1956年，Theodore Puck從中國倉鼠中分離出的卵巢細胞（Chinese Hamster Ovary，CHO），憑著耐受強、重組基因擴增和表達高效等特性，成為生產蛋白類藥物的shouxuan宿主。

作為新藥和新疫苗開發的全球lingjun企業，GSK（葛蘭素史克）便瞄準到中國倉鼠卵巢細胞（CHO）培養工藝的開發中，計劃用于生產單克隆抗體。

而規模化生產抗體等生物藥的關鍵，在于在人工控制條件下的生物反應器中懸浮培養細胞。

由于活性產物會在細胞內經歷復雜的生物反應，要想Zui大限度提高產量和質量，首先需要量化CQA與CMA、CPP的關系：

尤其對于CHO細胞而言，其代謝特點是葡萄糖和谷氨酰胺攝取率高，以及乳酸和銨鹽的代謝副產物分泌率高。其中乳酸如果超標，不但會抑制細胞生長和蛋白質產生，甚至會導致細胞死亡。

減少乳酸Zui常用的方法，就是控制培養基中的葡萄糖含量，讓其盡可能達到培養zuijia濃度（過高不完全氧化產生乳酸、過低則會影響細胞生長和產能），這就需要對葡萄糖的消耗與需求、乳酸的生產速率，以及目的蛋白的表達量等多組參數進行綜合考慮，并平衡葡萄糖和Gln的比例，調整進料策略。

在過去，傳統工藝開發方式，一般會花費大量時間、財力、人工成本來設計和實施海量實驗，走彎路難以避免，且投入產出比往往很低。

為了高效優化生物反應器控制和補料策略等設定點，Zui大化高質量產品的生產，GSK迫切期望利用新的方法工具，加速實驗設計和細胞培養工藝的探索進程。

模型落地三步走，讓策略優化少走彎路

縱觀整個生物制藥行業，為了減少實驗負擔，用機理模型來模擬細胞培養過程動力學，逐漸成為了行業發展的一種趨勢。雖然一直以來，人們對于細胞培養動力學建模的學術研究十分活躍，但這些模型尚未在工業中廣泛采用，且許多企業至今仍然缺乏非專家可以使用的工具。

如何破解細胞培養工藝難題？從哪里開始入門？西門子PSE制藥行業專用的工藝數字孿生軟件gPROMS FormulatedProducts，吸引到了GSK的注意。

多年來，通過快速配置、校準和部署基于科學的、數據校準的數字孿生，gPROMS FormulatedProducts內置有完備的細胞培養動力學模型，可以對工藝上下游進行綜合、全面的分析，幫助了許多國際zhiming制藥企業，快速、輕松汲取來自專業文獻中的知識，解決實際生產難題。

合作伊始，GSK經過西門子制藥團隊的專業培訓和技術支持，系統地學習了機理建模方法，并決定通過三步走的方式，讓數字模型在現實培養場景中落地生根、開花結果：

第一步：模型選擇

針對CHO細胞培養過程，GSK采用了描述細胞在單一有機底物下生長和代謝過程的Monod細胞反應動力學模型。

GSK所借助的Monod模型由14個方程和25個參數組成，如表征細胞的比生長速率與限制性底物濃度之間關系方程等，能全面描述CHO細胞的補料分批環境。

Monod模型中的有代表性的公式

通過建立這些方程，GSK得以對整個培養和生產過程，包括對細胞生長、死亡、裂解，細胞分泌的副產物（如氨、乳酸等）變化速率，傳質、傳熱和能量消耗等復雜過程，進行框架描述和參數求解。

用方程表達數據聯系，對于將數據轉化為可用知識、加快企業技術轉移、工藝放大大有裨益。

當然，除了軟件中預定義的模型外，gPROMS FormulatedProducts中的模型自定義功能，還可以讓工藝開發者自由展開二次開發，以探索更新穎的機理模型、捕捉更復雜的現象、拓展更多可能性。

第二步：模型校準和驗證

當生物反應器機理模型配置完畢，如何確定保證機理模型的jingque性呢？下一步就需要通過準確估算機理模型中的未知參數來校準模型，并用實驗數據來驗證模型預測的準確性。

四種實驗條件下活細胞濃度(左)和單抗滴度(右)的模型軌跡(線)和實驗數據(點)

其它工藝參數的模型軌跡(線)與控制條件的實驗數據(點)的對比

不同于從零開始的探索，GSK只需要用少量、有針對性的變量控制實驗（如補料頻率和滴度變化等），就能完成模型的參數估計工作、充分表征工藝過程。

如上圖所示，該模型的擬合程度已經較高，很好地達到了GSK的理想預期。gPROMS FormulatedProducts讓GSK快速明確了工藝優化方向，大大提高研發效率，減少材料和時間的浪費。

第三步：模型的應用

除了繁雜的輸入、輸出變量外，細胞培養過程中還會面臨許多不可控因素，如環境變量和突發事件等對產品質量的影響。

如何有效評估這些因素對工藝系統的影響程度呢？這就不得不提gPROMS FormulatedProducts的GSA全局系統分析中的敏感性分析功能。

GSA利用校準好的模型充分評估CQA與CMA、CPP之間的相互關系，確定理想的工藝操作區間，以及模型中需要額外調整的區域。當然反過來，理想的操作區間確定后，也可以用于計算機虛擬實驗，優化工藝條件以滿足指定的模型輸出，Zui終實現優化工藝設計的目的。

標準化后的敏感性指數總結

在gPROMS FormulatedProducts的幫助下，GSK可以很好地識別關鍵質量屬性（CQAs）對關鍵工藝參數（CPPs）和關鍵材料屬性（CMA）的敏感性，精準鎖定關鍵工藝參數，充分探索設計空間。

依托GSA的強大功能，GSK可以按總效應指數，在計算機上對各個影響因素的敏感性進行排序。如上圖所示，Zui終確定了與乳酸消耗和分泌相關的參數，對于模型反應的影響Zui大。

Zui終，基于gPROMS FormulatedProducts提供的cell culture動力學模型，GSK捕獲了多個關鍵的CHO細胞培養過程變量的變化——包括葡萄糖、活細胞濃度（VCC）和滴度等。

客戶收益

在實際應用過程中，GSK用計算機模擬替代繁瑣實驗，讓工藝優化從完全以實驗數據驅動，轉為僅需少量實驗數據的機理模型，不僅大幅節省了DoE實驗的時間、材料和人工花費，打開了用更低成本實現更佳效果的全新思路。

由于gPROMS FormulatedProducts具備系統性模擬的功能，可以用于仿真系統中任一單元某變量的變化對全局系統造成的影響。

因此在工藝過程數字化中，可以有效降低突發事件、設備意外（如泵發生損壞，沒有及時排出代謝副產物）等造成的負面影響，保障生產效率和藥品質量達標、縮短藥品上市周期。

現階段，GSK正在繼續完善模型，擴大該機理模型在優化進料策略上的應用，并不斷加深對細胞生長動力學機理模型和工藝流程的理解。

gPROMS：端到端數字孿生的全局賦能

近年來，基于細胞動力學機理模型的開發方式，為從細胞培養到分離純化的全局藥物制備Zui優工藝探索，創造前所未有的便捷。

gPROMS FormulatedProducts工藝數字孿生為R&D、工程應用、實際生產帶來了高效預測和指導，并為用戶優化過程設計、風險評估、設計空間探索，帶來前所未有的便捷。

系統擁有貫穿生物制藥上下游的數字孿生模型

當然，作為全生命周期的仿真軟件，gPROMS FormulatedProducts 的應用不只局限于生物反應器，而是能全面貫穿從上游細胞培養，下游層析過濾，到制劑的各流程。覆蓋上下游的機理模型，能為生物制藥企業提供一整套端到端的流程仿真解決方案。