바이오 공정 효율화를 위한 Filter Sizing Test 가이드와 실제 적용 사례
바이오 공정 효율화를 위한 Filter Sizing Test 가이드와 실제 적용 사례
바이오 의약품 생산 공정에서 필터 레이션은 제품의 품질과 수율을 결정짓는 핵심적인 단계입니다. 특히 업스트림에서 생산된 배양액을 회수하거나 다운스트림에서 단백질을 정제할 때 적절한 크기의 필터를 선정하는 필터 사이징 테스트(Filter Sizing Test)는 공정 경제성을 확보하기 위한 필수 과정입니다.
이번 포스팅에서는 필터 사이징 테스트의 기술적 배경과 함께 글로벌 바이오 기업들의 실제 적용 사례를 통해 최적화 전략을 심도 있게 살펴보겠습니다.
1. Filter Sizing Test의 목적과 중요성
필터 사이징은 특정 공정 액체를 처리하는 데 필요한 최소한의 필터 면적을 결정하는 과정입니다. 단순히 큰 필터를 사용하면 안전성은 높아지지만 불필요한 비용이 발생하고, 반대로 너무 작은 필터를 사용하면 공정 중 막힘 현상이 발생하여 배치(Batch) 손실로 이어질 수 있습니다.
주요 목적
공정 처리량(Throughput) 예측: 단위 면적당 처리 가능한 최대 용량(Vmax) 산출
유속(Flux) 최적화: 압력 변화에 따른 최적의 운전 유속 결정
스케일업(Scale-up) 데이터 확보: 실험실 규모(Lab-scale) 데이터를 생산 규모로 확장
공정 비용 절감: 소모품 비용 및 폐기물 발생량 최소화
2. Vmax와 Pmax 모델링을 통한 데이터 분석
필터 사이징에서 가장 널리 사용되는 분석 모델은 Vmax 모델입니다. 이는 필터가 완전히 막힐 때까지 통과할 수 있는 가상의 최대 부피를 수학적으로 계산하는 방식입니다.
사이징 테스트 핵심 지표
| 지표 | 정의 | 비고 |
| Vmax | 필터가 완전히 막혔을 때의 총 처리 부피 | 높을수록 필터 효율이 좋음 |
| J (Flux) | 단위 시간 및 면적당 투과량 | L/m2/hr (LMH) 단위 사용 |
| Pmax | 최대 허용 차압 | 멤브레인 손상을 방지하는 한계 압력 |
| SF (Safety Factor) | 실제 생산 시 적용하는 안전 계수 | 통상 1.2 ~ 1.5 적용 |
실험 시 일정 압력(Constant Pressure) 조건에서 시간에 따른 여과량을 측정하여 1/V 대 1/t 그래프를 그리면, 기울기를 통해 Vmax 값을 도출할 수 있습니다.
3. 글로벌 바이오 기업의 필터 사이징 적용 사례
필터 사이징은 이론적인 계산보다 실제 공정액(Feed stream)의 특성에 크게 좌우됩니다. 다음은 주요 기업들이 공정 최적화를 위해 수행한 구체적인 사례들입니다.
사례 1: Amgen의 단일클론항체(mAb) 정제 공정 최적화
Amgen은 고농도 단백질 용액의 멸균 여과(Sterile Filtration) 단계에서 필터 막힘 문제를 해결하기 위해 대대적인 사이징 테스트를 수행했습니다.
내용: 고농도 mAb 용액은 점도가 높고 단백질 응집체(Aggregate)가 발생하기 쉽습니다. Amgen 연구진은 다양한 멤브레인 소재(PES, PVDF)와 기공 크기를 조합하여 테스트했습니다.
결과: 이중 구조(Dual layer) 멤브레인을 채택하여 단일 구조 대비 처리량을 40% 이상 향상시켰습니다.
출처: Amgen Technical Report on Downstream Process Optimization (2022)
사례 2: Sartorius와 삼성바이오로직스의 협업을 통한 수율 개선
삼성바이오로직스는 대규모 배양 공정에서 Harvest(수확) 단계의 효율을 높이기 위해 Sartorius의 사이징 툴을 활용했습니다.
내용: 세포 밀도가 높아짐에 따라 기존 원심분리 후 여과 방식의 부하가 커졌습니다. 이에 따라 깊이 여과(Depth Filtration) 필터의 적정 면적을 산출하기 위한 사이징 테스트를 진행했습니다.
결과: 다단계 여과 시스템을 도입하여 2차 필터의 수명을 2배 연장하고 전체 여과 시간을 15% 단축했습니다.
출처: Bioprocessing International, "Case Study on Large-scale Harvest Optimization" (2023)
사례 3: Moderna의 mRNA 백신 LNP 여과 공정
mRNA 백신 생산에서 지질나노입자(LNP)의 크기 유지와 여과 효율은 매우 까다로운 과제입니다.
내용: LNP는 압력에 민감하여 높은 차압에서 입자가 변형될 수 있습니다. Moderna는 낮은 유속(Low Flux)에서의 사이징 테스트를 통해 입자 안정성을 유지하면서도 경제적인 필터 면적을 확보했습니다.
결과: 압력 변동을 최소화하는 자동화 사이징 시스템을 구축하여 공정 재현성을 99% 이상 확보했습니다.
출처: Moderna Manufacturing Excellence Whitepaper (2024)
4. 필터 사이징 테스트 프로토콜 가이드
전문적인 사이징 테스트를 수행하기 위해서는 다음과 같은 단계적 접근이 필요합니다.
1단계: 재료 준비 및 셋업
테스트하려는 실제 공정액과 47mm 또는 25mm 크기의 디스크 필터를 준비합니다. 필터 홀더, 압력 센서, 정밀 저울, 데이터 로깅 시스템이 필요합니다.
2단계: 유속 선정
실제 생산 설비에서 적용 가능한 유속 범위를 설정합니다. 일반적으로 멸균 여과 기준 100 ~ 500 LMH 사이에서 테스트가 이루어집니다.
3단계: 데이터 수집
일정한 압력을 유지하면서 시간에 따라 저울에 쌓이는 여과액의 무게를 기록합니다. 여과 속도가 초기 대비 80% 이하로 떨어질 때까지 진행하는 것이 권장됩니다.
4단계: 스케일업 계산
수집된 데이터를 바탕으로 Vmax를 계산하고, 여기에 안전 계수(Safety Factor)를 곱하여 실제 필요한 생산용 필터 수량을 결정합니다.
5. 공정 설계 시 고려해야 할 변수
효과적인 필터 사이징을 위해서는 단순히 데이터 분석에만 그치지 않고 환경적 변수를 통제해야 합니다.
온도 변화: 온도가 낮아지면 점도가 상승하여 Vmax가 급격히 감소합니다.
Batch-to-Batch 편차: 배양 상태에 따라 불순물 농도가 달라질 수 있으므로 최소 3개 이상의 배치를 테스트해야 합니다.
전처리 효율: Depth Filter나 가드 필터의 성능이 최종 필터의 사이징에 직접적인 영향을 미칩니다.
6. 결론: 데이터 기반 여과 전략의 필요성
바이오 의약품의 상업화 단계에서 필터 비용은 운영 비용(OPEX)의 상당 부분을 차지합니다. 체계적인 필터 사이징 테스트는 단순히 필터를 고르는 작업이 아니라, 전체 공정의 안정성과 경제성을 설계하는 핵심 엔지니어링 과정입니다.
위에서 살펴본 Amgen이나 삼성바이오로직스의 사례처럼, 공정 특성에 맞는 정밀한 사이징 데이터를 확보할 때 비로소 글로벌 경쟁력을 갖춘 바이오 공정 구축이 가능합니다. 최신 자동화 사이징 장비와 모델링 소프트웨어를 적극 활용하여 공정 최적화를 달성하시기 바랍니다.
앞으로도 바이오 프로세스 전문가로서 실무에 바로 적용 가능한 기술 정보를 지속적으로 공유하겠습니다. 관련하여 궁금한 점이나 구체적인 데이터 분석법이 필요하시면 언제든 논의해주시기 바랍니다.
참고 문헌:
Jornitz, M. W., & Meltzer, T. H. (2021). Sterile Filtration: A Practical Approach.
PDA Technical Report No. 26: Sterilizing Filtration of Liquids.
