生物反应器连续收集检测

发布时间：2025-07-25 08:29:04 阅读量：1 作者：生物检测中心

生物反应器连续收集检测：提升生物工艺的实时洞察力

在生物制药、生物燃料、食品工业等核心生物技术领域，生物反应器是细胞或微生物进行高效生产的核心设备。传统基于离线取样分析的监控方式存在显著局限性：

  1. 信息滞后： 采样、处理、分析耗时，无法反映实时动态。
  2. 采样扰动： 破坏无菌环境，干扰培养稳态。
  3. 数据稀疏： 有限的样本点导致关键过程信息丢失（如代谢转变点）。
  4. 操作风险： 增加污染风险和人员操作负担。
 

连续收集检测（Continuous Monitoring & Analytics） 技术应运而生，通过在生物反应器上集成原位（In-situ）传感器和旁线（At-line/On-line）分析仪，实现对培养参数的实时、自动、非侵入或微侵入式测量与分析，为精准过程控制提供数据基础。

核心监测参数与常用技术：

  1. 物理参数（原位传感为主）：

    • 温度： 电阻温度探测器(RTD)、热电偶。
    • pH值： 可蒸汽灭菌的复合pH电极。
    • 溶氧浓度(DO)： 基于荧光猝灭原理的光学传感器（优于传统电化学Clark电极）。
    • 罐压： 压力传感器。
    • 搅拌转速： 磁力或霍尔效应传感器。
    • 通气流量： 质量流量控制器(MFC)。
    • 液位/体积： 称重、电容、压力差或超声波传感器。
    • 泡沫水平： 电导率或光学探头。

  2. 化学与生物参数（需原位、旁线或在线分析）：

    • 细胞密度/生物量： 原位光学密度(OD)探头（散射光、透射光）、电容法（用于活细胞密度）、在线显微镜成像分析。
    • 关键底物浓度（如葡萄糖、谷氨酰胺）： 旁线自动取样器连接生化分析仪（酶电极、酶比色法）、流动注射分析(FIA)、在线拉曼光谱结合化学计量学模型。
    • 代谢产物浓度（如乳酸、铵离子、产物）： 旁线生化分析仪（酶法、离子选择电极）、高效液相色谱(HPLC/UPLC)、在线质谱(MS)、拉曼光谱。
    • 关键气体浓度（如O2, CO2, 废气）： 在线废气分析仪（质谱、红外气体分析）。
 

连续收集检测的核心技术与方式：

  1. 原位传感：

    • 传感器直接浸入培养液中，无取样需求。
    • 适用于物理参数和部分生物量/化学参数（如光学密度、pH、DO）。
    • 关键是传感器的稳定性、抗污染能力、耐受灭菌能力（通常要求在线蒸汽灭菌SIP）以及长期校准漂移控制。

  2. 旁线分析：

    • 通过无菌接口自动化、高频次地从生物反应器中取出微量样品（通常经预处理如过滤、稀释）。
    • 样品被自动输送到反应器附近的分析仪器进行快速测量（通常在几分钟到十几分钟内完成）。
    • 典型应用：生化分析仪测量葡萄糖/乳酸/谷氨酰胺/铵离子等、细胞计数仪（如台盼蓝染色）、流式细胞仪（复杂细胞状态分析）。

  3. 在线分析：

    • 分析仪器直接整合到生物反应器管路系统中，实现真正的“实时”或“近实时”分析（秒级到分钟级）。
    • 示例：在线拉曼光谱仪（通过浸入式探头或流通池）、在线质谱仪（测量废气或液体样品）、在线介电谱（活细胞密度）。
    • 通常投资和维护成本较高，但提供最及时的数据流。
 

应用价值与优势：

  1. 实时过程监控与优化： 即时掌握细胞生长、代谢状态和产物生成动态，及时调整补料策略、pH、DO等关键参数，优化产量和产品质量。
  2. 提高过程一致性与稳健性： 减少批次间差异，确保生产工艺稳定可靠，降低失败风险。
  3. 实现先进过程控制(APC)：
    • 前馈控制： 基于关键底物消耗速率预测未来需求，提前调整补料。
    • 反馈控制： 根据实时测量值（如DO、pH）自动调节相应输入（如通气量、搅拌速率、酸碱泵）。
    • 基于模型的控制(MBC)： 利用过程模型和实时数据进行更复杂、更精准的优化控制（如最大化比生长速率或产物生成速率）。
  4. 缩短工艺开发周期： 快速获取丰富的过程数据，加速培养基优化、工艺参数筛选和规模放大研究。
  5. 支持质量源于设计(QbD)： 深入理解关键工艺参数(CPP)与关键质量属性(CQA)的动态关联，建立更科学有效的设计空间(Design Space)。
  6. 降低污染风险与人力成本： 大幅减少人工干预和离线采样频率。
  7. 促进连续生物工艺(Continuous Bioprocessing)： 连续收集检测是实现稳定的灌注培养（Perfusion）或连续流发酵的关键支撑技术，确保系统长期运行在稳态。
 

挑战与未来方向：

  1. 传感器与探头的可靠性： 长期运行下的漂移、污染（生物膜）、失效问题仍是瓶颈，需要更坚固、自清洁、自校准的传感技术。
  2. 数据分析复杂性： 海量实时数据需要强大的数据处理、滤波、特征提取、统计过程控制(SPC)和机器学习/人工智能(ML/AI)模型进行有效解读和决策支持。
  3. 多参数集成与数据融合： 如何将不同来源（原位、旁线、在线）、不同频率、不同精度的数据进行有效融合，构建全面的过程状态“数字孪生”。
  4. 复杂生物参数的实时测量： 如细胞活力分布、关键蛋白产物质量属性（糖基化、聚集状态）等的在线/旁线快速分析技术仍需突破。
  5. 成本与法规接受度： 部分先进检测技术（如在线拉曼、质谱）成本和复杂性较高，其验证和在GMP生产环境中的广泛应用还需时间。
 

总结：

生物反应器的连续收集检测是现代生物工艺迈向智能化、自动化和连续化的基石。通过实时获取丰富的物理、化学和生物参数信息，它为深入理解生物过程、实现精准控制和优化、确保产品质量一致性和提高生产效率提供了强大动力。尽管面临技术可靠性和数据分析等方面的挑战，随着传感技术、自动化和人工智能的不断发展，连续收集检测必将成为未来生物制造过程监控的标准配置，推动整个生物技术产业向更高水平迈进。