Die Rolle der Kultur in der Bioprozessentwicklung

Was macht eine Fußballnationalmannschaft erfolgreich? Ist es die Technik des einzelnen Spielers oder des Teams? Und vor allem: Wie lässt sich die Bioprozessentwicklung am besten mit dem Glamour des Fußballs vergleichen?

Pünktlich zur Weltmeisterschaft veröffentlichte das Magazin The Economist eine statistische Auswertung aller Ergebnisse von Fußballnationalmannschaften, um herauszufinden, welche Faktoren die Tordifferenz zwischen den Ländern beeinflussen. Interessanterweise, aber vielleicht nicht überraschend, ließen sich bis zu 40 % der Variation durch Kultur, staatliche Unterstützung und stabile Organisation der nationalen Fußballliga erklären. Während 60 % vermutlich auf das Talent und die Entwicklung des Teams zurückzuführen sind, lässt sich ein überraschend großer Teil des Erfolgs einer Fußballmannschaft nicht auf die Technik, sondern auf das kulturelle und soziale Management des Umfelds zurückführen, in dem die Fußballmannschaft spielt.

Wagen wir es, Biotechnologen mit Fußballstars zu vergleichen? Klar, versuchen wir es: erstens, weil wir alle zumindest im Durchschnitt genauso gut, wenn nicht sogar besser aussehen als Fußballstars. Zweitens, weil die Variation im Erfolg der Bioprozessentwicklung von weit mehr abhängt als nur von den besten verfügbaren Hardware- und Softwaresystemen.

Die Organisation von Bioprozessdaten und Datenanalyse ist Körbers täglich Brot. Egal wie solide unsere gemeinsamen Ergebnisse sind: Wenn die Kultur und das Management rund um die Bioprozessentwicklung nicht stimmen, werden die Ergebnisse entweder nicht akzeptiert oder, falls akzeptiert, in Zukunft nicht fortgeführt.

Bei der Schaffung einer hochmodernen Bioprozessentwicklungsabteilung sind Kultur und Organisation mindestens genauso wichtig wie alle Hardware- und Softwaresysteme zusammen. Hier sind einige der wichtigsten Prinzipien aus unserer Erfahrung in der Prozessentwicklung, die ein nachhaltiges, fortschrittliches Entwicklungsumfeld gewährleisten:

Den experimentellen Ansatz für Bioprozesse von Anfang an strukturieren

Das Erste, was Leiter von Entwicklungsabteilungen abwehren müssen, ist die Tendenz in frühen Entwicklungsphasen, mit unstrukturierten Experimenten herumzuspielen. Entwickler sagen oft: Ein bisschen mehr Sauerstoff hier, die Temperatur dort erhöhen und schauen, was passiert. Anders geht es doch eigentlich gar nicht, oder?

Wir glauben, dass die Strukturierung der frühen Prozessentwicklungsexperimente
genauso entscheidend ist wie die späteren, formelleren Prozesscharakterisierungsstudien. Durch die Planung selbst der frühesten Durchläufe in einer bestimmten Prozesseinheit oder Ausrüstung werden eine Reihe von Vorteilen erzielt:

• Die Daten bleiben organisiert, sodass sie bei der Erstellung des digitalen Zwillings verwendet werden können
• Die Daten werden eher in einem physischen Format gespeichert, das für zukünftige Modellierungen nutzbar ist
• Die Ergebnisse sind eher für den Wissenstransfer zu zukünftigen Entwicklungsprojekten verständlich
• Die Ergebnisse können zur Ergänzung experimenteller Designs in der Charakterisierungsphase verwendet werden

Nehmen wir beispielsweise an, dass wir ohne jegliches Vorwissen ein Screening-DoE mit einer maximalen Anzahl von Einstellungen aufsetzen. Nehmen wir weiter an, dass die Hälfte dieser Einstellungen zu einem vollständigen Scheitern bei der Erzielung von Ergebnissen führt. Kein Problem! Durch den geschickten Einsatz statistischer Techniken und Softwarepakete können wir entweder die Experimente in einem eingeschränkten D-optimalen Design erneut durchführen oder weitere Experimente mit vollständiger Kenntnis der Grenze des Versagens ergänzen. Darüber hinaus kann die verbleibende Hälfte des DoE weiterhin hinsichtlich der Haupteffekte der übrigen Parameter ausgewertet werden. Dies ist eine Win-Win-Situation.

Dieser Wandel muss sowohl kulturell als auch organisatorisch erfolgen. Aus unserer Sicht sollte die gesamte Abteilung verstehen, dass kein Experiment ohne das große Ganze im Blick durchgeführt werden sollte. Bei korrekter Unterstützung durch das Management kann dieser Wandel äußerst effektiv und überraschend nachhaltig sein.

Design of Experiment (DoE), sofern nicht anders begründet

Um es nicht zu subtil auszudrücken: In diesem Zeitalter der Bioprozessentwicklung sollte DoE die Regel sein, nicht die Ausnahme, selbst in den frühesten Phasen. Wir haben einfach zu wenig Zeit und Ressourcen, um nicht jede letzte Information aus jedem Versuchsplan herauszuholen. Ist OFATS immer die falsche Wahl? Nein! (siehe nächster Punkt). Aber sie sollten immer die zweite Wahl nach einem DoE sein.

Alle Wissenschaftler müssen diesen Ansatz mittragen, sonst werden einige zu den alten Methoden zurückkehren und den Entwicklungsprozess verlangsamen. Das Management muss seine Wissenschaftler dabei unterstützen, mit den effizientesten Designansätzen auf dem neuesten Stand zu bleiben, und muss ständig vor ineffizienten Versuchsplänen warnen.

Und elegante DoE-Designs werden immer einfacher durchzuführen. Einige Experten verzichten sogar darauf, zwischen verschiedenen Designs zu entscheiden, und führen stattdessen optimale Algorithmen für jede gegebene Konfiguration aus, was eine vollständige Standardisierung der Design-Generierung ermöglicht (siehe Jones und Goos).

Software-Setups in Hochdurchsatzsystemen automatisieren zunehmend auch die Fähigkeit, DoEs zu entwerfen und durchzuführen, um Informationen im Mikromaßstab zu maximieren.

Einfach ausgedrückt: Es gibt keinen Grund, warum DoEs als exotisch oder mysteriös betrachtet werden sollten. Sie sollten der Standard sein und von jedem Entwickler in der Abteilung akzeptiert werden.

OFATS ordnungsgemäß durchgeführt

Viele Entwickler werden zu Recht darauf hinweisen, dass OFAT (Einzelfaktor-Experimente) nicht gleichbedeutend mit schlechtem Design ist. Diese Entwickler sollten ermutigt werden, jedoch nur im Rahmen des übergeordneten DoE-Frameworks der Abteilung.

Es gibt Situationen, die definitiv einen OFAT-Ansatz zur Modellierung von Prozessparametern erfordern. Allerdings müssen wir auch in diesen Fällen berücksichtigen, wie die Ergebnisse künftig verwendet werden. Wenn wir lediglich einen einzelnen Punkt im Raum testen, erhalten wir eigentlich keine Informationen. Wir haben keine Ahnung, wie groß die Variation ist oder wie oft wir dieses Ergebnis wiederholen können. Wir haben kaum etwas gelernt.

Wenn wir jedoch geschickt einen einzelnen Faktor (und ihn sogar replizieren) über einen bestimmten Bereich modulieren, lernen wir nicht nur mehr über das Verhalten dieses Parameters (zumindest in einem univariaten Raum), sondern können dieses einfache Modell auch später in komplexere Modelle einpassen, wie beispielsweise in den digitalen Zwilling (dazu gleich mehr).

Wir werden alle unsere Daten benötigen, um das Prozessverständnis zu maximieren; daher müssen wir sicherstellen, dass alle unsere Entwicklungsläufe für spätere Modellierungen nützlich und verwendbar sein können.

Strukturieren und speichern Sie die Daten und Modelle für die zukünftige Verwendung

Die Daten müssen für alle verfügbar sein, die sie benötigen. Wenn ein Unternehmen in einer Silo-Mentalität verharrt, bei der jeder Wissenschaftler seinen Versuchsplan und seine Ergebnisse in einer Excel-Tabelle in einem lokalen Ordner hat, wird diese Kultur zweifellos zu einer schlechten Leistung der Abteilung führen.

Die meisten Unternehmen befinden sich mittlerweile auf dem Weg zur zentralen Organisation von Datenen, auch in der Entwicklung. Die Kontrolle und Filterung von Entwicklungsdaten für die aktive Nutzung sowohl im aktuellen Entwicklungsprojekt als auch in einem zukünftigen Projekt ist jedoch entscheidend.

Digitaler Zwilling: Ernten Sie die Früchte Ihrer Bemühungen

Wenn Sie so weit gekommen sind, ist es an der Zeit, belohnt zu werden, indem Sie alle Ihre Daten in einem digitalen Zwilling zusammenführen. Der digitale Zwilling ist eigentlich einfach eine Synthese aller aktiven Prozessmodelle, die zu einer vollständigen In-silico-Version Ihres Prozesses führt.

Am Ende der Prozesscharakterisierung und unter Einbeziehung aller Daten selbst aus den frühen Entwicklungsphasen sollten Sie in der Lage sein, diese virtuelle Version des Prozesses problemlos zu erstellen und sie zu nutzen, um:

• Die korrekten NORs festzulegen
• Vor wahrscheinlichen OOS zu warnen
• Ausreißer in Echtzeit vorherzusagen
• Reduzieren Sie nutzlose Abweichungen

Die digitalen Zwillinge sollten das Endziel des Entwicklungsteams werden und als großer Erfolg betrachtet werden. Dies ist keine leichte Aufgabe, aber die Ergebnisse sind beeindruckend, und es dient als sehr klarer Endpunkt, der als solcher gefeiert werden kann. Übergeben Sie nicht einfach einen Entwicklungsbericht. Beeindrucken Sie die Gruppe und das Management mit den beeindruckenden Diagrammen und Vorhersagen des digitalen Zwillings.

Übertragen Sie Ihr Wissen auf den nächsten Prozess

Schließlich müssen die Teams zusammenarbeiten, um die aus all dieser Arbeit gewonnenen Prozessinformationen in das nächste Projekt einzubringen. Selbst völlig unterschiedliche Prozesse können noch von der Erfahrung und den technischen Errungenschaften des vorherigen Projekts profitieren.

Indem man beispielsweise die Entwicklungsdatenbank nutzt, könnte man feststellen, dass sich ein einzelner CPP trotz der unterschiedlichen Prozesse fast immer auf die gleiche Weise verhält. Dies könnte dazu dienen, eine standardisierte experimentelle Konfiguration für die Optimierung dieses Parameters zu erstellen.

Dies kann nur funktionieren, wenn die Kultur des Entwicklungsteams die Zeit fördert, um am Ende jedes Projekts die gewonnenen Erkenntnisse zu besprechen. Und wenn die Daten zwischen den Gruppen geteilt werden dürfen. Wir arbeiten alle gemeinsam daran, und so sehr Ronaldo auch das portugiesische Team dominiert, kann er dennoch nicht alleine spielen.

Fazit

Das Talent des Entwicklungsteams und die Techniken und Strategien, die es einsetzt, sind äußerst wichtig – genau wie die WM-Teams Starspieler benötigen, um den größten Unterschied zu machen. Doch ohne die Kultur und das Management rund um das Team ist es unmöglich, die wichtigen Veränderungen, die die Bioprozessindustrie benötigt, nachhaltig zu ermöglichen.

Wenn Sie mehr über unsere Vision und unseren Ansatz zur Organisation von Bioprozess-Entwicklungsgruppen erfahren möchten, senden Sie uns eine E-Mail hier.