肿瘤、自身免疫或神经系统疾病的免疫疗法需要生物药，特别是抗体相关产品，其可以结合并标记患病细胞，以便进行破坏。开发种子细胞、以在细胞培养中生产这些产品并优化实验室的生物反应器和培养生长条件可能需要数十周的时间，而且这些项目会随着优先级、人力和预算的变化而变化。
一旦确定了合适的细胞株，就必须针对该工艺进行规模放大和验证，最终进入临床试验，所有这些工作可能都需要以月甚至年计算的更多的时间。
优化生物反应器产量、缩短规模缩放过程以及生产生物治疗药物的时间线可以考虑多方面的加速工具，例如：
针对不同应用所需的蛋白质各有其最佳生长条件，以确保正确的蛋白质折叠和组装。必须进一步优化生长条件，以最大限度地提高蛋白质产量。
因此，在中国仓鼠卵巢 (CHO) 细胞中生产用于免疫疗法的产物需要特定的培养条件，包括：营养物混合、温度和 pH 值、溶氧水平、生物反应器类型以及补液控制策略。有效优化这些条件是培养体系整体健康且其生长效率高且稳定的主要决定因素。
但由于变量之间的相互依赖性，独立优化每个变量是不现实的，此外，还有时间和资源方面的限制。传统上，优化是通过反复试验来完成的- 根据研究人员对系统的理解和经验来改变各种参数。实验设计 (DOE) 和统计分析是可以显著简化工艺优化这样复杂任务的定量工具。
常见的实验室设置涉及使用微量的培养物来优化基本工艺参数，包括温度、pH 值和溶氧。一次培养大约 50 个样本可以让研究人员在不同的生长条件下进行实验。DOE 是一种主动使用的工具，因此研究人员可以设计这些微型系统来同时操纵多个变量并有效地确定一组最佳的关键过程参数。
DOE 也可用于在体积从 500 mL 到 10 L 的规模缩小系统中进行故障排除。它允许系统设计人员从通过反复试
验解决问题转向基于统计相关数据的解决方案，这些数据可解释大量的交互过程变量。
过程分析技术 (PAT) 只是指添加在线传感器和其它数据收集手段，以收集生产过程中的信息。这可以加深对系统中正在发生的动态过程以及它如何响应任何变化的理解 - 这意味着系统设计人员可以根据实时数据调整控制器。
虽然 PAT 通常在 GMP 生产环境的背景下进行讨论，但增加传感的概念在实验室和中试设施中同样有益。新的信息使研究人员、系统设计人员甚至自动控制系统能够实时调整关键过程参数。
此外，当在实验室中实施 PAT 式传感时，它可以更简单地将完全优化的系统过渡到 GMP 生产规模环境。
监测微量培养条件下的生长对于研究人员了解各种生长条件的影响当然至关重要。然而，由于培养体积非常小，取样用于分析仪可能会改变培养条件，这足以影响整体生长。
为了解决这个问题，研究人员正在改用台式设备，这些设备可以自动从培养中取样并分析参数，包括 pH 值、细胞密度、营养水平和有毒代谢废物水平。该过程使用比传统分析仪所需的样品更小的体积，从而减轻了从培养中移除样品的影响。它还可以进行更频繁的测试，而不需要研究人员经常关注系统。
当与基于 DOE 的软件相结合时，自动测试系统可以创建从细胞培养到反应器控制的反馈回路，提供前所未有的实时系统控制水平。
这种严格的过程控制可确保准确测量氧转移率等规模放大参数，从而允许基于实验室规模培养，控制中试和生产工艺的开发。对这些参数的密切控制意味着完全排除试验系统故障所需的规模缩小循环将减少，并且可以更快地转移到生产环境中。
工艺强化的目标是开发在不增加整体系统成本的情况下提高效率和产量的工程方法。
在生物反应器中，工艺强化的一个关键目标是增加反应器内培养基中的细胞密度。这一方面是通过从传统 2D 生长（如扁平培养器皿）过渡到 3D 生长来完成的：如在微载体或纤维上进行培养的生物反应器能够在单位培养基体积中支持更高的细胞量。
另一方面，在不增加生产占地的情况下，提高种子和生产生物反应器的产量可以节省大量资金。此外，相对于规模放大，“横向规模扩展”提供了一个有趣的选择：即建立工艺已优化并验证的 2,000 L 一次性生物反应器的“平行复制”，以满足生产需求，而不是过渡到更大的重复使用生物反应器，这可能可以节省成本和时间，并简化操作。
工艺强化的另一个例子是使用灌流策略来培养种子生物反应器，这使生产商能够以更高的细胞密度接种生产生物反应器。在这个例子中，在小规模时使用优化的连续生物反应器，这可实现在生产生物反应器中更快地达到生产阶段，并在创纪录的时间内为患者提供药物治疗，这也是制药 4.0 领域的一个关键部分。
参考文献：
M.A.MacDonald, M.Nobel, D.R.Rechinos, et al., Perfusion culture of Chinese Hamster Ovary cells for bioprocessing applications. Critical Reviews In Biotechnology, 2022.
I.Aifuwa, PAT strategies and applications for cell therapy processing. Current Opinion in Biomedical Engineering, 2022.
