungen und sind somit keine Belastung für unsere Ökosysteme. Trotz der vielen Vorteile ist der Anteil an industriell produzierten PHAs noch immer gering, da deren Herstellung im Vergleich zur Produktion von konventionellen Polymeren relativ teuer ist. Ein wesentliches Ziel ist demzufolge die Kostenreduktion, beispielsweise durch den Einsatz von kostengünstigen Rest- oder Abfallstoffen als Substrate. Darüber hinaus ist es wünschenswert, auf den finalen Verwendungszweck angepasste Polymere durch gezielte Einstellung von Prozessparametern zu produzieren. Mithilfe der in dieser Arbeit entwickelten Multiskalen-Ansätze für die zwei Beispielpolymere Poly-(3-hydroxybutyrat) (PHB) und Poly-(3-hydroxybutyrat-co-3-hydroxyvalerat) (PHBV) ist es möglich, sowohl die Produktivität als auch Zusammensetzung und Kettenlängenverteilung der Polymere nach Änderung ausgewählter Prozessparameter in silico zu untersuchen. Damit wird ein wichtiges Werkzeug zur Verfügung gestellt, um die beiden vorab definierten Ziele, Kostenreduktion und maßgeschneiderte Biopolymerproduktion, zu erreichen. Beim PHB-Produktionsprozess werden mit Fruktose und Acetat zwei Kohlenstoffquellen genutzt, die häufig in Reststoffen aus der Lebensmittelindustrie vorkommen. Durch die Kopplung eines hybrid kybernetischen Ansatzes mit einer Polymerisierungskinetik kann die Dynamik der Produktkonzentration und die Veränderung der Kettenlängenverteilung in einem Ansatz beschrieben werden. Dabei werden die Einflüsse der Sauerstoffverfügbarkeit und Kohlenstoff-zu-Stickstoff-Verhältnisse auf die Produktivität und Kettenlängenverteilung untersucht. Für die Produktion des Copolymers PHBV wird ein Fed-Batch-Prozess unter Verwendung von Fruktose und Propionsäure untersucht und ein entsprechendes Multiskalen- Modell entwickelt. Der Anteil an 3-Hydroxyvalerat (HV) im PHBV Copolymer ist dabei eine wichtige Kenngröße, denn durch Steigerung dieses Anteils kann die Flexibilität im Vergleich zu PHB erhöht und das Prozessierungsfenster bei der Weiterverarbeitung vergrößert werden. Als relevante Prozessgrößen werden die Zuflussrate für Propionsäure und der Kohlenstoffdioxidgehalt im Abgas betrachtet. Mithilfe des Multiskalen-Ansatzes wird der Einfluss dieser Prozessgrößen auf die Polymerausbeute und -zusammensetzung sowie Kettenlängenverteilung untersucht. Im zweiten Teil der Arbeit wird ein Multiskalen-Modell für den Influenza-A-Impfstoff- Prozess entwickelt. Die Produktion von Influenza-A-Viren (IAVs), welche einen wesentlichen Bestandteil von aktuellen Grippeimpfstoffen bilden, wird vermehrt mit Zellkulturen als Produktionssystem umgesetzt. Die Steigerung der Virusausbeute bei Verwendung von Zellkulturen ist ein zentrales Ziel, um plötzlichem Mehrbedarf an Grippeimpfstoff flexibel gegenüber treten zu können. Genetische Modifikation ausgewählter Schlüsselfaktoren der Wirtszellen (sogenannter Wirtszellfaktoren) ist eine Möglichkeit dieses Ziel zu erreichen. Die hier betrachteten Genveränderungen mittels lentiviraler Transduktion führen jedoch zu einem Anstieg der Heterogenität der Zellpopulation. Mit einem Multiskalen-Ansatz wird es möglich, die durch genetische Modifikation erzeugte Heterogenität, unter Anwendung einer hochdimensionalen Populationsbilanz zu berücksichtigen. Im Rahmen der hier entwickelten Methodologie kann nicht nur der Einfluss von Einzelgenmodifikationen hinsichtlich der Virusausbeute untersucht werden, sondern auch der Einfluss von mehreren Genmodifikationen. Damit kann auf Basis weniger experimenteller Daten ein modellbasierter Vorschlag für vorteilhafte Kombinationen von genetischen Veränderungen gemacht werden.

The development and improvement of biotechnological processes are central measures to achieve the goals of the European Green Deal of 2019. In the present work, the production of biopolymers and influenza vaccine are chosen to develop mathematical models and investigate possible behavior in silico and experimentally. A special focus is on the development and application of multiscale models. With multiscale modelling, it is possible to link different levels of detail in one approach, thus increasing the usability and information content of mathematical models. In the first part of the work, multiscale models for the production of polyhydroxyalkanoates (PHAs) in Cupriavidus necator are developed. Those models are identified and validated using own experimental data. PHAs are biopolymers that can be produced from bio-based raw materials in a microbial process and thus, represent an alternative to petroleum-based polymers. In comparison to petroleum-based polymers, PHAs are environmentally friendly, since they degrade under natural conditions without leaving any residue. Despite the many advantages, the microbial production of PHAs is still relatively expensive compared to the production of conventional polymers. Therefore, the main objective is cost reduction, for example through the use of inexpensive residues or waste materials as substrates. In addition, it is desirable to produce polymers that are adapted to the final application by adjusting process parameters. With the help of the multiscale approaches developed in this work for the production of two example polymers poly-(3-hydroxybutyrate) (PHB) and poly-(3-hydroxybutyrateco- 3-hydroxy-valerate) (PHBV) it is possible to to investigate productivity as well as composition and chain length distribution of the polymers after changing selected process parameters in silico. This provides an important tool to achieve the previously defined goals, cost reduction and tailor-made biopolymer production. The PHB production process was investigated using fructose and acetate. These two carbon sources are often found in residues from the food industry. By coupling a hybrid cybernetic approach with polymerization kinetics, the dynamics of the product concentration and the change in the chain length distribution can be described in one approach. With that, the influences of oxygen availability and carbon-to-nitrogen ratios on productivity and chain length distribution is examined. For the production of the copolymer PHBV, a fed-batch process using fructose and propionic acid was investigated and a corresponding multiscale model was developed. PHBV is mainly defined by the proportion of 3-hydroxyvalerate (HV), which makes the copolymer more flexible than PHB and increases the processing window of the polymer. The composition of PHBV can be predicted using the macroscopic model developed here. The dynamics of the chain length distribution can be observed through the coupling with polymerization kinetics. The inflow rate for propionic acid and the carbon dioxide content in the exhaust gas are included as relevant process variables. With the help of the multiscale approach, the influence of these process variables on the polymer yield and composition as well as chain length distribution can be investigated. In the second part of the work, a multiscale model for the influenza A vaccine production process is developed. Influenza A viruses (IAVs), which are an essential part of current influenza vaccines, is increasingly produced using cell cultures. Increasing the virus yield when using cell cultures is a central goal in order to be able to flexibly counteract a sudden increase of influenza vaccine demand. Genetic modification of selected key factors of the host cells (so-called host cell factors) is one way to achieve this goal. However, the gene modifications considered here using lentiviral transduction lead to an increase in the heterogeneity of the cell population. With a multiscale approach, it becomes possible to account for the heterogeneity generated by genetic modification using a high-dimensional population balance. Within the framework of the methodology developed here, not only the influence of single gene modifications with regard to virus yield can be examined, but also the influence of multiple gene modifications. Using the methodology, a model-based suggestion for advantageous combinations of genetic changes can be made on the basis of experimental data sets after single gene modification.