抗体医薬プロセス解説

ラマン分光によるバイオプロセスのPATとは？培養をインラインで読む

Proglenth 編集部公開 2026-07-20約13分で読めます

抗体医薬の本培養では、長らく「1日1回サンプリングして、翌日に結果を見る」やり方が標準でした。グルコースや乳酸、細胞数を測るには培養液を抜き取り、オフラインの装置にかける必要があったからです。これだと異常に気づくのが後手に回り、打てる手も遅れます。培養が崩れ始めているのに、それが数字になって見えるのは翌日、ということが起こります。

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PAT（Process Analytical Technology：プロセス解析工学）は、この「測ってから直す」を「測りながら直す」に変える枠組みです。工程が進んでいる最中に品質特性や工程パラメータを実時間で捉え、その情報を制御に戻します。その実時間計測を担う代表的な手法のひとつが、ラマン分光です。培養液にプローブを浸すだけで、サンプリングを待たずに複数の成分を連続して推定できます。しかも水の影響が小さいため、水がほとんどを占める培養液と相性がよい、という特徴があります。

ただし、ラマンは「浸せば数字が出る」魔法の道具ではありません。得られるのは分子振動を反映したスペクトルであって、そのままではグルコース濃度にはなりません。生のスペクトルを意味のある数値へ変換するにはケモメトリクス（多変量モデル）が要り、そのモデルをどう作り、どう維持するかが運用の成否を分けます。この記事では、ラマンの原理と水系適性から、培養で測れるもの、モデル構築と維持の課題、フィードバック制御やリアルタイムリリースとの関係、そして下流・製剤への広がりまでを、実務の目線でたどります。

ラマン分光とは：分子振動の「指紋」を非破壊で読む

物質に単一波長のレーザー光を当てると、散乱光の大部分は入射光と同じ波長で返ってきます（レイリー散乱）。ところがごく一部は、分子の振動とエネルギーをやり取りして、わずかに波長がずれて散乱されます。これがラマン散乱です。このずれの大きさ（ラマンシフト、波数 cm⁻¹ で表す）は、分子内の結合の種類や構造に固有の値をとります。C–H、C–O、C=O、アミド結合といった振動モードごとに決まった位置にピークが現れるため、スペクトルは分子の「指紋」のように働きます。

計測の流れはシンプルです。近赤外（たとえば 785 nm 付近）の励起レーザーをサンプルに照射し、返ってきた散乱光を分光器で波数ごとに分けてスペクトルを得ます。ピークの位置がどんな結合が存在するかを、ピークの強度がその成分がどれだけあるかを、おおまかに反映します。試薬も前処理もいらず、プローブを浸すだけ、あるいは窓越しに当てるだけで、非破壊・非接触に連続測定できるのが強みです。

一方で弱点もあります。ラマン散乱はもともと信号が非常に微弱で、生体成分や培地由来の蛍光がバックグラウンドとして重なると、目的のピークが埋もれてしまうことがあります。蛍光は励起波長が短いほど出やすいため、近赤外側の励起を選んで蛍光を抑えるといった工夫が使われます。この「弱い信号」と「蛍光・ノイズ」という性質が、後述するケモメトリクスによる前処理を欠かせないものにしています。

項目	ラマン分光	中赤外（IR）吸収
見ているもの	散乱光の波数シフト（分子振動）	光の吸収（分子振動）
水の扱い	散乱が弱く干渉しにくい	吸収が強く干渉しやすい
水系サンプル	適する	扱いにくい
前処理	基本的に不要（浸漬・非接触）	経路長の調整等が必要な場合
主な妨害	蛍光、微弱信号	水の強い吸収

なぜ水系の細胞培養に向くのか

ラマンがバイオプロセスで重宝される最大の理由は、水との相性です。水分子は赤外光を強く吸収するため、中赤外の吸収分光を水系サンプルに使うと、水の吸収に溶質のシグナルが飲み込まれてしまいます。ところがラマン散乱では、水は弱い散乱体にすぎません。水のバックグラウンドが小さいので、水がほとんどを占める培養液のなかでも、グルコースや乳酸といった溶質の信号を相対的に拾いやすくなります。細胞培養は基本的に水系ですから、この性質がそのまま適性につながります。

実装の面でも培養に馴染みます。ラマンプローブはバイオリアクターに浸漬（インライン）でき、蒸気滅菌に耐える設計のものや、シングルユースバイオリアクターの窓越しに測るタイプもあります。無菌性を保ったまま、培養槽の中を連続して覗き続けられるわけです。サンプリングのたびにコンタミのリスクや人手が発生するオフライン測定と比べ、無菌境界を破らずに測定間隔を詰められる点は、フェドバッチのような長時間運転で効いてきます。

もっとも、水系に向くことと「何でも正確に測れる」ことは別です。培養液には多数の成分が溶けており、それぞれのラマン信号が重なり合っています。泡や気泡、細胞そのものによる散乱、温度変化、プローブ表面への付着なども信号に影響します。だからこそ、生のスペクトルを個別成分の濃度に翻訳する仕組み（後述のケモメトリクス）と、それを支える運用が前提になります。

培養で測れるもの：代謝物・細胞・製品をまとめて推定する

ラマンの魅力は、ひとつのスペクトルのなかに複数成分の情報が同時に含まれる点です。うまくモデルで分離できれば、代謝物・細胞・製品を一括で推定できます。培養モニタリングで対象になりやすいのは、次のようなものです。

対象	具体例	主な用途
栄養・代謝物	グルコース、乳酸、グルタミン、グルタミン酸、アンモニウム	フィード判断、代謝の傾き把握
細胞	生細胞密度（VCD）、総細胞密度	増殖・生存の推移
製品・その他	抗体（タンパク質）濃度、浸透圧関連成分	力価の傾向、産生の立ち上がり

栄養と代謝物では、グルコースの残量や乳酸の蓄積をリアルタイムに近い形で追えます。とくに乳酸は、増殖期に溜まったあと産生期に消費へ転じる代謝シフトが起こるかどうかがプロセスの目印になります。この切り替わりを翌日のサンプリングまで待たずに捉えられれば、フィードや温度条件の判断を前倒しできます。細胞側では、VCDや総細胞密度を推定して増殖と生存の推移を追う使い方が広がっています。製品側では、抗体濃度（力価）の立ち上がりや傾きの把握に用いられます。

ただし、精度は成分と濃度域とモデルの出来に強く依存します。高濃度で明瞭な信号を出すグルコースのような成分は比較的推定しやすい一方、低濃度で信号が弱いアンモニウムのような成分は難しくなりがちです。また抗体濃度の推定は、モデルがタンパク質全般のシグナルを見ているため、目的抗体と共存タンパクをどこまで切り分けられるかがモデル依存になります。「何でも同じ確度で測れる」わけではなく、対象ごとに得手不得手がある、という前提で使うのが実務的です。

生データを数値にする：ケモメトリクスとモデル維持

ラマンスペクトルは、多数の波数点にわたる強度の並びで、そこに複数成分の信号とノイズ・蛍光が重なっています。これを特定成分の濃度に変換するのが、多変量校正（ケモメトリクス）です。代表的な手法が PLS回帰（部分最小二乗回帰）で、スペクトル全体と参照値（オフライン分析で測った真の濃度）との関係を統計的に学習させ、未知スペクトルから濃度を予測します。学習の前段では、ベースライン補正、微分（Savitzky–Golay 平滑化）、標準正規化（SNV）といった前処理で、蛍光の傾きや散乱変動を取り除くのが定石です。

モデル構築は、キャリブレーションとバリデーションの二段で進みます。まず、実培養や意図的に条件を振ったランからスペクトルとオフライン参照値のペアを集め、モデルを校正します。ここで重要なのは、実運用で遭遇する変動を学習データが張っていることです。狙う濃度域や細胞株、培地ロット、スケールの違いを実験計画法（DoE）的に振ってサンプルを集めておかないと、モデルは狭い条件でしか当たりません。作ったモデルは、学習に使っていない独立データで予測性能を検証します。

POINT

ラマンのモデルは資産であると同時に負債です。学習した範囲の内側では強力に働きますが、細胞株・培地・スケール・プローブが変わると外挿になり、静かに劣化します。定期的な再校正、機差を補正するキャリブレーショントランスファー、ドリフト監視といった維持管理の体制がないと、現場では使い続けられません。

運用で効いてくるのが、このモデル維持の負担です。プローブ交換やレーザーの経年変化による機差、培地バッチ差、泡や温度の変動などは、いずれも予測を狂わせる要因になります。だからモデルは作って終わりではなく、性能をモニタし、必要に応じて更新し続けるライフサイクル管理の対象になります。規制面では、こうした多変量分析法の開発と検証の考え方を ICH Q14 が扱い、装置そのものの適格性評価（据付・稼働・性能適格性、波数軸の校正など）については USP の一般章 <858> と、その理論・実践を補足する <1858> が参照されます。モデルの妥当性と装置の適格性は、車の両輪として揃えておく必要があります。

フィードバック制御・QbD・リアルタイムリリースへ

リアルタイムに近い形で成分を読めるようになると、次の一手は制御への接続です。たとえばグルコース濃度をラマンで推定し、設定値を下回りそうならフィードを足す、という閉ループ制御が組めます。グルコースを低めに維持して乳酸の発生を抑える、乳酸シフトの遅れを早期に検知して介入する、といった判断を、サンプリング周期に縛られずに回せるようになります。監視の形が変わると、制御の粒度そのものが変わります。

監視の形	測定の位置	得られる制御
オフライン	抜き取り→別室の装置	事後的な記録・傾向把握
アットライン	抜き取り→現場近くで測定	準リアルタイムの判断
インライン（ラマン等）	槽内でそのまま連続測定	リアルタイムのフィードバック制御

この考え方は、QbD（Quality by Design：品質を設計で作り込む）の枠組みにきれいに収まります。ICH Q8 は重要工程パラメータと品質特性の関係を理解し、設計段階から作り込むことを求めており、FDA の PAT ガイダンスはその実時間計測・制御の枠組みを示しています。ラマンによるインライン計測は、あらかじめ理解したデザインスペースの内側で工程を保つための手段であり、管理戦略（Control Strategy）を構成する一要素として位置づけられます。単に「データが増える」のではなく、CQA を守る根拠のある管理として組み込まれることに意味があります。

POINT

PATの価値は測定点を増やすことではなく、判断のタイミングを前倒しすることにあります。工程理解に裏づけられたインライン測定は、最終製品試験の一部を工程内測定で代替するリアルタイムリリース試験（RTRT）の根拠にもなり得ます。

さらに進めば、リアルタイムリリース試験（RTRT）へとつながります。工程の理解とインライン測定を根拠に、従来は最終製品で行っていた試験の一部を、工程内の測定で代替する考え方です。工程が止まらず流れ続ける連続生産では、この実時間の品質把握がとくに効いてきます。滞留時間の分布や変動の伝播を運転しながら追い、規格を外れそうな部分を分流する——こうした運用は、プロセス強化・連続化の流れと一体で語られます。連続生産の開発・運用・ライフサイクル管理の考え方は ICH Q13 が整理しており、ラマンのようなインラインPATはその中核の計測基盤になります。

下流・製剤への広がり

ラマンの応用は培養にとどまりません。下流（精製）では、Protein A の溶出や UF/DF の工程で、タンパク質濃度をインラインで把握したり、緩衝液や成分の識別、カラムのブレークスルー監視に用いる検討が進んでいます。抜き取り分析を待たずに濃度や組成の変化を追えれば、プーリングの判断や工程の切り替えを実時間で行いやすくなります。凝集傾向や高次構造の把握といった、より難度の高い用途は、研究から応用へ移りつつある領域として注目されています。

製剤・原薬の固体状態評価は、ラマンが古くから強みを発揮してきた分野です。結晶多形や結晶化度、凍結乾燥ケークの状態、水分やタンパク質の高次構造など、固体・半固体の性状を非破壊で読めます。高濃度抗体製剤では、タンパク質の構造や賦形剤の状態を把握する手段のひとつとして検討されます。低分子の多形評価のように確立した用途もあれば、バイオ医薬では研究段階の用途も混在します。

抗体医薬に限らず、細胞医薬や遺伝子治療、mRNA/LNP といった他モダリティでも、代謝や成分のインラインモニタリングへの応用は広がりつつあります。共通するのは、「水系で、非破壊で、複数成分をまとめて、連続して読みたい」という要求です。その要求がある限り、ラマンは PAT の有力な選択肢であり続けます。ただしどの用途でも、生スペクトルを数値化するモデルと、それを支える維持管理が前提になる、という構図は変わりません。

まとめ

ラマン分光は、分子振動の「指紋」を非破壊で読む光学計測です。水の散乱が弱く水系培養と相性がよいため、培養液にプローブを浸すだけで、グルコース・乳酸・グルタミン・アンモニウム・VCD・製品力価などをインラインで推定できます。これにより、培養を「測ってから動く」工程から「読みながら動く」工程へと近づけられます。

ただし、生のスペクトルはそのままでは数値になりません。PLS などのケモメトリクスで多変量校正モデルを作り、実運用の変動を張るデータで検証し、機差やドリフトに合わせて維持し続ける——この運用こそが成否を分けます。装置の適格性は USP <858>/<1858>、多変量分析法の開発・検証は ICH Q14、実時間計測と制御の枠組みは FDA の PAT ガイダンスと ICH Q8、そして連続生産は ICH Q13 が、それぞれ土台を与えます。ラマンを軸にフィードバック制御やリアルタイムリリースまで見通すと、PAT が品質を「試験で確かめる」から「設計と制御で作り込む」へ移す道具であることが見えてきます。

参考文献

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