软传感器在生物工艺实时监测中的应用
在生物制药工艺中，关键质量属性（CQA）的实时监测对于保证产品质量和工艺控制至关重要。然而，传统的分析方法往往无法提供足够的时间分辨率，导致难以及时调整工艺参数以确保产品质量。软传感器作为一种基于数学模型和过程传感器输入的技术，提供了一种经济有效的实时监测解决方案。本文将深入探讨软传感器在生物工艺实时监测中的应用，涵盖其发展历程、主要优势、挑战及未来发展方向。
软传感器的概述
软传感器，又称软件传感器或虚拟传感器，是基于常用过程传感器的输入与数学算法（模型）相结合的技术，用于估计系统状态变量，否则这些变量将无法实时访问。软传感器可以即时估计无法直接测量的状态变量，或预测未来过程状态变量的值，如推理传感器、虚拟在线分析器或基于观察者的传感器。
软传感器的应用场景
在生物过程中的初步应用主要集中于实时估计过程变量，如生物质、产物和底物浓度或其特定的动态速率。这些初步应用为后续在CQA监测中的应用奠定了基础。最近的一些综述也讨论了软传感器在过程分析技术（PAT）中的主要优势，以及建模技术和不同可能的拓扑结构的缺点。
软传感器的发展历程
软传感器的发展与实时PAT传感器的发展相伴而生，例如实时光谱技术和确定性模型。然而，针对CQA监测的软传感器开发还较少，这可能是由于细胞内机制的复杂性或细胞机制固有的异质性和随机性，或缺乏适当的解释模型。在实际应用中，当分析设备无法提供足够的时间分辨率时，软传感器作为实时CQA推理的可行工具显得尤为重要。
实时CQA监测中的软传感器
软传感器在实时CQA监测中的应用还处于起步阶段，但已有一些成功的案例。例如，Green和Glassey（2015）使用偏最小二乘法（PLS）回归模型，通过考虑细胞培养参数、细胞浓度和培养基氨基酸浓度，估计杂交瘤细胞中产生的单克隆抗体（mAb）的糖基化状态。Ohadi等人（2015）也开发了一种软传感器，使用PLS回归模型基于标记的在线2D荧光光谱估计下游加工过程中的mAb聚集。
软传感器的建模技术
软传感器的建模技术主要包括统计学模型和机理模型两大类。统计学模型如PLS回归、支持向量机（SVM）等，通过大数据训练实现对过程变量的估计。而机理模型则基于对生物过程的深入理解，结合数学模型如代谢通量分析（MFA）进行状态估计。
统计学模型
统计学模型通过大量实验数据的训练，可以实现对复杂生物过程的高效估计。例如，PLS回归模型广泛应用于生物过程的状态估计，能够有效处理多变量系统，并提供高精度的估计结果。
机理模型
机理模型基于对生物过程的深入理解，利用数学模型如MFA和质量平衡模型进行状态估计。虽然这种方法理论上能够提供更准确的结果，但由于哺乳动物细胞代谢和工艺操作条件的复杂性，难以制定可靠的机理模型。
软传感器在CQA监测中的挑战
尽管软传感器在实时CQA监测中具有巨大潜力，但其实际应用仍面临诸多挑战。这些挑战包括模型不确定性、高噪声、动态参数偏移和总误差等。
模型不确定性
软传感器的建模过程中需要估计大量参数，这可能导致模型的不确定性和不足。尤其是在处理复杂的生物过程时，模型的准确性和鲁棒性是一个重大挑战。
高噪声和动态参数偏移
生物过程中的数据往往伴随着高噪声和动态参数偏移，这对软传感器的实时估计提出了更高的要求。为了应对这些挑战，未来的软传感器需要更先进的算法和数据处理技术。
未来发展方向
未来的发展方向包括开发更精确和鲁棒的软传感器模型，以及探索新的建模技术和拓扑结构。以下是一些具体的发展方向：
- 标准化通信协议的实施：为了从不同供应商的分析设备中收集数据，需要实施标准化的通信协议。这将确保数据的兼容性和可移植性，促进不同设备之间的数据共享和整合。
- 自动数据对齐和预处理：在不同工艺阶段实现自动数据对齐和预处理，是确保数据一致性和准确性的关键。通过自动化数据处理，可以减少人为误差，提高数据分析的效率。
- 黄金批次操作条件的识别：通过分析历史数据和工艺参数，识别和定义黄金批次操作条件。这些条件可以作为工艺优化的参考标准，确保生产过程的一致性和稳定性。
- 有效故障检测和统计过程监控：开发先进的故障检测和统计过程监控方法，特别是针对CQA的分析。这些方法可以实时检测工艺异常，及时采取纠正措施，确保产品质量。
- 软传感器的应用：在缺乏足够测量的情况下，使用软传感器实时估计产品状态（CQA）。软传感器通过数学模型和历史数据，可以预测当前工艺参数下的产品质量，提供实时监测的替代方案。
软传感器在生物工艺实时监测中的应用为生物制品开发和生产提供了强有力的工具。这些技术不仅提高了产品质量的一致性和稳定性，还降低了生产成本和风险。尽管在实际应用中仍面临一些挑战，但随着自动采样程序、光谱技术和数据处理技术的不断进步，软传感器将在未来得到更广泛的应用。
通过实施标准化通信协议、自动数据对齐和预处理、黄金批次操作条件识别、有效故障检测和软传感器等综合措施，可以进一步提高生物工艺的监测和控制水平，实现高效的过程和产品质量监测。在未来，软传感器将成为生物制品开发和生产的关键环节，推动生物医药产业向更加智能化和高效化方向发展。