배양육 생산에서 센서와 자동화 시스템은 바이오리액터 관리 방식을 혁신하고 있습니다. pH, 용존 산소, 포도당, 온도와 같은 중요한 요소를 실시간으로 추적함으로써 이러한 기술은 일관된 세포 성장을 보장하고 오염이나 배치 실패와 같은 위험을 최소화합니다. 알아야 할 사항은 다음과 같습니다:
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센서의 종류:
- 인라인: 바이오리액터 내부의 매개변수를 직접 모니터링하여 실시간 조정을 가능하게 합니다.
- 비침습적: 라만 분광법과 같은 외부 도구를 사용하여 무균 상태를 유지합니다.
- 앳라인: 생산 근처에서 샘플을 분석하여 상세한 통찰력을 제공합니다.
- 주요 지표: 온도, pH, 용존 산소, 포도당, 젖산, 암모늄 수준은 공정 제어에 필수적입니다. 고급 센서는 이를 높은 정밀도로 측정할 수 있어 더 나은 의사 결정을 지원합니다.
- 자동화의 이점: AI 기반 센서는 즉각적인 업데이트를 제공하고, 수동 샘플링을 줄이며, 영양소 공급 전략을 최적화합니다. 이는 효율성을 향상시키고 규제 표준에 부합합니다.
- 확대: 실험실 규모에서 상업 생산으로 전환하려면 더 큰 부피와 복잡한 조건을 처리할 수 있는 견고한 센서가 필요합니다. 다중 공간 배열과 고급 보정 방법이 필수적입니다.
이 자동화된 센서 기반 시스템으로의 전환은 효율성을 향상시키는 것뿐만 아니라 규제 요구를 충족하고 대규모로 제품 품질을 보장하는 것입니다. 센서 통합 기술, 유지보수 팁, AI가 생물 공정의 미래를 어떻게 형성하는지 계속 읽어보세요.
PAT를 위한 바이오프로세스 자동화: BioProfile FLEX2 및 Seg-Flow
바이오프로세싱에 사용되는 센서 유형
바이오프로세싱의 센서 유형: 인라인, 비침습, 앳라인 비교
바이오프로세싱에 적합한 센서를 선택하는 것은 실시간 모니터링, 무균성, 필요한 세부 수준의 균형을 맞추는 것입니다. 세 가지 주요 유형 - 인라인, 비침습, 앳라인 - 각각은 배양육 생산에서 독특한 역할을 합니다. 이러한 센서는 오염 위험을 최소화하면서 정확한 데이터를 제공하여 특정 바이오프로세싱 요구에 원활하게 맞도록 설계되었습니다.
인라인 센서
인라인 센서는 바이오리액터나 흐름 스트림 내부에 직접 배치되어 pH, 용존 산소(DO), 포도당, 암모늄과 같은 중요한 매개변수를 지속적이고 실시간으로 모니터링합니다.그들이 배양 배지에 잠겨 있기 때문에 일회용이거나 멸균 환경을 유지하기 위해 오토클레이빙과 같은 멸균 방법을 처리할 수 있을 만큼 견고해야 합니다. 직접 침수가 불가능한 경우, 비침습 센서가 멸균 대안으로 사용됩니다.
비침습 센서
비침습 센서는 생물 반응기 외부에서 작동하며, 라만 분광법과 같은 도구를 사용하여 무균 상태를 침해하지 않고 배양 조건을 모니터링합니다. 이 방법은 오염 위험을 크게 줄여줍니다, 이는 특히 배양육 생산에서 민감한 포유류 세포주를 다룰 때 중요합니다. 예를 들어, All-in-One Process Raman 솔루션은 생체량과 화학 조성의 확장 가능하고 비파괴적인 추적을 허용합니다 [3].비침습 센서는 멸균 상태를 유지하는 데 뛰어나지만, 특정 매개변수에 대해서는 인라인 옵션의 정밀도에 미치지 못할 수 있어 오염 방지가 우선시되는 상황에 이상적입니다. 보다 상세한 분석이 필요할 때, 앳라인 센서는 귀중한 보완책을 제공합니다.
앳라인 센서
앳라인 센서는 생산 라인 근처에서 채취한 샘플을 분석하는 데 사용됩니다. 이러한 센서는 특히 인라인 데이터 검증 또는 즉각적인 결과보다 상세한 분석이 더 중요한 경우에 효과적입니다. 인라인 센서는 자동 조정을 위한 즉각적인 피드백을 제공하는 반면, 앳라인 방법은 시간이 더 걸리지만 영양소 프로필과 대사산물에 대한 보다 포괄적인 통찰력을 제공합니다 [1]. 이는 프로세스 최적화 및 규제 요구 사항을 충족하는 데 특히 유용하며, 상세한 문서화가 필수적입니다.
실시간 모니터링을 위한 주요 매개변수
프로세스별 변수 선택
프로세스를 효과적으로 모니터링하려면 목표를 정의하고 적절한 매개변수를 선택하는 것이 중요합니다. 온도, pH, 용존 산소 (DO)와 같은 일반적인 변수는 안정적인 조건을 유지하는 데 도움을 주며, 중요 프로세스 매개변수 (CPPs) - 예를 들어 포도당, 젖산, 암모늄 농도 - 는 대사 상태와 영양 수준에 대한 직접적인 창을 제공합니다 [4].
주요 성과 지표 (KPIs), 총 세포 밀도 (TCD) 및 생존 세포 밀도 (VCD) 를 포함하여, 역시 중요합니다. 이러한 지표는 세포 성장을 추적하고 수확이나 매체 전환과 같은 조치를 취할 최적의 시기를 결정하는 데 도움을 줍니다 [4].예를 들어, 라만 분광법은 TCD를 최대 5%의 오차로, VCD를 10%의 오차로 추정할 수 있습니다. 마찬가지로, 실시간 대사체 측정은 포도당에 대해 약 4%, 젖산에 대해 8%, 암모늄에 대해 7%의 오차를 보여줍니다 [4]. 이러한 수준의 정밀도는 전통적인 수동 샘플링 방법에 비해 실시간 모니터링의 장점을 보여줍니다 [1].
자동화된 인라인 모니터링의 또 다른 이점은 수동 샘플링을 줄일 수 있는 능력으로, 이는 오염 및 잠재적인 배치 실패의 위험을 크게 낮춥니다 [1][4]. 실시간 데이터는 또한 자동화된 영양소 제어를 용이하게 하여 정밀한 급여 전략을 가능하게 합니다. 예를 들어, 포도당 수치를 4 g/L와 같은 중요한 임계값 이상으로 유지하면 더 나은 수율과 일관성을 얻을 수 있습니다 [4].
주요 변수가 식별되면, 다음 단계는 적절한 센서 배치를 통해 정확한 모니터링을 보장하는 것입니다.
센서 배치 및 정확성
센서의 배치는 적절한 센서를 선택하는 것만큼 중요합니다. 정확한 측정을 보장하기 위해, 프로브는 PG13.5 케이블 글랜드 [4] 와 같은 표준화된 어댑터를 사용하여 배양 배지에 완전히 잠기도록 해야 합니다. 대형 시스템에서는 센서 위치가 더욱 중요해지며, 이는 데이터가 작은 영역이 아닌 전체 용기를 반영하도록 보장합니다 [4].
온도 보상은 정확성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. pH 및 DO의 측정은 특히 온도 변화에 민감하며, 이는 RTD (저항 온도 감지기) 또는 서미스터 입력 을 제어 소프트웨어에 연결하는 송신기 블레이드를 사용하여 해결할 수 있습니다 [3] .이는 온도 변동이 판독값을 왜곡하지 않도록 하여 배양육 생산에 필요한 품질 기준을 충족하는 데 도움을 줍니다.
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센서를 자동 제어 시스템과 통합하는 방법
센서를 생물공정 제어 소프트웨어에 연결하기
센서가 중앙 소프트웨어와 통신하는 방식은 제어 시스템의 구조에 따라 다릅니다. 전통적인 계층 구조 제어 시스템(HSCS)은 아날로그 신호가 PLC 또는 DCS를 통과하는 3계층 설정을 사용합니다. 이러한 시스템은 데이터를 중앙 소프트웨어로 보내기 전에 디지털화합니다. 신뢰할 수 있지만, 이 접근 방식은 병목 현상을 초래할 수 있습니다.
많은 현대 배양육 시설은 필드버스 제어 시스템(FCS) 및 네트워크 제어 시스템(NCS)으로 전환하고 있습니다.이 시스템은 센서가 단일 통신 채널을 통해 중앙 시스템에 직접 연결할 수 있도록 하여 통합을 간소화합니다 [5]. 오늘날의 스마트 센서는 데이터를 처리하고 자체 진단을 수행할 수 있어 중간 컴퓨팅 장치의 필요성을 없앱니다 [5]. 예를 들어, L-아스파라기나제 II 발효에 FCS를 전환한 결과, 이전 제어 방법에 비해 출력이 100% 증가했습니다 [5].
센서를 설정할 때 디지털 표준 및 온도 보상 프로토콜을 준수하는지 확인하십시오. 센서와 액추에이터는 Profibus, Foundation Fieldbus 또는 Ethernet과 같은 널리 인정받는 디지털 표준과 호환되어야 합니다. 이는 장치 교체를 용이하게 하고 유지보수 비용을 줄여줍니다 [5].특화된 생물공정 제어 소프트웨어, 예를 들어 TruBio(Emerson DeltaV 기반)는 수동 프로그래밍 없이도 확장성을 지원하고 데이터 무결성을 보장합니다 [3].
이러한 기준을 충족하는 고품질 센서와 부품을 소싱하려면, 배양육 산업에 맞춘 B2B 마켓플레이스인
이러한 간소화된 시스템이 마련되면, 고급 AI와 데이터 분석이 생물공정 제어를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
AI 및 데이터 분석 사용
실시간 모니터링을 기반으로, AI 기반 바이오센서는 배양육 생물공정 관리 방식을 혁신하고 있습니다. 2025년 2월, The Cultivated B는 연속 모니터링과 실시간 데이터 분석을 통합한 다채널 AI 지원 바이오센서 시스템을 도입했습니다.이 시스템은 세포 성장과 대사 활동 - 예를 들어 포도당, 아미노산, 젖산 - 을 피코몰 농도에서 추적합니다. 그 결과? 매체 조정 및 제어 전략에 대한 실시간 권장 사항을 제공하여 수동 샘플링이나 물리적 프로브의 필요성을 제거합니다 [6] [7]. Hamid Noori, The Cultivated B의 창립자 겸 CEO는 그 영향을 강조했습니다:
"우리의 바이오리액터 센서 기술은 생물공정의 학습 곡선을 가속화하여 고품질 출력과 뛰어난 제품 품질을 보장합니다. 저는 이것이 산업이 워크플로를 간소화하고 향상된 자동화를 통해 확장 가능한 프로세스를 가능하게 할 것이라고 확신합니다." [6]
동적 프로세스 조정을 최적화하려면 피코몰 수준에서 분자를 감지할 수 있는 다채널 바이오센서를 사용하십시오.이 센서는 AI 시스템이 분석할 수 있는 고해상도 데이터를 제공합니다 [6]. 스마트 센서를 로컬 폐쇄 루프 시스템의 액추에이터와 결합하고 영양소 최적화를 위해 퍼지 로직을 사용하면 중앙 네트워크에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다 [5].
센서 시스템의 유지 및 확장
센서 보정 및 유지보수
보정은 배양육 생산에서 정확한 판독값을 보장하는 기반입니다. 이 과정은 온도계, 압력계, pH 센서 및 용존 산소 프로브와 같은 센서 출력을 확립된 표준과 일치시킵니다. 정기적인 보정은 단순한 좋은 관행이 아니라 GMP 요구 사항 및 Regulation (EC) 853/2004와 같은 식품 안전 규정을 충족하기 위해 필수적입니다 [1].이를 달성하기 위해 일관된 보정 일정 설정과 데이터 로깅을 위한 자동 모니터링 시스템 사용은 준수 및 프로세스 효율성을 위한 핵심 단계입니다.
자동화된 생물공정 소프트웨어는 통합된 RTD(저항 온도 감지기)와 결합되어 온도가 변동하더라도 정밀한 보정을 유지하는 데 도움을 줍니다.
더 편리한 옵션으로 일회용 센서가 주목받고 있습니다. 이는 광범위한 청소와 재보정의 필요성을 줄여줍니다. 예를 들어, Thermo Scientific DynaDrive와 같은 시스템은 자동화와 효율성을 유지하면서 5리터에서 5,000리터까지 확장할 수 있습니다 [3]. 반면, 재사용 가능한 센서는 더 많은 유지보수가 필요하지만 시간이 지남에 따라 내구성을 제공할 수 있습니다.
보정 및 유지보수 워크플로우가 확립되면, 이러한 센서 시스템을 상업 생산으로 확장하는 것은 완전히 새로운 도전 과제를 제시합니다.
상업 생산으로 확장
대규모 생산으로 전환할 때, 센서 시스템은 공간적 변동성을 해결하기 위해 적응해야 합니다. 작은 50 ml 접시에서 완벽하게 작동하는 센서가 2리터 세포 백 또는 훨씬 더 큰 바이오리액터에서는 정확한 데이터를 제공하지 못할 수 있습니다 [2]. 바이오리액터의 부피가 커짐에 따라, 단일 지점 센서는 환경의 복잡성을 완전히 포착하는 데 종종 부족합니다.
이를 해결하기 위해, 다중 공간 센서 배열과 고급 박막 센서가 효과적입니다. 이러한 시스템은 30일 기간 동안 성능 변동이 2% 미만인 균일한 모니터링을 제공합니다 [2]. 흔들림 바이오리액터의 경우, 센서는 상당한 기계적 스트레스를 견뎌야 합니다. 유연한 센서 설계는 마모의 징후를 보이기 전에 1,498,110번 이상의 굽힘 사이클을 견딜 수 있도록 테스트되었습니다 [2].보호막, 예를 들어 폴리에테르설폰(PES)과 같은 것을 추가하면 생물막 오염을 최소화하고 센서의 수명을 연장할 수 있습니다.
확대하기 전에, 마이크로플루이딕 축소 모델에서 센서 성능을 테스트하는 것이 현명합니다. 이 접근 방식은 잠재적인 문제를 조기에 식별하여 상업용 하드웨어로의 원활한 전환을 보장합니다 [8]. 또한, 실험실 규모에서 생산 규모로의 원활한 데이터 전송을 허용하는 생물공정 컨트롤러를 선택하는 것이 중요합니다. Emerson DeltaV와 같은 플랫폼은 데이터 무결성을 유지하고 R&D에서 대규모 생산으로의 기술 이전 과정을 용이하게 하도록 설계되었습니다 [3].
결론
센서를 자동화된 생물공정 시스템과 결합하면 실험적 연구에서 대규모 제조로 배양육 생산을 혁신하고 있습니다.
pH, 용존 산소, 포도당, 온도와 같은 주요 요소의 실시간 모니터링을 가능하게 함으로써, 이러한 시스템은 배양 조건에 대한 즉각적인 통찰력을 제공합니다. 이는 빠른 조정을 가능하게 하여 실패의 위험을 줄이고 최적의 성장을 촉진합니다.
"프로세스 조건의 모니터링 및 제어를 위한 인라인 센서 활용은 성공적인 상업 생산을 실현하는 데 필수적입니다" [9].
이 시너지는 프로세스 조정에서 엄격한 규제 요구 사항 준수에 이르기까지 생산의 모든 단계를 지원합니다.
자동화 시스템은 수동 개입을 최소화하면서도 GMP 준수 및 영국 식품 안전 기준에 필수적인 상세한 데이터 로그를 생성합니다.
고급 컨트롤러, 예를 들어 Thermo Scientific DynaDrive는 5리터에서 5,000리터까지의 용량을 처리할 수 있어 실험실 규모에서 상업 규모로의 원활한 전환을 보장합니다.[3] AI 기반 모니터링의 통합은 또 다른 효율성의 층을 추가합니다. 전통적인 방법이 문제를 식별하는 데 며칠이 걸릴 수 있는 반면, AI 지원 바이오센서는 바이오리액터 상태에 대한 즉각적인 업데이트를 제공합니다[1]. 이러한 수준의 반응성은 생산 비용이 2000-2001년에는 버거당 약 £250,000에서 2022년 초에는 단 £7.40로 급락한 분야에서 매우 중요합니다[9]. 전 세계적으로 150개 이상의 회사가 배양육을 연구하고 있는 가운데, 효율적인 센서 시스템의 통합은 사치에서 경쟁적 요구 사항으로 전환되었습니다[9].이러한 기술이 계속 발전함에 따라,
자주 묻는 질문
비침습 센서는 생물 처리 시스템의 무균 상태를 어떻게 유지하나요?
비침습 센서는 세포 배양 환경과 직접 접촉하지 않고 모니터링하여 생물 처리 시스템의 무균 상태를 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 센서는 보통 바이오리액터 외부에 위치하거나 미세유체 시스템에 의존하여, 용존 산소, pH 수준, 대사물질과 같은 요소에 대한 실시간 데이터를 수집할 수 있습니다 - 모두 바이오리액터를 침범하지 않고 가능합니다.
이 방법은 이전의 침습적 탐침에 비해 오염 위험을 크게 줄입니다. 광학 센서 및 AI 기반 바이오센서와 같은 기술은 멸균 상태를 유지하면서 프로세스 제어 및 데이터 정밀도를 향상시켜 이를 한 단계 더 발전시킵니다. 이러한 발전은 배양육 생산 시스템의 무결성을 보호하는 데 매우 중요합니다.
AI는 배양육 생산에서 생물 공정 제어를 어떻게 개선합니까?
AI는 배양육의 생물 공정 제어를 개선하는 데 있어 변혁적인 역할을 하며, 정밀하고 효율적이며 자동화된 생산 관리를 제공합니다. 이는 pH, 산소 수준, 온도 및 세포 성장과 같은 중요한 매개변수를 모니터링하는 센서에서 수집한 실시간 데이터를 분석하여 달성됩니다. 머신러닝 알고리즘의 도움으로 AI는 이 데이터를 처리하여 결과를 예측하고, 이상을 감지하며, 조건을 미세 조정하여 일관된 품질을 보장하면서 낭비를 최소화합니다.
인라인 센서와 결합하면, AI 기반의 생물 공정 시스템은 수동 개입의 필요성을 없애고 이상적인 성장 조건을 유지하기 위해 설정을 자동으로 조정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 확장성과 신뢰성을 높일 뿐만 아니라 규제 요구 사항을 충족하는 데 도움을 주어 배양육 생산의 상업적 실현 가능성을 앞당깁니다.
상업적인 배양육 생산을 위해 센서를 효과적으로 확장할 수 있는 방법은 무엇입니까?
상업적 수준에서 배양육을 생산하기 위해 센서를 확장하려면, 생산량이 증가함에 따라 정밀한 모니터링과 제어가 가능한 고급 시스템이 필요합니다. 현대의 센서 기술, 예를 들어 무선 센서와 다중 매개변수 프로브는 생물 반응기 전반에 걸쳐 pH, 용존 산소, 포도당 수준, 온도와 같은 필수 변수를 모니터링하도록 설계되었습니다.이 센서는 종종 실시간으로 공간적으로 해결된 데이터 수집을 가능하게 하는 유연한 내장형 디자인을 갖추고 있어 최적의 세포 성장을 위한 일관된 조건을 보장합니다.
대규모 운영을 위해 이러한 센서는 자동 피드백 시스템 과 원활하게 작동해야 합니다. 이 통합은 영양 공급 및 산소 수준과 같은 중요한 요소에 대한 지속적인 데이터 기록 및 실시간 조정을 가능하게 합니다. 자동화는 수동 개입의 필요성을 줄이고, 재현성을 향상시키며, 전반적인 효율성을 높입니다. 한편, 다중화된 프로브 및 무선 전자 장치와 같은 발전은 정확성이나 신뢰성을 손상시키지 않고 비용 효율적으로 확장할 수 있는 방법을 제공합니다. 이러한 기술을 채택함으로써 생산자는 안정적인 프로세스를 유지하고, 일관된 제품 품질을 보장하며, 상업 규모의 생산으로 확장할 때 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
