Charakterisierung und Optimierung der Fließbedingungen in Bioreaktoren

Bei der Kontrolle von Zellwachstum aber auch Zellschädigung in biotechnologischen Prozessen, wie zum Beispiel die Herstellung viraler Impfstoffe mittels Kultivierung tierischer Zellen, sind Einflüsse der Fließbedingungen in den Kultivierungssystemen entscheidend. Neue Reaktortypen, wie die flexiblen Wave-Einwegbioreaktoren haben in den letzten Jahren auf dem Markt an Bedeutung gewonnen. Durch die komplexe Kopplung von unstetem Fluss und Zellpopulationen werden hierbei andere Resultate als in herkömmlichen Reaktoren erreicht.
Für eine genaue Beschreibung des kompletten Prozesses mittels numerischer Simulationen ist es notwendig für die Flüsse Computational Fluid Dynamics (CFD) zu nutzen und gleichzeitig die Verteilung der Zellen und deren Eigenschaften vollkommen gekoppelt zu betrachten. Zu diesem Zweck hat die Arbeitsgruppe in Magdeburg die Methode DQMOM implementiert, um die Evolution einer Population von Partikeln mit einer Anzahl interner Koordinaten (z.B. Eigenschaften), abhängig von den lokalen und momentanen Fließbedingungen (externe Koordinaten: Position und Zeit), zu bestimmen. Verschiedene miteinander interagierende mono-variate Populationen (hier: feste Carrier und Zellen interagierend mit der Flüssigphase) können mit DQMOM beschrieben werden. Allerdings muss DQMOM noch erweitert werden, um die zusätzlichen biologischen Mechanismen (im speziellen die Existenz einer Senke in den Population Balance Equations) zu berücksichtigen.
Im ersten Jahr dieses Forschungsprojektes hat der Schwerpunkt auf der exakten Charakterisierung und der numerischen Beschreibung des zeitabhängigen Flusses im Bioreaktor gelegen. Dabei wurde CFD mit der Volume of Fluid (VOF) Methode kombiniert, um die freie Oberfläche zu beschreiben. Eine Validierung durch einen Vergleich mit eigenen experimentellen Messungen (im Rahmen einer Diplomarbeit) findet zur Zeit statt. Parallel wurde die erste Population (Carrier) in das numerische Model implementiert. Die Kopplung mit der Zellpopulation soll in den nächsten Monaten durchgeführt werden. Modellreduktion und die Suche nach optimalen algorithmischen Lösungen soll schließlich die Rechenzeit reduzieren. Fragen der Skalierung verschiedener Reaktorgrößen wie zum Beispiel potentielle Limitierungen oder geeignete Zufütterung sollen anschließend mit dem erhaltenen Modell betrachtet werden.