动物细胞培养过程PAT和在线生物检测技术

利用动物细胞反应器大规模培养生产疫苗和抗体是现代生物医药产业的重要组成部分,这些产品在疾病管控、治疗重大疾病当中的作用是不可替代的。在过去的几十年中,动物细胞大规模培养技术已取得了长足的进步,相关产品的产量显著提高。现代生物制药对产品质量和一致性提出了更高的要求。越来越多的过程研究工作致力于提高产品质量和一致性。而一致的工艺性能和Qb D需要充分利用过程分析技术(process analytical technology,PAT)。对动物细胞培养过程的PAT应用、过程检测的类型、过程在线检测传感器和在线检测技术进行了较系统的介绍。

基于Pro/TOOLKIT的产品工艺性分析系统研究

探索了利用Pro/TOOLKIT二次开发软件,开发设计产品的工艺性审查分析系统,在设计的初期即展开工艺性自动审查分析,使之符合数字化制造的要求。

基于在线拉曼和在线活细胞检测的PAT控制PRV疫苗智能生产工艺研究

减少乳酸和氨积累一直是动物细胞培养的一个目标,保持培养过程中较低浓度葡萄糖和谷氨酰胺的工艺控制法是最便捷和高效的优化策略。基于在线拉曼检测技术和比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)自动反馈控制技术,实现了BHK-21细胞伪狂犬病毒(pseudorabies virus,PRV)疫苗生产过程中低葡萄糖浓度(0.5 g/L左右)和低谷氨酰胺浓度(1.5 mmol/L左右)控制,乳酸和氨积累量分别降低了26.0%和30.3%,病毒接毒时pH维持在6.75以上,并利用在线活细胞检测技术确定了最佳补料时间、最佳接毒时间及最佳收毒时间。经过补料操作后,细胞比生长速率最大值延迟了12 h,且细胞高活性状态维持了更长时间(24~48 h),在保持单细胞产毒能力的同时,有效提高了接毒时的细胞密度,最大病毒滴度达到高糖对照组的10倍及手动流加组的1.4倍。替代传统手动补料操作,成功建立了基于低葡萄糖和谷氨酰胺浓度以及在线拉曼和在线活细胞检测的BHK-21细胞反应器过程分析技术(PAT)控制的PRV疫苗智能生产工艺,为实现生物药物的智能制造奠定了基础。

物联网软件体系结构中的感执模型的求精

物联网的基本功能是感知物理环境,并根据实时的感知信息和用户的执行需求实现对物理环境的控制.因此,感执模块是物联网软件的核心模块.为最终将软件体系结构应用于物联网软件的开发,在基于物理模型的物联网软件体系结构(physical-model driven software architecture,简称PMDA)研究的基础上,对PMDA中的感执模型SEM进行求精,求精后的感执模型称为R-SEM.R-SEM考虑了物联网的特有属性,将SEM的内部构件按照物理应用的感执工作流程分解为用通信顺序进程(communication sequential process,简称CSP)表达的子构件来说明构件端口的功能实现,并采用CSP中的导管运算符来说明子构件的端口与构件的端口之间的同步,通过CSP描述了子构件与子构件之间的交互.使用进程分析工具(process analysis toolkit,简称PAT)对R-SEM进行了验证.验证结果表明:R-SEM中子构件之间的交互、子构件的端口与构件的端口之间的同步保持了SEM所具有的保证物理应用之间有效互联的性质——不死锁、不中止和不发散.由于R-SEM精化了SEM的内部组成,且保持了SEM的有效互联性质,因此,R-SEM对最终将PMDA应用于物联网软件的开发具有实际的指导意义.

阿司匹林合成过程在线分析实验教学实践

针对阿司匹林合成过程在线分析实验内容,采用基于子空间角度转换的化学计量学方法,通过求取反应体系拉曼光谱响应与阿司匹林对照品光谱的角度值,实现阿司匹林合成产物的无损定量分析和反应过程趋势跟踪。通过在教学中引入过程分析技术(PAT)的观念和教师科研成果,实施实验教学改革,让学生对新技术产生直接认识,拓宽了学生的视野,提高了学生的学习兴趣、综合素质和创新能力。

流程工业分析技术及分析仪表的发展

论述流程工业分析技术发展现状及分析仪表技术问题,对现场总线技术在过程分析技术中的应用进行了探讨。

Powerlink协议异步调度机制的建模与分析

针对通信协议进行形式化建模与分析,能够很大程度上提高工控协议的安全性。通过分析开源实时以太网Powerlink的同步、异步阶段的不同通信行为,以及在同步阶段的不同通信模式,提出一种利用CSP(Communication Sequential Process)语言对Powerlink协议进行形式化建模的方法。使用该方法能够描述Powerlink在数据链路层上不同节点之间的通信行为,以及描述在随机产生异步请求的情况下,异步阶段的异步请求调度行为。同时,该方法也准确模拟了协议运行过程中,错误处理机制对丢失帧情况的处理过程。最后利用软件PAT(Process Analysis Toolkit)验证了这些异步调度过程是否满足优先级顺序等性质,有助于对协议的运行机制进行深入分析。

大规模哺乳动物细胞培养工程的现状与展望

近年来,随着对疫苗和治疗性蛋白类药物等多种生物制品需求量增加以及产品质量要求的提高,细胞大规模培养技术也不断发展。为了增加产量、降低成本,生产更安全有效的药物,大规模细胞培养过程的开发至关重要,而动物细胞的工艺优化和规模放大具有挑战性。提高细胞培养工艺表达量、扩大细胞培养生产规模、保证表达抗体质量稳定成为目前大规模细胞培养过程中亟待解决的问题,迫切需要进一步研究和开发细胞培养工艺。本文围绕以上问题,系统综述了通过优良细胞株的构建、培养基设计与无血清培养基的开发、基于过程分析技术(PAT)培养工艺的优化与放大,建立合适的大规模培养体系,实现细胞的高密度培养和产物的高效表达。与此同时,细胞培养过程中产生的多源异质数据基本依靠低效的人工处理与判断,缺乏深层次的全局因素考虑。为此,未来希望通过人工智能深度挖掘数据之间的关系并指导细胞培养过程工艺优化与放大,实现真正的智能生物制造。

中药生产过程质量控制关键技术研究进展

中医药发展已上升到国家战略层面,在医药行业贯彻实施"中国制造2025"战略的新形势下,中药生产过程质量控制是中药工业需要加快突破的关键领域之一。对中药生产过程质量控制领域在工艺设计、分析检测、过程建模、制造装备等方面的关键共性问题进行解析,综述了中药生产过程质量控制体系中工艺过程理解、生产过程实时分析方法开发、过程控制策略建立3个方面的研究进展;并结合企业研究实践,介绍了质量源于设计(quality by design,Qb D)、过程分析技术(process analytical technology,PAT)、实验设计(design of experiment,DOE)、多变量统计分析等关键技术在上述3个研究方向中的应用进展,分析了实际工业应用的难点问题并对其应用前景进行展望,旨在为中药企业应用和提升生产过程质量控制技术提供参考。

过程分析技术在药品生产过程中的应用

首先阐述过程分析技术(process analysis technol ogy,PAT)的概念并探讨了其与实时放行(real time release,RTR)、质量源于设计(quality by design,QbD)、设计空间(design space,DS)及质量风险管理(quality risk management,QRM)的关系;其次概述了PAT研究应用的工具并重点综述近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)技术在化学药品及中药实际生产过程的应用;最后总结了PAT存在的问题及其应用前景。