Multiscale modeling: A mathematical-based tool for bioprocess design, control and scale up/down

巨大な工業用タンクの中で、単細胞生物がその仕事をこなそうとしています。それは小さな工場であり、糖分を消費して有用なものへと作り変えますが、完璧で均一な世界で生きているわけではありません。大規模なバイオリアクターという現実の世界では、環境は混沌としています。液体は瞬時に混ざり合うことはなく、高濃度の糖が存在する領域の隣に低濃度の領域が並んで存在します。液体が渦巻くにつれて、酸素レベルも変動します。何十年もの間、科学者たちは、タンクは完璧に混合されたスープのようなものであり、すべての細胞が全く同じ条件を目にするのだと仮定することで、微生物がどのように振る舞うかを予測しようとしてきました。しかし、この仮定はしばしば失敗します。巨大なタンクの一角に突然大量の糖が流れ込んだとき、微生物は、小さく完璧に撹拌されたラボのビーカーの中で反応するのとは異なる反応を示すのです。この小さなラボと巨大な工場の間のギャップを理解することが、バイオプロセスをより効率的で、安価で、信頼性の高いものにするための鍵となります。

これは、コロンビア国立大学の研究チームが取り組んでいる課題です。彼らは、大規模なバイオリアクターの目に見えない世界を、液体の動きと細胞の内部化学を結びつけることで「見る」ことができる数学的ツールを構築することを目指しました。タンクを単一の均一な塊として扱う代わりに、彼らはそれを多くの小さなセクション、つまり小さな部屋のグリッドのように分割し、糖と酸素が液体中をどのように移動するかを追跡しました。そして、このタンクのマップを細胞自体の詳細なモデルにリンクさせたのです。これにより、システムに糖のパルス（脈動）が投入されたときに何が起こるかをシミュレートし、液体がその糖をタンクのさまざまな場所にどのように運ぶか、そしてそれらの特定の場所にある細胞がどのようにリアルタイムで反応するかを観察することが可能になりました。

研究者たちは、22立方メートルの工業用バイオリアクター、つまり小さなスイミングプールほどの容量を持つ容器に焦点を当てました。彼らは、濃縮されたグルコース（糖の一種）のストリームがタンク内に注入されるシナリオをシミュレートしました。小さなラボ用リアクターであれば、この糖はほぼ瞬時に広がり、すべての細胞が微量かつ均一な投与を受けることになります。しかし、彼らの大規模タンクのシミュレーションでは、物語は大きく異なりました。液体が混ざり合うには時間がかかるため（均一になるまでに最大で3分近くかかることもあります）、糖は一時的な波を作り出しました。注入点に近い細胞は、突然糖の海の中に放り込まれた一方で、タンクの反対側にある細胞はほとんど何も感じませんでした。糖が分散する時間は、細胞がそれを摂取する時間よりも速かったため、一部の細胞が貪り食い、他の細胞が飢餓状態に陥るという混沌とした環境が生み出されました。

チームは、どこに糖を投入するかが極めて重要であることを発見しました。産業界で一般的な手法である、タンクの上部から糖を投入するシミュレーションを行ったところ、混合に最も時間がかかることがわかりました。上部の細胞は、数秒の間に内部の糖レベルが通常の100倍以上に達するという、劇的な糖のスパイク（急上昇）を経験しました。一方、タンクの下部にある細胞は、はるかに小さな変化しか見ませんでした。これにより、培養液全体が一つのユニットとして機能するのではなく、それぞれ独自の内部化学を持つ異なるグループの集合体となる状況が生まれました。上部の細胞は、突然の流入に対処するために内部の仕組みを調整することを余儀なくされましたが、下部の細胞は何も起きていないかのように活動を続けました。研究者たちは、このような不均一さが、文化（培養）の効率を低下させ、目的の生成物の生産量を減少させる可能性があることを突き止めました。

この問題を解決できるかどうかをテストするため、チームは異なる設定でシミュレーションを行いました。彼らは、単に撹拌翼の回転速度を上げるだけで効果があることを発見しました。撹拌速度を上げると、糖がより迅速に広がり、危険なスパイクや落ち込みが緩和されました。しかし、これには代償が伴いました。撹拌速度を遅い毎分60回転から速い毎分240回転に上げるためには、機械を動かすためのエネルギーが64倍に跳ね上がることになります。これは膨大なコスト増を意味しており、高速の撹拌が生物学的な問題は解決するものの、工場としては必ずしも経済的な解決策ではないことを示唆しています。

この研究は、細胞の内部的な反応についても調査しました。研究者たちは酵母細胞内の複雑な反応ネットワークをモデル化し、糖をどのように蓄積し、どのように使用するかを追跡しました。その結果、糖の注入点に近い細胞は、すぐに使い切れる量よりもはるかに多い、膨大な内部糖貯蔵量を構築していることがわかりました。この内部的な蓄積は、外部環境が細胞にとって処理するにはあまりにも豊かすぎたことによる直接的な結果でした。対照的に、すでに糖が混ざり合った領域にある細胞は、安定した穏やかなペースを維持することができました。シミュレーションは、これらの異なる環境が細胞を異なる代謝状態へと押しやり、事実上、同じタンク内に異なる「個性」を生み出す可能性があることを示しました。

結局のところ、この研究は、バイオリアクターを「完璧に混合された容器」として考える古い考え方が、大規模運用においては不十分であることを証明しています。研究者たちは、液体の混合にかかる時間と、細胞が反応する時間の間に、二つの相反する力が働いていることを示しました。液体の動きが遅いと、勾配が生じ、それによって細胞が場所によって異なる振る舞いをするようになります。これらの相互作用をマッピングする新しいツールを用いることで、エンジニアはどこでこれらの問題が発生しているかを正確に把握できるようになります。彼らは、糖の注入点をタンクの中央に移動させるなど、異なる設計をテストすることができます。シミュレーションによれば、そのような設計は細胞にとってより緩やかな条件を作り出すことが示されました。このアプローチは、より優れたバイオリアクターを設計し、より精密に制御するための方法を提供します。これにより、タンク内のすべての細胞が、混沌とした環境と戦うのではなく、上から下まで調和して機能することを保証できるのです。