生物制药树脂作为一类关键的材料，在生物制药领域扮演着至关重要的角色。这些树脂主要由聚合物化学成分组成，是坚固的固体载体，其物理化学性质，包括化学惰性、最佳颗粒和孔径以及与生物分子的相容性，使其能够实现多种应用。本文将探讨拉曼高光谱成像与机器学习技术在生物制药树脂分析中的应用，并展示如何通过这些技术深入理解树脂的化学和物理性质。

生物制药树脂的应用

生物制药树脂因其独特的物理化学性质，在生物制药领域有着广泛的应用。球形微珠是填料的主要形式，特别适用于色谱柱纯化和结合应用。环氧树脂基树脂珠已作为酶固定的载体得到广泛应用，从而大大促进了生物催化的工业实施。离子交换树脂同样用作药物递送的载体，可以精确控制活性药物成分（API）的速率、强度和持续时间。

技术挑战与需求

尽管树脂被广泛使用且性能良好，但在评估树脂的形态、物理和化学属性的技术方面仍存在显著差距。鉴于填料对生物制药应用中的活性、稳定性、选择性和特异性有重大影响，因此确定填料本身的空间分布至关重要。目前，经常用于此目的的技术需要荧光标记，增加了复杂性、成本和潜在的实验限制。

拉曼高光谱成像的优势

以非侵入性、非破坏性的方式同时测定空间和分子信息，而无需任何样品制备或更改仍然是一项重大挑战。拉曼光谱、红外光谱或其他工具等光谱技术为满足这一需求提供了潜在的解决方案。其中，拉曼光谱是一项强大的技术，可在各种化学和生物物质中提供无标记的分子指纹。拉曼高光谱成像将拉曼光谱与光学显微镜相结合，能够同时收集空间和分子信息。

机器学习在数据分析中的应用

提取嵌入在庞大、复杂的高光谱数据中的所有有用信息仍然是一项具有挑战性的任务。机器学习为这一无处不在的挑战提供了解决方案，并取得了显著的最新进展。主成分分析（PCA）已被证明可以有效地分辨光谱并从高光谱图像生成化学浓度图。多元曲线分辨率 - 交替最小二乘法（MCR-ALS）和非负矩阵分解（NMF），受益于它们具有物理意义的约束，已经证明了推导出具有化学意义的光谱和空间分布的能力。

图像分割与k-means聚类

图像分割涉及机器学习方法，用于将图像数据驱动的预测性分区为不同的集群，在包括地理学、计算机视觉和生物医学成像在内的各个学科中都具有重要意义。在基于分割的机器学习方法中，k-means是最受欢迎的分区聚类算法之一，并且由于其计算效率，它被广泛用于大型成像数据集。

无监督机器学习在树脂分析中的应用

在这项研究中，我们利用NMF（一种无监督机器学习方法）对高光谱图像进行去卷积，以获得实验数据中所有成分的分子和空间分辨率，随后，我们利用k-means聚类的机器学习技术进行图像分割。这种方法提供了一种新方法，该方法利用两种不同的无监督机器学习工具的独特属性来实现复杂高光谱数据的简化反卷积和分割，而无需进行广泛的数据标记和模型训练。

实验材料与方法

为了广泛评估我们提出的技术，我们在此展示了生物制药树脂在所有实验数据集中的空间和光谱分辨率。我们选择Immobead 150P作为代表性填料，用于开发和评估我们提出的技术。Immobead 150P是一种广泛使用的商业甲基丙烯酸酯共聚物化学填料，具有环氧乙烷官能化功能。

实验结果与分析

在研究的所有数据集中，NMF成功地对树脂和玻璃基板进行了去卷积，而k-means使用NMF输入信息对高光谱数据进行了分割。这项技术最终阐明了我们复杂的高光谱数据中存在的所有化学物质的分子和空间信息。

定量评估与结果

对我们的机器学习技术进行了严格的评估，其中我们展示了各种定量评估的结果，包括余弦相似性、欧几里得相似性和皮尔逊相关性。本文提出的研究结果强调，我们的技术确实可以阐明生物制药树脂，其中我们通过集成的NMF和k-means方法提供了实质性的好处。

结论与未来展望

将拉曼高光谱成像与机器学习相结合，不仅可以提高填料特异性变异鉴定的精度，而且为更广泛地了解填料具有重要前景。据我们所知，这是无监督机器学习方法的首次报告，该方法采用NMF和k-means的形式，使用高光谱成像来分析生物制药树脂。因此，这项工作提供了强大的新型数据知情技术，可以更深入地了解树脂的化学和物理性质。