Будущее крупномасштабных платформ клеточных культур: от «многомасштабных» к «интеллектуальным».

Клетки млекопитающих десятилетиями использовались в качестве носителей для производства терапевтических белков. Терапевтические белки широко используются в диагностике и лечении заболеваний, образуя огромный рынок. В 2018 году мировой биофармацевтический рынок оценивался в 237,2 миллиарда долларов США, и ожидается, что к 2024 году он достигнет 389 миллиардов долларов США, а среднегодовой темп роста составит 8,59% в течение прогнозируемого периода 2019-2024 годов. В период с 2006 по 2010 год около 55% биофармацевтических препаратов было экспрессировано в клетках млекопитающих, а в период с 2010 по 2014 год 60% рекомбинантных терапевтических белков также экспрессировалось в клетках млекопитающих. Среди них наибольшее количество препаратов на основе моноклональных антител, а размер глобального рынка моноклональных антител достиг около 164 миллиардов долларов США в 2019 году, что составляет более 50% мировых биологических продуктов, что делает его крупнейшей подотраслью в мировых биологических продуктах. промышленность. Таким образом, растущий спрос на белковые продукты, полученные из клеток млекопитающих, сделал исследование и разработку крупномасштабной технологии культивирования клеток животных важной задачей в области биофармацевтики.

1.Оптимизация и масштабирование процесса культивирования клеток на основе многомасштабного корреляционного анализа параметров.

За последние 20 лет в биопроизводственной отрасли произошло множество улучшений в управлении процессами. Биореактор с перемешиванием в основном управляется компьютером и оснащен онлайн-датчиками, такими как pH-электрод, электрод растворенного кислорода, спектрометр хвостовых газов и датчик живых клеток, для сбора различных параметров, таких как объем жизнеспособных клеток, концентрация внеклеточных метаболитов, таких как как глюкоза, молочная кислота, аммиак и глутамин. С ростом зрелости технологии управления процессами PAT сочетание онлайн-датчиков с системной моделью физиологического состояния клеток и внедрением технологии омикс за счет создания методов обработки технологических данных, классификации и углубленного анализа данных могут обеспечить управляемое управление процессами на основе данных и обеспечить качество продукции. После многих лет исследований Чжан Силян и др. предложил набор теорий, основанных на многомасштабном корреляционном анализе параметров генов, клеток и реакторов. Сложные биологические процессы в биореакторах разделены на генный, клеточный и биореакторный масштабы, и между различными масштабами существуют потоки информации, материальные потоки и потоки энергии. Изучая нелинейную связь между ними и влияние на всю систему, мы можем выяснить, как решить задачу оптимизации процесса масштабирования.

Корреляционный анализ параметров относится к корреляционной связи между параметрами окружающей среды и физиологическими параметрами, параметрами состояния и параметрами процесса, прямыми и косвенными параметрами, онлайн-параметрами и автономными параметрами в биологических процессах. Выполнение многомасштабного корреляционного анализа параметров включает в себя несколько важных шагов:

1) Упростите систему, соберите переменные в процессе культуры с помощью системы сбора данных, а затем проведите исследования на основе данных для анализа взаимосвязи между различными параметрами и наблюдения за ними в разных масштабах. Эти шаги представляют собой многомасштабный подход, позволяющий проводить анализ клеточного метаболизма и исследования, ориентированные на контроль. Таким образом, можно видеть, что онлайн-мониторинг биологических процессов и получение большого количества онлайн-параметров является важным шагом для достижения многомасштабного корреляционного анализа. Однако эти параметры имеют дискретные, сложные и нелинейные характеристики, главным образом из-за сложного клеточного метаболизма и комбинированного влияния реакций на окружающую среду. Некоторые тонкие различия, сопровождающие ход биологических процессов, могут привести к большим различиям в результатах, показывая нестабильность системы. Следовательно, необходим переход от макроскопического физиологического метаболизма (корреляция между параметрами в разных масштабах) к микрофизиологическому метаболизму (геном, транскриптом, протеом, метаболом), чтобы лучше оптимизировать и усиливать биологические процессы.

2) За счет корреляции между физиологическими и метаболическими характеристиками клеток и характеристиками поля потока биореакторов можно дополнительно реализовать оптимизацию и усиление биологических процессов. Масштабирование биологических процессов заключается в переходе от биореакторов лабораторного масштаба к биореакторам большого размера и воспроизведении оптимального физиологического состояния клеток. Таким образом, достижение изменений в ключевых параметрах маломасштабных реакторов может повысить вероятность успеха масштабирования процесса. В этом процессе необходимо изучить характеристики поля потока биореактора.

2. Интеллектуальное производство крупномасштабного процесса культивирования клеток.

В крупномасштабной культуре клеток животных процесс биологической реакции живых клеток имеет сложные физиологические и метаболические свойства, поэтому важно проводить многомасштабный корреляционный анализ параметров процессов культивирования клеток в биореакторах. Однако в эпоху больших данных все еще существуют некоторые ограничения на применение этой теории. В реальном производственном процессе чрезвычайно сложно обрабатывать массивные данные, генерируемые в ходе анализа многомасштабных параметров клеток, и различные данные датчиков, полученные в процессе реакции, а поиск ключевые причинно-следственные связи в этих данных и предложить соответствующие стратегии оптимизации процессов. Поэтому необходимо применять машинное обучение для анализа и принятия решений на основе больших данных биопроцессов.

In the face of large-scale and diversified culture of animal cell lines, the intelligent control of the culture process can be realized by developing various new animal cell reactors and formulating personalized and parallel culture strategies. Bioreactor coupled with online sensors, especially spectral sensors, such as online Raman analyzers, online mid-infrared analyzers, online fluorescence analyzers, etc., are gradually being applied to industrial process analysis. In the implementation of multi-scale bioprocess optimization, a large amount of data will be generated through online Raman spectroscopy, online fluorescence spectroscopy and online mid-infrared spectroscopy, especially the online data contains a large number of process-related information, and in the future, literature data and omics data can be used to form a knowledge map, and through machine deep learning, the cell culture process can be guided. In 2018, the “automatic stem cell induction culture equipment” was successfully developed, which realized the automatic induction of cells judged by machine learning and artificial intelligence algorithms for the first time, and established equipment technology from cell culture, microscopic online observation, pipetting and liquid exchange, algorithm identification, clone picking and equipment control, and realized the functions of automatic induction culture, expansion, imaging, and downstream differentiation of induced pluripotent stem cells, while reducing the cost of stem cell production The high quality of cell preparation lays the foundation for the production of large-scale biological products.

Наступила эра больших данных, и интеллектуальное биопроизводство на основе больших данных соответствует тенденции развития индустрии биопроизводства, а благодаря постоянному развитию технологий биосенсорства можно получать все больше и больше данных о биопроцессах. Благодаря обработке искусственного интеллекта на основе данных можно извлечь взаимосвязь между информационными потоками разного масштаба, чтобы достичь по-настоящему интеллектуального биопроизводства.

О БайЛун Биотехнологическая Компания, ООО:

БайЛун Biotechnology Co., Ltd. stands as a leading supplier and premier technical service provider, specializing in the provision of comprehensive bioreactor systems and advanced control solutions. Our extensive product line encompasses a wide array of offerings, ranging from bioreactors (fermenters) to animal cell bioreactors, biological shakers, and control systems tailored for bioprocessing applications. With a capacity spanning from 0.1L to 1000KL, we are committed to fostering the growth of China’s bioreactor industry on a global scale.

В БайЛун, we boast a seasoned team of engineers equipped with profound expertise in fermentation processes, biochemical equipment, and chemical technology. Moreover, we actively engage nationally renowned experts and scholars as technical consultants, ensuring the robust technological underpinnings of our products. Central to our ethos is a relentless pursuit of product innovation and technological leadership, all geared towards guaranteeing utmost customer satisfaction. We hold ourselves accountable to prioritize customer benefits, embodying this commitment as the cornerstone of Bailun Company’s core values.

Наш разнообразный портфель продуктов тщательно разработан для удовлетворения разнообразных потребностей наших клиентов. С самого начала мы придерживались принципов приоритета качества, клиентоориентированности и честности операций. Наша непоколебимая приверженность удовлетворению растущих потребностей наших клиентов двигает нас вперед. Принимая волну экономической глобализации, мы искренне приглашаем к сотрудничеству предприятия по всему миру, стремясь к взаимному процветанию и успеху.

Дух БайЛун воплощает в себе приверженность клиентоориентированности, стремление к совершенству в области качества, приверженность справедливости и порядочности, а также непоколебимое стремление к постоянному совершенствованию и инновациям.

Связаться с нами:

Добавить: 6848# Liuxiang Rd., Цзядин, Шанхай, Китай

Контактное лицо: Мэдди

Электронная почта: sales@fermentertech.com

Телефон:+86-134-7276-8163 (WhatsApp)

Веб-сайт: https://bioreactortech.com/