观点

导语：如何通过可靠的工艺获得更稳健的性能和产品质量，业界长期以来一直在上下求索。作为全球生物药CRDMO领导者，药明生物秉承质量源于设计（QbD）理念，建立了基于拉曼光谱的过程分析技术（PAT）平台，并先后成功应用于小试、中试和GMP生产中，提升了对产品质量属性（PQA）的控制能力，在开发出更好工艺的同时加快CMC开发进度，为稳定地放大生产乃至商业化生产奠定了基石。近期，药明生物团队又首次将基于拉曼光谱的PAT成功应用至1000升GMP生产细胞培养过程。本文将与业界同仁分享我们在该领域的经验与洞见。

近年来，质量源于设计（QbD）和过程分析技术（PAT）的概念被广泛接受并应用于提高过程的稳健性，监控和改进过程开发和药品生产。PAT技术，特别是在线实时监测技术，在开发可靠的新工艺以生产具有期望质量特性的产品方面显示出巨大潜力。FDA在2019年颁布的《Quality Considerations for Continuous Manufacturing Guidance for Industry》指南中也建议在连续化生产中应用PAT工具实现过程监控和调控，保证药品质量，降低生产成本，践行质量源于设计理念。

图片来源：PAT，模型决策和过程控制助力单克隆抗体实现全连续化生产¹

拉曼光谱技术是基于拉曼散射原理检测被测物组分及含量的方法，已被广泛应用于食品、化工等行业定性和半定量分析中。目前，全球已有越来越多的制药企业应用拉曼光谱法作为药品质量研究、控制及生产过程分析技术（PAT）的重要手段之一。细胞培养过程相当复杂，生物反应器中的成分往往高达50-100种，细胞生长、代谢、生化和生产力以及产品质量对于成功的生产都很重要。拉曼光谱使传统的细胞培养过程能够仅使用一个探头实时监测甚至控制大量参数，从而大大简化了PAT的复杂性。

药明生物全球生物制药开发及运营总裁、首席技术官周伟昌博士在专业杂志《GEN News》上发表的《未来生物工艺技术发展趋势》文章²中也指出，大规模生产中采用过程分析技术（PAT），如拉曼光谱，以及其他在线检测方法，可实现重要工艺参数和性能的实时检测和控制。现在行业内已开发多种PAT平台，可用于在线监测连续生物工艺过程中的产物聚集化和碎片化度，以及自动控制活细胞密度，这有助于开发更好的工艺，并加快CMC开发进度。

图片来源：拉曼技术赋能上游细胞培养开发与生产示意图

早在2018年，药明生物就组建了专门的PAT团队，致力于开发包括拉曼光谱在内的PAT技术，应用于技术开发和大规模生产中。药明生物已经积累了丰富的项目经验，针对不同项目特性（如单抗、双抗、酶等）和客户个性化需求定制适宜的预测模型，包括设备验证，利用设备建模预测物质浓度，在线监测各项工艺参数和性能和各类基于预测参数的反馈控制，并且在专业期刊上发表了相关论文^3,4。借助药明生物自主知识产权平台，药明生物可以实现光谱的全流程自动处理并依托于大数据库，云计算和机器学习模型及控制算法，实现多种复杂模型预测反馈控制功能。

图片来源：药明生物拉曼平台简介

目前，药明生物在上游细胞培养领域，已经具备多种基于拉曼光谱的过程分析能力，包括但不限于以下能力，可以实现从小试生物反应器到大规模GMP生产一次性生物反应器的的多参数实时监测，non-GMP规模基于拉曼的实时反馈控制，帮助客户在研发端降本增效，在生产端更好地执行批次生产。

1）多种细胞培养参数的实时监测，包括活细胞/总细胞数目，细胞活率，葡萄糖、谷氨酰胺、谷氨酸以及其他多种氨基酸浓度，乳酸、铵等代谢副产物浓度，pH、CO₂分压、渗透压等其他参数等；

2）蛋白（包括单克隆抗体、双特异性抗体及其他）产量、质量的实时监测，如聚体、碎片、糖基化修饰等的实时监测；

3）进阶的细胞培养工艺控制，包括自动补料、降温，基于营养消耗的实时营养流加，以及各类其他反馈控制；

4）赋能灌流培养控制，包括传统灌流培养的放流速率自动控制，以及WuXiUP^TM加强型灌流培养的多参数自动控制，及产量实时监测以赋能连续亲和捕获等；

案例分享：基于拉曼光谱的PAT首次成功放大至1000升GMP生产细胞培养

近期，药明生物首次在GMP生产1000升一次性生物反应器实际项目中应用拉曼光谱技术，实时监测细胞培养中各参数，保障敏感细胞株大规模生产稳健、顺利完成，增强了客户对于挑战项目顺利执行的信心。

图片来源：随模型优化，不断提升预测精度，模型中试验证后应用于1000升GMP生产

图片来源：药明生物GMP车间实时展示监控拉曼监控1000 L某代谢产物曲线

在过程中，生产项目团队借由此技术，可以实时观察各项参数的变化。特别地，在前期实验观测到的批次培养关键点时，团队可以实时掌握各参数随着操作的变化，进而降低工艺放大生产的风险。

随着细胞培养工艺开发从简单的工艺参数优化，逐渐向大规模、自动化、低成本、高产量等方向发展，加强实时监测工艺过程，特别是确定关键质量属性至关重要。而PAT应用于细胞培养过程就在于加强关键过程参数的监控来确保蛋白药物的最终质量。此次基于拉曼光谱的PAT成功放大至1000升GMP生产细胞培养，也为药明生物持续应用和拓展PAT，加速优化工艺开发和生产等奠定了坚实基础。未来药明生物也将继续探索和推广PAT，为全球合作伙伴赋能，帮助客户更好地实现速度、质量和成本之间的平衡，造福广大病患。

参考资料：

(1)Chopda, V.; Gyorgypal, A.; Yang, O.; Singh, R.; Ramachandran, R.; Zhang, H.; Tsilomelekis, G.; Chundawat, S. P. S.; Ierapetritou, M. G. Recent Advances in Integrated Process Analytical Techniques, Modeling, and Control Strategies to Enable Continuous Biomanufacturing of Monoclonal Antibodies. J. Chem. Technol. Biotechnol. 2022, 97 (9), 2317–2335. https://doi.org/10.1002/jctb.6765.

(2)Zhou, W. Secure the Future of Bioprocessing by Meeting Four Key Challenges: WuXi Biologics Stresses the Importance of Adopting Continuous Bioprocessing, Single-Use Systems, Digitalization Technologies, and Artificial Intelligence. Genet. Eng. Biotechnol. News 2022, 42 (1), 52–55.

(3)Chen, G.; Hu, J.; Qin, Y.; Zhou, W. Viable Cell Density On-Line Auto-Control in Perfusion Cell Culture Aided by in-Situ Raman Spectroscopy. Biochem. Eng. J. 2021, 172, 108063. https://doi.org/10.1016/j.bej.2021.108063.

(4)Liu, Z.; Zhang, Z.; Qin, Y.; Chen, G.; Hu, J.; Wang, Q.; Zhou, W. The Application of Raman Spectroscopy for Monitoring Product Quality Attributes in Perfusion Cell Culture. Biochem. Eng. J. 2021, 173, 108064. https://doi.org/10.1016/j.bej.2021.108064.