공정 분석 기술(PAT)은 실시간 품질 모니터링을 제조 공정에 통합하여 일관성을 향상시키고 폐기물을 줄입니다. 이는 pH, 산소, 영양소와 같은 요소의 정밀한 제어가 중요한 배양육 생산에 특히 유용합니다. PAT는 인라인 센서, 화학계량학, 자동화 시스템을 결합하여 제품 품질을 보장하면서 규제 표준을 충족합니다.
PAT 구현의 주요 단계:
- 중요 공정 매개변수(CPP) 식별: 온도, 용존 산소, pH, 포도당과 같은 요소에 집중합니다.
- 모니터링 도구 선택: 실시간 데이터를 위한 인라인 센서(e.g., 라만 분광법) 사용.
- PAT 시스템 통합: 센서를 생물 반응기에 연결하여 자동 피드백 제어.
- 예측 모델 개발: 데이터 분석을 사용하여 공정을 최적화합니다.
- 준수 보장: GMP, ISO 17025 및 기타 규제 지침을 따르십시오.
배양육 생산에서 PAT 구현을 위한 5단계 프로세스
생물공정 전문가 패널 토론 I - PAT 구현
중요 공정 매개변수(CPP) 식별
배양육 생산의 성공을 보장하기 위해서는 세포 생존율, 생체량 수율 및 제품 품질에 영향을 미치는 중요 공정 매개변수(CPP)를 식별하는 것이 필수적입니다. 이를 잘못 관리하면 전체 생산이 위험에 처할 수 있습니다.
모니터링할 주요 매개변수
온도는 중요한 요소입니다. 포유류 세포는 약 37°C에서 번성하며, 어류 및 곤충 세포는 최적의 대사 활동을 유지하기 위해 훨씬 더 시원한 환경이 필요합니다 [2].
용존 산소 (DO)는 호기성 대사에 중요한 요소입니다. 생산 규모가 커짐에 따라 충분한 산소 전달을 보장하는 것이 더 어려워집니다 [2]. 산소가 충분하지 않으면 세포는 혐기성 대사로 전환될 수 있으며, 이는 젖산 축적을 초래하여 성장을 방해할 수 있습니다.
pH 수준은 배양의 대사 상태를 보여줍니다. 변동이 있으면 효소 활동을 방해하고 세포 건강에 해를 끼치며, 제품의 특성, 예를 들어 질감 및 수분 보유 능력에 영향을 미칠 수 있습니다 [2][3].
이산화탄소 (CO₂) 수준은 특히 대규모 운영에서 신중하게 관리되어야 합니다. 동물 세포는 CO₂ 수준이 높아지는 것에 특히 민감하므로 지속적인 모니터링이 필수적입니다 [2].
포도당과 영양소는 세포의 주요 에너지원입니다. 포도당 수준이 너무 낮아지면 세포가 굶주려 사망하거나 조기 분화로 이어질 수 있습니다 [2]. 포도당 농도를 낮게 유지하는 것 (e.g., 0.5 g/L 이하)은 비효율적인 대사를 방지하고 젖산 축적을 줄일 수 있습니다 [4].
생존 가능한 세포 밀도 (VCD)는 배양의 성장 단계를 추적하는 데 도움이 되며, 최적의 수확 시기를 결정할 수 있게 합니다 [2]. 배양육의 경우, 높은 세포 밀도는 종종 1×10⁷ cells/mL 이상으로 간주됩니다 [2].
대사산물 축적 - 암모니아와 젖산과 같은 - 은 성장을 방해하고 세포 생존율을 감소시킬 수 있습니다. 이러한 유독성 부산물을 모니터링하고 제어하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 한 방법은 유독성 암모니아 수준을 20% 감소시켰습니다 [2].
전단 응력은 임펠러나 가스 거품에 의해 발생하며 독특한 도전을 제기합니다. 미생물 세포와 달리 동물 세포는 보호 세포벽이 없어 손상에 더 취약합니다. 허용 가능한 스트레스 수준은 종에 따라 다르며 각 세포주에 맞게 미세 조정해야 합니다 [2].
이러한 매개변수는 배양육 생산을 최적화하는 기초를 제공합니다.
배양육에 특화된 매개변수
위의 요인은 전반적으로 적용되지만, 배양육 생산은 특별한 주의가 필요한 독특한 도전을 제기합니다.
CO₂ 민감성은 특히 중요합니다.동물 세포는 미생물 세포에 비해 CO₂ 억제에 더 민감하여 이를 관리하는 것이 중요한 매개변수가 됩니다 [2].
생산 확대는 새로운 우선순위를 가져옵니다. 바이오제약에서는 고부가가치 제품을 위해 바이오리액터가 일반적으로 20,000 L에서 최대치를 기록합니다. 그러나 배양육은 경제적으로 실현 가능성을 유지하기 위해 훨씬 더 큰 용량이 필요합니다. 이를 관점에서 보면, 지금까지 건설된 가장 큰 미생물 바이오리액터는 1,500,000 L를 수용하며, 이는 언젠가 배양육 생산이 도달해야 할 규모일 수 있습니다 [2].
열 관리는 종에 따라 다릅니다. 비포유류 세포는 완전히 다른 난방 및 냉각 시스템을 필요로 하며, 온도 제어는 매우 종별로 특화되어 있습니다 [2]. 이러한 변동성은 유연한 공정 분석 기술(PAT) 시스템을 요구합니다.
마지막으로, 이러한 매개변수에 적합한 모니터링 장비를 소싱하는 것은 까다로울 수 있습니다.
이 CPP를 마스터하는 것은 PAT 도구를 통한 실시간 제어 시스템을 구현하기 전에 필요한 단계입니다.
PAT 도구 선택 및 통합
중요한 프로세스 매개변수를 파악한 후, 다음 단계는 측정 위치와 반응 속도 측면에서 요구 사항에 맞는 센서를 선택하는 것입니다. 인라인 모니터링이 여기서 두드러집니다. 센서가 프로세스 스트림 내에 머물기 때문에, 인라인 모니터링은 at-line 또는 off-line 방법에 비해 가장 빠르고 역동적인 실시간 통찰력을 제공합니다 [6]. 즉각적인 피드백이 필요한 pH나 용존 산소와 같은 매개변수의 경우, 인라인 센서는 샘플링으로 인한 지연을 제거합니다.
센서 및 기술 선택
이 분야에서 두드러진 도구 중 하나는 라만 분광법으로, 배양육 생산을 위한 필수 선택입니다. "분자 지문"을 제공하는 능력 덕분에 포도당과 젖산과 같은 유기 분자를 식별하는 데 특히 효과적이며, 물에 영향을 받지 않습니다 [6][7]. 2026년 1월 Merck/Sigma-Aldrich의 연구는 ProCellics™ 라만 분석기와 Bio4C® PAT 라만 소프트웨어의 효과를 강조했습니다. 이 시스템은 3L 물 재킷 바이오리액터에서 CHO 세포 배양을 모니터링하며, 30분마다 측정을 수행했습니다. 특히, 다섯 가지 매개변수를 동시에 추적하고, 6일째 세포 희석 이벤트 동안 총 세포 밀도와 생존 세포 밀도를 정확하게 구분했으며, 오차 범위는 10% 미만이었습니다 [11].
"라만은 고급 공정 제어를 용이하게 하고 일관된 공정 품질을 가능하게 하기 때문에 상류 바이오프로세스 모니터링 및 제어를 위한 첫 번째 선택의 PAT가 되었습니다." - Karen A Esmonde-White, Endress+Hauser [8]
라만 분광법은 단순히 정밀한 것만이 아닙니다. 주요 대사물질 수준을 10% 미만의 오차로 예측합니다 [7][11]. 그러나 라만만으로는 충분하지 않습니다. 또한 pH, 용존 산소, CO₂, 온도, 압력 및 정전용량을 위한 표준 바이오리액터 센서가 필요합니다 [10][6]. 운영을 간소화하고 오염 위험을 줄이기 위해 - 특히 배양육 생산에서 배치 실패율이 약 11.2%에 달하며 대규모 설정에서는 19.5%로 증가하기 때문에 - 자동 샘플링 시스템이 필수적입니다 [5].
센서를 선택할 때, 다변량 데이터 분석 (MVDA) 및 실험 설계 (DOE) 소프트웨어와 호환되는지 확인하십시오[1]. 이 호환성은 도구가 소규모 R&D 바이오리액터에서 대규모 상업 생산으로 확장될 수 있도록 보장합니다 [1].
바이오리액터 시스템에 PAT 도구 통합하기
현대의 바이오리액터 시스템은 PAT 도구의 통합을 단순화합니다. 비파괴, 인라인 측정은 광섬유 프로브를 사용하여 가능하며, 이는 표준 PG13.5 케이블 글랜드 어댑터를 통해 장착됩니다. 이러한 프로브는 OPC UA 프로토콜을 통해 바이오리액터 시스템에 원활하게 연결됩니다 [8][9][11][1].
데이터 측면에서, Bio4C® PAT Raman 소프트웨어 또는 BioPAT® MFCS와 같은 플랫폼은 실시간 제어를 위한 실행 가능한 인사이트로 센서 데이터를 처리합니다 [10][11]. 이러한 시스템은 주성분 분석 (PCA) 및 부분 최소 제곱 (PLS)과 같은 고급 도구를 사용하여 복잡한 스펙트럼 데이터를 의미 있는 프로세스 매개변수로 변환합니다 [9].
"라만 기술의 적용은... 바이오제약 제조에서 포괄적인 프로세스 이해와 제어를 가능하게 하여 사용자가 자신감을 가지고 올바른 결정을 내릴 수 있도록 합니다." - Merck/Sigma-Aldrich [11]
라만 모델을 구축할 때, 분석물 첨가와 같은 기술 - 알려진 농도의 분석물을 추가하는 방법 - 은 화합물 간의 상관관계를 깨뜨려 모델이 간접적인 경향에 의존하지 않도록 돕습니다 [1]. DOE를 사용하여 다양한 공정 조건을 통합하면 모델이 상업 규모의 변동성을 처리할 수 있을 만큼 견고해집니다 [1].
통합 문제를 해결한 후, 다음 과제는 적절한 PAT 장비를 조달하는 것입니다.
배양육을 위한 PAT 장비 조달
배양육 생산에서 실시간 모니터링을 위한 적절한 도구를 찾는 것은 까다로울 수 있습니다. 다행히도,
성장 배지가 종종 생산 비용의 50% 이상을 차지한다는 점을 고려할 때 [5], 영양소 사용을 최적화하기 위한 효과적인 모니터링 장비를 소싱하는 것은 실용적일 뿐만 아니라 경제적으로도 현명합니다.
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프로세스 최적화를 위한 예측 모델 구축
PAT 도구를 배포한 후 다음 단계는 세포 생존율 및 대사물질 수준과 같이 직접 측정하기 어려운 변수를 추정하기 위해 예측 모델을 사용하는 것입니다 [12]. 스펙트럼 데이터를 분석함으로써 더 빠르고 스마트한 프로세스 제어를 달성할 수 있습니다. 이 데이터로 신뢰할 수 있는 예측 모델을 변환하는 것이 도전 과제입니다.
화학계량학 모델 개발
부분 최소 제곱 회귀(PLSR)는 배양육 생산에서 자주 발생하는 중첩되고 잡음이 많은 신호를 처리하는 데 훌륭한 출발점입니다 [7][13]. 측정당 1,000–3,000개의 변수를 포함할 수 있는 라만 스펙트럼을 정제하기 위해 [7], 파생 계산을 사용하여 데이터를 전처리하십시오.이것은 중요한 피크를 보존하면서 소음을 줄이는 데 도움이 됩니다. 그러나 데이터를 과도하게 부드럽게 하지 않도록 주의하십시오. 이는 모델이 의존하는 신호를 지울 수 있습니다.
변수 선택도 마찬가지로 중요합니다. 주성분 분석(PCA)은 목표 매개변수와 가장 강하게 연결된 스펙트럼 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 2018년 연구에서는 여덟 번째 주성분(PC8)이 포도당 농도와 높은 상관관계가 있음을 밝혔습니다. 연구자들은 이 통찰력을 사용하여 PLSR 모델을 미세 조정했습니다 [7]. 이러한 집중된 접근 방식은 과적합의 위험을 줄이고 모델이 의미 있는 데이터에 집중하도록 보장합니다.
배양육 생산의 경우, 데이터 기반 모델과 Flux Balance Analysis (FBA)와 같은 기계적 모델을 결합하는 것이 특히 효과적일 수 있습니다. 2023년, Oxford Biomedica는 굴절계 기반 PAT 시스템(Ranger 시스템)을 사용하여 HEK293T 세포 배양을 모니터링했습니다.실시간 데이터와 대사 흐름 분석을 통합하여, pH가 세포 내 산소 수준과 대사 활동에 직접적으로 영향을 미치는 방식을 밝혀냈습니다. 이 하이브리드 전략은 최적화되지 않은 프로세스에 비해 대사 활동을 1.8배 증가시키는 pH 운영 계획의 개발로 이어졌습니다 [12][14].
모델이 구축되면, 다음 단계는 실제 운영 조건에서 정확하고 신뢰성 있게 작동하는지 확인하는 것입니다.
생산 사용을 위한 모델 검증
모델의 진정한 시험은 검증에 있습니다. 독립적인 데이터셋 - 훈련 단계의 일부가 아니었던 데이터 - 에 대해 평가하는 것부터 시작하십시오. 예측의 정확성을 측정하기 위해 예측의 제곱근 평균 제곱 오차(RMSEP)와 같은 지표를 사용하십시오. 배양육 공정에서의 포도당 모니터링을 위해, 예측 오류는 2.39 mM에서 6.28 mM는 일반적으로 실시간 자동 제어에 적합합니다 [7].
확장성은 또 다른 주요 요소입니다. 귀하의 모델은 소규모 R&D 바이오리액터나 대규모 상업 시스템에 적용되더라도 일관된 결과를 제공해야 합니다. 2018년 연구에 따르면 PLSR 모델은 10 L 시스템에서 100 L 시스템으로 확장되었을 때 예측 정확도를 유지했습니다 [7].
마지막으로, "매개변수 탐색"을 사용하여 동적 조건에서 모델을 테스트하십시오. 이는 pH나 용존 산소와 같은 변수를 조정하여 모델이 변화를 정확하게 추적하는지 확인하는 것을 포함합니다 [14]. 옥스포드 바이오메디카는 이 방법을 사용하여 자율 pH 제어 시스템을 검증했습니다 [12]. 이후, PAT 시스템이 원하는 범위 내에서 매개변수를 유지할 수 있는지 확인하기 위해 폐쇄 루프 테스트를 수행하십시오 [14].
실시간 프로세스 제어 구현
실시간 프로세스 제어는 예측 모델을 한 단계 더 발전시켜, 연속적인 데이터를 사용하여 최적의 성능을 유지합니다. 실시간 센서 데이터를 자동 조정으로 변환함으로써, 이러한 시스템은 영양소 수준, pH, 용존 산소와 같은 주요 조건을 일관되게 조절하여 수동 개입이 필요하지 않도록 보장합니다. 이는 노동 비용과 인간의 오류를 줄일 뿐만 아니라, 더 일관된 제품 품질을 보장합니다. 배양육 생산에 있어, 이러한 자동화는 실시간 프로세스 최적화를 달성하는 데 있어 게임 체인저입니다.
이를 실현하기 위해서는 중요한 프로세스 매개변수(CPP)를 직접 측정하고 해당 신호를 제어 시스템에 입력하는 것이 중요합니다.Dan Kopec, a PAT expert at Sartorius Stedim Biotech, highlights the importance of this approach:
중요한 공정 매개변수(CPP)를 제어하는 가장 좋은 방법은 해당 매개변수를 측정하고, 실시간 신호를 제어 시스템에 통합하며, 자동 제어 루프를 위한 스마트 피드백 알고리즘을 적용하는 것입니다.[4]
이러한 피드백 루프는 실시간 센서 판독값을 사전 정의된 설정값과 비교합니다. PID 알고리즘을 사용하여 영양소 공급, pH, 용존 산소와 같은 중요한 매개변수를 자동으로 조정하여 모든 것이 원활하게 작동하도록 합니다.
예를 들어, 배양육 생산에서는 현장 센서가 거의 즉각적인 측정을 제공합니다. 예를 들어, 정전 용량 센서는 세포를 라디오 주파수 필드 내의 마이크로 커패시터로 처리하여 생존 가능한 세포 부피를 추적할 수 있습니다.이 데이터는 연속 퍼퓨전 공정에서 자동 세포 출혈 제어를 유발하여 일정한 세포 밀도를 유지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.[4]
피드백 제어 시스템 설정
배양육 생산에서 포도당, pH, 용존 산소와 같은 매개변수는 세포 성장과 대사 효율에 직접적인 영향을 미칩니다. 젖산 축적을 방지하기 위해 포도당 수치를 낮게 유지하는 것(약 0.1–0.5 g/L)이 특히 중요합니다.[4] 이를 해결하기 위해 Sartorius Stedim Biotech는 BioPAT Trace 시스템을 개발했습니다. 이 기술은 효소 바이오센서와 10 kDa 막을 가진 투석 프로브를 사용하여 1분에 한 번씩 포도당 측정을 제공하며, 부피 손실 없이 가능합니다. 이는 퍼퓨전 바이오리액터에서 높은 세포 밀도를 보장합니다.[4]
pH 제어의 자동화도 상당한 개선을 가져올 수 있습니다.한 연구에서, Oxford Biomedica와 WattBE Innovations의 연구자들은 Ranger Refractive Index (RI) PAT 시스템을 사용하여 HEK293T 세포 배양을 모니터링했습니다. '대사율 지수' (MRI)를 개발하고 pH 설정점을 조정함으로써, 그들은 대사 활동을 1.8배 증가시켰습니다. 이 기술은 종종 "매개변수 탐색"이라고 불리며, 변수 조정을 통해 시스템 반응을 관찰하고 운영 조건을 개선하는 것을 포함합니다.[12]
신뢰성을 더욱 향상시키기 위해, 가상 센서는 하드웨어 센서의 백업 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 용량 측정에 기반한 가상 센서는 라만 탐침의 포도당 데이터를 교차 확인할 수 있습니다. 이러한 중복성은 센서 드리프트나 고장을 감지하여 프로세스에 지장을 주기 전에 이를 방지하는 데 도움이 됩니다. 이는 특히 높은 프로세스 변동성을 다룰 때 유용한 안전장치입니다.
배양육에서 실시간 자동화의 예시
실시간 제어 전략은 이미 다양한 응용 분야에서 인상적인 결과를 제공했습니다. 예를 들어, Sartorius Stedim Biotech는 GSK Medicine Research Centre와 협력하여 CHO 세포 배양에서 자동화된 폐쇄 루프 급식을 위해 BioPAT 플랫폼을 사용했습니다. 이는 수동 샘플링을 제거하고 영양소의 안정적인 공급을 보장했습니다.[4]
또 다른 예로, Oxford Biomedica는 Ranger RI 시스템을 대사 플럭스 분석과 통합하여 자율적인 pH 제어 전략을 만들었습니다. 이 시스템은 세포의 대사 상태에 적응하고 전통적인 방법보다 최대 200시간 더 일찍 미생물 오염을 감지하여, 실시간 모니터링이 비용이 많이 드는 배치 실패를 방지할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다.[12]
Kopec이 적절히 요약하듯이:
자동화 및 실시간 모니터링은 품질 및 수율 향상과 함께 노동 비용, 위험 및 폐기물 감소를 통해 프로세스를 개선해야 합니다. [4]
시작하려면 가장 중요한 매개변수 - 일반적으로 포도당, pH 및 용존 산소 - 에 집중하고, 프로세스에 대한 이해가 깊어짐에 따라 자동화를 점진적으로 확장하십시오. 이 단계별 접근 방식은 실시간 제어를 통해 배양육 생산을 최적화하는 데 필수적입니다.
결론: PAT 구현 단계
프로세스 분석 기술(PAT)을 배양육 생산에 도입하려면 명확하고 체계적인 접근 방식이 필요합니다.중요 공정 매개변수 (CPPs)를 식별하는 것부터 시작하십시오 - 여기에는 포도당 수치, pH, 용존 산소 등이 포함될 수 있으며, 이는 제품 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 매개변수가 정의되면, 라만 분광법 또는 정전용량 센서와 같은 PAT 도구를 선택하여 실시간 모니터링을 가능하게 하십시오.
다음 단계는 이러한 센서를 바이오리액터 시스템에 통합하고 수집된 데이터를 이해하기 위한 예측 모델을 만드는 것입니다. 가능한 경우 인라인 모니터링을 우선시하십시오. 이는 지연을 제거하고 공정 중 오염 위험을 줄입니다.
자동 피드백 시스템은 여기서 중요한 역할을 하며, 원시 데이터를 즉각적이고 실행 가능한 조정으로 변환합니다. Sigma-Aldrich가 적절히 표현한 것처럼:
PAT의 주요 목표는 공정이 끝난 후 품질을 평가하는 것이 아니라 제품에 품질을 내재화하는 것입니다.[6]
이러한 사전 대응 접근 방식은 인건비를 절감할 뿐만 아니라 일관된 제품 품질을 보장하고 폐기물을 줄입니다.
자동화된 피드백 시스템이 운영되면, 다음으로 적절한 PAT 장비를 소싱하는 데 집중해야 합니다. 신뢰할 수 있는 장비는 성공에 필수적이며,
프로세스에 대한 이해가 깊어짐에 따라, 점진적으로 자동화를 확장하여 규제 기준을 충족하면서 확장 가능하고 일관된 생산을 달성하십시오.이 단계를 따르면, PAT 구현은 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 배양육 생산 공정의 중추가 될 수 있습니다.
자주 묻는 질문
배양육 생산에서 공정 분석 기술(PAT)을 사용하는 이점은 무엇인가요?
공정 분석 기술(PAT)은 배양육 생산에서 공정 제어와 제품 일관성을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 실시간 모니터링을 통해 온도, pH 수준, 용존 산소와 같은 중요한 요소를 감시하여 세포의 최적 성장 조건을 보장하고 예기치 않은 공정 문제의 가능성을 최소화합니다. 결과는? 더 높은 수율, 일관된 품질, 그리고 감소된 생산 비용입니다.
PAT의 또 다른 장점은 설계 기반 품질(QbD) 프레임워크를 지원하는 것입니다.분석 데이터를 제품의 특정 품질 특성에 직접 연결함으로써 전통적인 최종 테스트 방법에 대한 의존도를 줄입니다. 이 접근 방식은 검증 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 재현성을 향상시키고 예측 제어 전략을 가능하게 하는 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다.
배양육 분야의 기업들에게
라만 분광법은 배양육 생산을 위한 PAT 시스템에서 실시간 모니터링을 어떻게 개선합니까?
라만 분광법은 주요 공정 매개변수의 빠르고 비침습적이며 인라인 측정을 제공함으로써 PAT(공정 분석 기술) 시스템 내에서 실시간 모니터링에 중요한 역할을 합니다.이것은 더 엄격한 프로세스 제어를 유지하고 일관된 제품 품질을 보장하는 데 도움이 됩니다.
주목할 만한 기능 중 하나는 여러 분자를 동시에 감지할 수 있는 능력입니다. 예를 들어, 포도당, 젖산, 암모늄 수치를 모니터링하면서 세포 생존율과 제품 특성을 평가할 수 있습니다 - 모두 단일 측정에서 가능합니다. 현대의 라만 프로브는 바이오리액터 스트림에 직접 설치되도록 설계되어 샘플을 추출할 필요 없이 연속적인 데이터 수집이 가능합니다.
또 다른 장점은 자동 피드백 제어를 지원한다는 것입니다. 실시간 데이터를 제공함으로써 라만 분광법은 영양 공급에 대한 정밀한 조정을 가능하게 하여 최적의 생산 조건을 유지할 수 있습니다. 다양한 반응기 크기에서 모델을 확장하고 전송할 수 있는 유연성은 배양육 생산에서의 유용성을 더욱 높여 효율성을 증대시키고 오류의 위험을 최소화합니다.
배양육 생산을 위한 공정 분석 기술(PAT) 확장의 주요 과제는 무엇입니까?
대규모 배양육 생산을 위한 PAT(공정 분석 기술) 확장은 상당한 어려움을 수반하며, 세심한 계획과 실행이 필요합니다. 주요 문제는 PAT 기기에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 관리하고 통합하는 것에 있습니다. 생산이 확장됨에 따라 데이터의 정확성을 유지하면서 제어 시스템에 원활하게 통합하는 것이 더욱 복잡한 과제가 됩니다.
또 다른 중요한 장애물은 산업 규모의 생물 반응기에서의 센서 성능입니다. 작은 시스템에서 잘 작동하는 센서가 더 큰 시스템에서는 전단력이나 온도 변화와 같은 요인으로 인해 실시간 측정의 정확성이 저하되는 문제에 직면할 수 있습니다.
또한 배양육 생산의 독특한 요구에 맞춘 특수 장비 조달 문제도 있습니다.
신뢰할 수 있는 센서를 선택하고, 확장 가능한 데이터 시스템을 구축하며, 전략적으로 조달을 계획함으로써 이러한 문제를 조기에 해결하면 기업이 상업 규모 생산으로의 전환을 보다 효율적으로 탐색할 수 있습니다.
