Ziel dieses Projekts ist die Weiterentwicklung von Methoden zur laserbasierten Infrarot (IR)-Spektroskopie für die Proteinanalyse und die Anwendung und Etablierung der IR-Spektroskopie zur Überwachung und Qualitätskontrolle bei der Untersuchung von Bioprozessen.
Die besonderen optischen Eigenschaften der Quantenkaskadenlaser (QCL) Lichtquellen ermöglichen neuartige Ansätze in der IR-Spektroskopie. Aufgrund der kohärenten Natur der QCL-Strahlung kann ein laser-basiertes Mach-Zehnder-Interferometer (MZI) realisiert werden, das die gleichzeitige Messung von Absorptions- und Brechungsindex-Spektren von Proteinen erlaubt. Innerhalb des Projekts wird durch diese Art der Spektrenaufnahme die Robustheit und Nachweißgrenze der Messungen verbessert. Es soll gezeigt werden, dass sich dadurch die praktischen Anwendungsbereiche der IR-Spektroskopie in der qualitativen und quantitativen Analyse von Proteinen erheblich ausweiten lässt.
Anschließend wird das entwickelte MZI zur Untersuchung einzelner Bioprozessschritte in der rekombinanten Produktion des Hämproteins Chloritdismutase eingesetzt. Bisher war eine solche Analyse von Bioprozessen mittels IR Spektroskopie aufgrund der geringen Proteinkonzentration während einzelner Prozessschritte nicht möglich. In dem geplanten Forschungsprojekt wird die QCL-IR Spektroskopie zur strukturbasierten Produktanalytik an wesentlichen Punkten des „Downstream“ Prozesses eingeführt (Analytik der Proteinaggregate, Rückfaltungskinetik, Analytik der Downstream Prozessschritte sowie Kinetik der Häm-Einbindung) und anschließend auch zur Charakterisierung und Qualitätskontrolle der einzelnen Arbeitsschritte eingesetzt. Die Veränderungen der Struktur und Aktivität der Zwischenprodukte sowie des Endproteins können so analysiert und in Beziehung gesetzt, sowie die Einflüsse systematisch veränderter Prozessparameter untersucht werden.
Als Resultat des Projekts soll eine QCL-IR-Toolbox der etablierten Methoden für produktunabhängige Untersuchungen und Überwachung von Bioprozessen geschaffen werden. Die gewonnenen Daten erweitern nicht nur das Prozessverständnis, sondern ermöglichen es, Zusammenhänge zwischen den Prozessparametern und der Produktmenge sowie den Qualitätsattributen zu identifizieren. Durch die Erstellung von Hybridmodellen aus mechanistischen und datengestützten Hypothesen können tiefgreifende Erkenntnisse über Prozessabläufe gewonnen werden, die eine modellbasierte Steuerung zur Optimierung von Downstream Prozessschritten erlauben.
