數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代已為各行各業(yè)的第四次工業(yè)革命鋪平了道路，其中包括面向生物制藥制造的“生物制藥4.0”，其核心是在于整合先進的過程分析技術(shù)（PAT）與人工智能（AI）算法，實現(xiàn)從研發(fā)到生產(chǎn)的全鏈條實時監(jiān)控、精準(zhǔn)控制和主動優(yōu)化，代表了從傳統(tǒng)基于批次的事后檢驗向質(zhì)量源于設(shè)計（QbD）理念下實時質(zhì)量保證的方式轉(zhuǎn)變，并為連續(xù)生產(chǎn)工藝（CM） 提供技術(shù)支持。

PAT：生物工藝過程理解的基石

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PAT是由美國FDA倡導(dǎo)的框架，PAT工具鏈已從單一過程參數(shù)的傳感器，演變?yōu)楹�蓋多模態(tài)過程分析儀（如在線拉曼光譜、NIR、MES）的集成體系。旨在通過實時測量關(guān)鍵工藝參數(shù)（CPPs）與關(guān)鍵質(zhì)量屬性（CQAs），提升對生產(chǎn)過程的理解與控制（FDA, 2004）。PAT核心工具的發(fā)展路徑聚焦于更高靈敏度、特異性、魯棒性及與過程的無縫集成。 PAT廣泛應(yīng)用面臨復(fù)雜生物過程干擾下的光譜解析困難（如基質(zhì)效應(yīng)）、傳感器校準(zhǔn)與維護的復(fù)雜性、海量高維數(shù)據(jù)實時處理與解讀的瓶頸等挑戰(zhàn)。人工智能（AI）算法通過解析高維異構(gòu)數(shù)據(jù)、構(gòu)建動態(tài)預(yù)測模型，驅(qū)動PAT進入“感知-決策-控制”閉環(huán)的新階段。

AI算法：生物工藝過程的智能大腦

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AI算法作為生物工藝過程的智能大腦，其選擇高度依賴于數(shù)據(jù)特性與應(yīng)用目標(biāo)： AI算法的核心優(yōu)勢在于其強大的模式識別、非線性建模、自適應(yīng)學(xué)習(xí)及預(yù)測能力，能有效處理PAT產(chǎn)生數(shù)據(jù)，實現(xiàn)生物工藝持續(xù)控制與動態(tài)優(yōu)化。

AI+PAT：實時監(jiān)測與預(yù)測未來

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深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的連續(xù)工藝強化

基于AI算法驅(qū)動的過程分析技術(shù)（PAT）平臺，整合多源傳感器數(shù)據(jù)與實時控制策略，實現(xiàn)對生物制藥連續(xù)生產(chǎn)工藝（如灌注培養(yǎng)、連續(xù)下游純化）的閉環(huán)優(yōu)化。通過深度學(xué)習(xí)模型解析非線性過程動態(tài)（如細胞代謝狀態(tài)、產(chǎn)物關(guān)鍵質(zhì)量屬性波動），結(jié)合先進過程控制（APC）系統(tǒng)實現(xiàn)：

• 實時異常檢測（如培養(yǎng)基成分偏移、層析柱載量異常）；
• 自適應(yīng)調(diào)整關(guān)鍵工藝參數(shù)（CPPs）；
• 確保產(chǎn)品關(guān)鍵質(zhì)量屬性（CQAs）一致性；
• 縮短生產(chǎn)周期，降低能耗與緩沖液消耗，并符合ICH Q8/Q9質(zhì)量源于設(shè)計（QbD）框架的實時放行要求。

基于大數(shù)據(jù)與數(shù)字孿生的知識管理

針對生物工藝中多元變量耦合的CQA-CPP關(guān)聯(lián)性（如細胞生長-產(chǎn)物糖基化關(guān)系），構(gòu)建多變量分析（MVA）模型：

• 數(shù)字孿生應(yīng)用：集成生物反應(yīng)器動力學(xué)模型、純化單元操作數(shù)據(jù)，構(gòu)建全流程數(shù)字化鏡像，用于預(yù)測性維護及工藝參數(shù)敏感性分析（DoE虛擬驗證）；
• 大數(shù)據(jù)引擎：融合歷史批次數(shù)據(jù)與實時PAT數(shù)據(jù)流，通過機器學(xué)習(xí)建立風(fēng)險控制策略，鎖定設(shè)計空間邊界，降低工藝轉(zhuǎn)移失敗率。

自適應(yīng)預(yù)測控制系統(tǒng)

自適應(yīng)預(yù)測控制系統(tǒng)（APC）是一種先進的實時優(yōu)化控制策略。它結(jié)合了預(yù)測控制模型和在線參數(shù)估計能力，利用描述工藝動態(tài)的數(shù)學(xué)模型來預(yù)測關(guān)鍵工藝參數(shù)未來一段時間內(nèi)的變化趨勢。優(yōu)化器根據(jù)預(yù)測結(jié)果、設(shè)定的目標(biāo)以及操作約束，計算出最優(yōu)的未來控制動作序列（如補料速率、溫度設(shè)定值、通氣量等）。其核心在于系統(tǒng)能夠持續(xù)利用在線傳感器或?qū)崟r分析儀獲取的實際工藝數(shù)據(jù)，自動更新和校正其內(nèi)部預(yù)測模型的參數(shù)。這種在線學(xué)習(xí)和模型調(diào)整能力使APC能夠有效應(yīng)對生物系統(tǒng)固有的變異性（如細胞批次差異、環(huán)境擾動、模型失配），提高工藝的穩(wěn)健性、一致性、產(chǎn)物收率和質(zhì)量。 Akwa® PAT在線過程分析系統(tǒng)
Akwa® PAT是由浚真生命科學(xué)自主研發(fā)的用于關(guān)鍵工藝參數(shù)（CPP）和關(guān)鍵質(zhì)量參數(shù)（CQA）持續(xù)監(jiān)測和優(yōu)化的在線過程分析系統(tǒng)。包括Akwa®Cyte在線細胞傳感器 、Akwa®Raman在線拉曼分析儀和Akwa®UV在線純化和分離過程分析系統(tǒng)，助力生物藥企通過先進的PAT技術(shù)確保產(chǎn)品質(zhì)量及一致性，從而減少浪費、降本增效、實現(xiàn)高效工藝和技術(shù)轉(zhuǎn)移。 盡管AI算法與PAT技術(shù)的應(yīng)用面臨克服技術(shù)集成與監(jiān)管適應(yīng)性的雙重挑戰(zhàn)，但其潛力已得到廣泛認(rèn)可。通過構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、開發(fā)可解釋且魯棒穩(wěn)健的AI模型、創(chuàng)新適應(yīng)性監(jiān)管框架，并深化對生物過程機理的理解，AI-PAT融合將生物工藝從實時監(jiān)控走向預(yù)測優(yōu)化，最終實現(xiàn)基于閉環(huán)控制的自主決策，推動生物制藥產(chǎn)業(yè)進入智能化、連續(xù)化的新紀(jì)元。

參考資料：
[1]FDA. (2004). Guidance for Industry: PAT — A Framework for Innovative Pharmaceutical Development, Manufacturing, and Quality Assurance. U.S. Food and Drug Administration.
 

浚真生命科學(xué)簡介

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      上海浚真生命科學(xué)有限公司是一家專注于“生物智造4.0”產(chǎn)品的高新技術(shù)企業(yè)與國家級科技型中小企業(yè)。公司擁有多領(lǐng)域交叉學(xué)科的技術(shù)團隊，核心團隊均來自于北京大學(xué)多個院系，已提交并獲得國家專利30余項，PCT授權(quán)1項。
       公司深耕生物工藝制造場景，聚焦核心技術(shù)：基于算法驅(qū)動的光學(xué)傳感與生物分析系統(tǒng)技術(shù)（光學(xué)編碼、非標(biāo)記成像、高光譜成像），實現(xiàn)生物工藝在線監(jiān)控與過程分析（PAT）；以及基于先進的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能建模工具和模型評估方法，實現(xiàn)快速而精確的特異性生物建模。
        公司自主開發(fā)先進的設(shè)備、軟件和耗材，產(chǎn)品的工藝制造達到100%國產(chǎn)化率。核心產(chǎn)品包括：CytScop^®系列智能細胞計數(shù)儀及Akwa^®PAT系列在線過程分析產(chǎn)品（涵蓋EAS在線自動采樣系統(tǒng)、Akwa^®Cyte 在線細胞傳感器、Akwa^®Raman在線拉曼分析儀、Akwa^®UV在線純化和分離過程分析系統(tǒng)。可廣泛應(yīng)用于疫苗、重組蛋白、單抗藥物及細胞基因治療產(chǎn)品等生物制劑的生產(chǎn)工藝開發(fā)與質(zhì)量體系優(yōu)化。
      公司已順利通過ISO9001:2015質(zhì)量管理體系認(rèn)證，致力于引領(lǐng)全球生物制藥與生物制造工藝流程自動化、數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，推進生物傳感技術(shù)與生物工藝過程建模的發(fā)展和應(yīng)用。