世界首个培育肉类B2B市场:阅读公告

生物加工自动化控制系统

Control Systems for Bioprocessing Automation

David Bell |

  1. 精确监控&和调节:自动化系统在生物反应器中维持最佳条件(e.g., 温度、pH值、溶解氧),确保细胞生长一致并减少批次失败。
  2. 成本效益:自动化优化资源使用,特别是生长培养基,其可占生产成本的95%。
  3. AI集成:数字孪生和机器学习等工具实时预测和调整参数,提高产量并减少浪费。
  4. 可扩展性:分布式控制系统和连续生物加工实现大规模生产,同时保持质量。
  5. 专业设备:像Cellbase这样的平台简化了专用生物反应器、传感器和控制系统的采购,专为培养肉定制。

自动化正在改变培养肉行业,使大规模生产变得可行、高效和精确。

Thermo Scientific TruBio Discovery Bioprocess Control Software

Thermo Scientific TruBio Discovery Bioprocess Control Software

生物加工自动化中的新技术

培养肉行业在生物加工自动化方面取得了进展,新技术正在推动效率和可扩展性的界限。这些进步正在重塑公司监控、控制和优化生产的方式,为更精确和成本效益更高的大规模制造铺平了道路。

现代传感器技术

密切关注生物加工条件对于培养肉生产至关重要,现代传感器正在将这一点提升到一个新的水平。紧凑型高精度传感器现在可以实时监测生物反应器中的关键参数,如pH值、溶解氧、CO₂和细胞密度[2][3]。这些设备提供即时反馈,使得能够快速调整,从而提高批次一致性并确保符合FDA cGMP和EMA标准。例如,英国主导的BALANCE项目展示了先进传感器如何在保持质量的同时加快产品发布速度[3]

此外,使用过程分析技术(PAT)工具使在线管理和实时产品发布更加高效。通过将这些工具集成到生物制造平台中,公司可以更好地监督操作并在变化发生时做出响应[4]

AI和机器学习集成

实时数据收集只是开始;AI和机器学习正在介入以理解所有这些数据。这些技术通过分析大型数据集来发现模式、预测结果并即时微调参数,从而彻底改变了生物加工 [3][5][8]。一个突出的创新是使用数字孪生——生物过程的虚拟模型——来模拟操作和预测性能。这使得能够进行主动调整,减少昂贵实验室测试的需求 [3][4]。例如,BALANCE项目使用数字孪生实时解释数据,创建一个智能和自适应的生物加工环境。

物联网、人工智能和机器学习的整合也增强了预测性维护,帮助公司预测设备故障、优化维护计划并将中断降到最低 [6][5]。来自行业领导者如赛诺菲安进基因泰克的案例研究展示了这些技术如何提高产量、降低污染风险并加快开发周期 [4]。它们还帮助减少操作错误、劳动力成本和延误 [7][6]。然而,仍然存在挑战,例如整合来自不同来源的数据并确保系统互操作性。解决方案集中在无缝连接传感器、机器人和分析工具的模块化平台上 [3][5]

自动化介质回收和分离系统

用于介质回收、细胞分离和过滤的自动化系统在扩大培养肉生产规模方面变得不可或缺。这些系统不仅减少了废物和运营成本,还确保了高食品安全标准[4]。通过自动化分离过程,公司可以降低污染风险并提高批次一致性——这对于满足监管要求和保持成本效益至关重要。

向连续生物加工的转变是另一个改变游戏规则的因素。与传统的批次循环不同,连续生产允许持续的自动化操作,提高生产力的同时减少设施规模[4]。这些进步不仅降低了成本,还通过使用更少的资源提高了批次质量并促进了可持续性[2]

生物工艺自动化市场预计将显著增长,从2024年的43亿英镑增长到2034年的135亿英镑,年复合增长率(CAGR)为12.04% [5]。这一增长反映了对解决劳动力短缺、产能限制以及提高生产力的解决方案的需求不断增加。对于培养肉生产商来说,像 Cellbase 这样的平台提供了一种简化的方式来获取最新的自动化技术,提供经过验证的列表、明确的定价和行业专业知识,以支持高效和可扩展的运营。

通过控制系统优化生物工艺参数

在培养肉生产中,精确控制温度、pH值、溶解氧和营养物质输送等因素是不可妥协的。现代控制系统确保了有效扩大生产所需的一致性。

参数管理的控制算法

为了达到这种精确度,先进的控制算法发挥了作用。许多生物过程控制系统的核心是比例-积分-微分(PID)控制器,它们自动调整加热、冷却和气体流量等变量以维持稳定的条件。例如,在培养肉生产中,即使是轻微的pH波动也可能毁掉一批产品。监测pH传感器的PID控制器可以立即纠正此类偏差,保持过程正常进行。

更进一步,模型预测控制(MPC)使用数学模型来预测变化。在简单地对传感器数据做出反应之前,MPC预测当前条件可能如何演变,从而允许进行精确调整,如优化营养物质输送速率。

同时,由AI驱动的自适应算法通过分析历史数据来优化这些策略。通过检测多个生产周期中的细微模式,这些系统减少了变异性并提高了整体产量,使流程更加高效。

数据建模和模拟方法

数学模型对于预测细胞在不同条件下的行为非常有价值。代谢建模,例如,帮助生产者模拟细胞代谢,以在进行昂贵的生产之前识别最佳的营养配方和喂养策略。这种方法确保培养基配方在最大化生长的同时最小化浪费。

另一个强大的工具是数字孪生 - 生物过程的虚拟复制品。数字孪生模拟过程变化,结合实时传感和AI驱动的优化,创建闭环控制系统。这些系统允许操作员在不影响实际生产的情况下测试参数调整和扩展场景。通过增强对过程的理解,数字孪生使得扩展更加顺利和可预测。

管理扩展挑战

从实验室条件扩展到工业生产绝非易事。在2升生物反应器中有效的方法往往不能直接应用于2,000升系统。在这些更大的体积中,参数的均匀控制变得更加困难,带来了新的挑战。

溶解氧管理为例。在大型生物反应器中,氧气梯度可能形成,导致氧气不足和过剩的区域。先进的系统通过使用多个溶解氧传感器并动态调整搅拌和气体流量来解决这个问题,以确保反应器内氧气水平的均匀性。

在工业规模下,保持无菌也是一个挑战。较大的系统意味着更多的设备和连接,增加了污染的风险。自动化系统将人为干预降到最低,并保持严格的环境控制,从而降低这些风险。

一些领先的生物制药公司,包括赛诺菲、安进和基因泰克,已经成功解决了这些放大问题。通过采用用于单克隆抗体生产的连续生物加工平台,他们展示了自动化如何在大规模生产中保持一致的条件。与传统的批量操作相比,连续加工不仅提高了生产力和产品质量,还减少了设施占地面积[4]

对于培养肉生产商,像Cellbase这样的平台提供了专门为其需求量身定制的设备。从集成传感器的生物反应器到专为培养肉设计的自动化控制系统,这些精选市场提供可靠的解决方案。通过经过验证的列表和行业特定的专业知识,生产商可以自信地优化他们的流程。

比较生物过程控制系统类型

为任何培养肉生产设施选择合适的控制系统架构是一个关键步骤。集中式和分布式系统之间的选择,以及专有和开源平台之间的选择,对从初始成本到长期可扩展性的一切都有重大影响。下面,我们深入探讨这些选项以及它们如何影响培养肉生产的效率和弹性。

集中式与分布式系统比较

集中控制系统 从单一指挥中心操作,管理整个设施的关键过程,如温度、pH值、营养物质输送和氧气水平。此设置非常适合较小的操作,监督简单,并且由于所有数据集中化,符合监管要求的好处显而易见。

另一方面,分布式控制系统 将这些功能分散,分配控制给整个设施的多个节点。每个生物反应器或工艺单元都有自己的本地控制器,然后与更大的网络通信。这种分散化创造了一个更具弹性的系统,因为一个区域的故障不太可能中断整个操作。例如,BALANCE 项目展示了如何通过模块化的 AI 驱动方法增强的分布式系统,即使在单个组件故障的情况下也能确保生产的一致性 [3]

因素 集中式系统 分布式系统
灵活性 有限 – 需要系统范围的调整 高 – 可以修改单个模块
可扩展性 中等 – 扩展需要重大投资 高 – 模块化添加实现渐进增长
初始成本 较低的前期投资 较高的设置成本
集成 更简单 – 单一控制点 更复杂 – 需要高级协调
容错性容易受到单点故障的影响 具有弹性 – 局部故障不会中断整体运营

对于希望快速扩展的设施,分布式系统尤为突出。如果一个生物反应器需要维护,其他的可以继续运行,这对于维持易腐生物产品的生产至关重要。在这种情况下的停机时间直接影响盈利能力,使得弹性成为关键因素。

考虑到这些架构差异,接下来的重要决策围绕着选择专有平台还是开源平台,每种平台都有其自身的优势和挑战。

专有平台与开源平台

专有平台 提供供应商支持、预验证协议和定期更新,这对于生物加工应用特别有吸引力。这些系统通常在设计时考虑了食品安全合规性,简化了监管审批流程。然而,缺点在于其成本——许可证费用、持续支持费用和有限的定制选项可能会给预算带来压力。此外,依赖单一供应商的生态系统可能会限制灵活性,特别是对于初创企业而言。

相比之下,开源平台提供更大的定制化和更低的许可成本。它们由社区创新驱动,允许设施专门针对其培养肉类工艺调整系统。然而,开源系统也有其自身的挑战,特别是在法规合规方面。满足英国食品标准局和欧盟法规设定的文档和验证要求通常需要在内部资源或第三方审计上进行大量投资[6][5]

虽然专有系统提供强大的支持和预验证的合规协议,但它们的前期和持续成本较高。开源平台虽然在许可方面更实惠,但通常需要更大的内部努力来满足监管标准[6][5]

对生物工艺自动化的日益增长的需求突显了这些选择的重要性。到2034年,市场预计将从2024年的54亿英镑增长到168.8亿英镑,这一增长由对分布式、模块化和智能控制系统的偏好推动[5]

对于在这些选项中导航的生产者,Cellbase提供了一个实用的解决方案。作为一个专业的B2B市场,它将培养肉类生产商与经过验证的生物反应器、传感器和控制系统供应商连接起来。无论您倾向于专有组件还是开源组件, Cellbase 都能帮助确保兼容性和根据您的特定需求量身定制的明智决策。

培养肉生产设备采购

在确立先进控制系统的重要性之后,扩大培养肉生产的下一个关键步骤是采购合适的设备。您选择的工具可以决定您的运营成败,因为通用生物加工设备与专为培养肉设计的系统之间的差距是巨大的。这种差异影响从产品质量到满足严格的监管要求的一切。

为什么专用设备很重要

培养肉生产需要能够维持精确条件的设备,例如精确的pH值和溶解氧浓度,以支持细胞生长并确保一致性。通用设备通常在灵敏度方面不足,危及产品质量和合规性。

专业设备的好处的一个典型例子是BALANCE项目,这是一个由CPILabmanBasetwoNicoya之间的合作,于2024年至2025年间进行。该项目开发了一种模块化自动生物反应器子采样器,集成了生物传感器系统,利用数字孪生和人工智能动态控制生物过程参数。这一尖端技术显著提高了培养肉生产的产量和可扩展性[3]

先进的传感器系统发挥着关键作用,持续监测温度、pH值、溶解气体和营养水平等变量。这些传感器通过反馈回路实现实时调整,减少人为错误并确保精确控制。这种精确度在从实验室设置扩展到商业生产时变得更加关键,因为即使是最小的不一致也可能导致昂贵的挫折。

该行业也在向一次性生物反应器系统和灌流技术发展,这些技术可以最大限度地减少污染风险,并支持商业可行性所需的高细胞密度。投资于这些专用系统不仅可以提高产量,还可以减少浪费,并简化监管审批。像 Cellbase 这样的平台正在介入以简化这一专业采购过程。

Cellbase:培养肉设备的市场平台

Cellbase

历史上,找到真正了解培养肉生产独特需求的供应商一直是一个挑战。大多数实验室供应平台迎合广泛的行业,缺乏这一利基市场所需的专业知识。这就是 Cellbase 的作用所在——第一个专门服务于培养肉行业的B2B市场。

Cellbase 将研究人员、生产经理和采购团队与经过验证的生物过程控制系统、传感器和自动化工具供应商连接起来。与通用平台不同, Cellbase 上列出的每个产品都经过仔细审查,以确保与培养肉生产的兼容性。

“今天, Cellbase 上线了——一个专注于简化培养肉生产设备采购的B2B市场。”

  • Cellbase

Cellbase的一个突出特点是其透明性。该平台提供详细的技术文档和透明的定价,打破了传统采购渠道的常见模糊性。这种透明性不仅降低了购买不兼容设备的风险,还加快了决策过程。

几家总部位于英国的培育肉类初创公司已经从 Cellbase中受益,利用它来采购模块化生物反应器系统和集成传感器包。这些公司报告称,供应商沟通更加顺畅,采购时间表更快,技术风险降低——这些都是在扩大运营时的关键优势。

Cellbase 提供了一系列针对培育肉类行业量身定制的产品。这些包括:

  • 专为培养肉生产设计的生物反应器
  • 用于监测pH值和溶解氧的先进传感器阵列
  • 自动采样和培养基交换系统
  • 为培养肉协议定制的过程控制软件
  • 生长培养基成分,可占生产成本的55-95%

对于在生物过程自动化复杂性中导航的采购团队, Cellbase的专业化重点是一个改变游戏规则的因素。通过确保系统组件之间的技术兼容性,该平台最大限度地减少了集成风险,并支持现代设施所需的模块化、可扩展设置。随着生物过程自动化市场预计将从2024年的54亿英镑增长到2034年的168.8亿英镑[5],获得专用设备的机会比以往任何时候都更为重要。

生物加工自动化的未来

培养肉行业已达到一个关键节点,先进的自动化和智能控制系统已成为扩大生产规模的必要条件。AI、机器学习和数字孪生技术的整合正在革新生物加工的管理、监控和优化方式。

随着培养肉市场预测的飙升,能够处理大规模生产的自动化系统的需求变得越来越明显[5]。行业的快速增长表明,传统的手动方法已不足以满足商业需求。

这种转变正在推动生物加工的变革,从被动管理转向动态、实时控制。现代系统现在可以自动调整参数,如pH值、溶解氧和营养供应,响应生物过程条件的变化而无需人工干预。这种主动的方法不仅可以最大限度地减少操作错误,还可以确保产品质量的一致性,并有助于缓解人员配备的挑战。

这种转变的一个典型例子是BALANCE项目,该项目将智能生物反应器技术与AI驱动的优化相结合,创建了一个闭环控制系统[3]。通过解释实时数据并减少对实验室测试的依赖,该系统在自适应生物加工方面代表了一个重要的进步。

该行业也在接受连续生物加工,这正在迅速取代传统的批处理方法。这种方法提供了几个优势,包括更高的生产力、降低的污染风险和更高的产品一致性——这些都是培养肉类生产商旨在满足监管标准和赢得消费者信任的关键因素。

自动化在满足英国监管要求方面发挥着关键作用,通过实现精确的数据捕获和可追溯性。先进的系统实时优化资源使用,减少浪费并支持可再生原料的采用。这些效率与确保一致质量和最小化环境影响的更广泛目标一致。当与一次性技术结合使用时,智能控制系统在维持培养肉生产所需的无菌环境的同时,进一步减少生态足迹。

推动这一技术演变的另一个动力是专业采购平台的兴起。这些市场正在简化对专用设备的访问,这对于下一代自动化至关重要。像 Cellbase 这样的平台通过连接培养肉生产商与必要的生物反应器、传感器和控制系统来弥合差距。

“今天我们推出了 Cellbase。这是一个为一个目的而建的B2B市场:让培养肉公司更容易获取他们需要的资源来成长。”
Cellbase [1]

展望未来,行业的成功将取决于模块化和适应性强的自动化平台,这些平台能够处理日益复杂的情况,同时保持足够的灵活性以促进创新。凭借其在生物技术和自动化方面的坚实基础,英国有能力引领这一变革,开发出在平衡监管合规性与商业需求的同时具有弹性的生产系统。

最终,生物加工自动化的未来在于创建一个协作生态系统。通过结合智能系统、尖端设备和行业专业知识,这个生态系统将使培育肉行业实现大规模商业成功和环境可持续性。

常见问题

人工智能和机器学习如何推动培育肉生产的生物加工自动化进步?

人工智能和机器学习通过对复杂过程的精确控制,正在重塑培育肉生产的生物加工自动化。这些先进工具实时处理海量数据,使系统能够自动微调温度、pH值和营养流动等参数。结果是?无需持续人工干预即可实现一致且高效的细胞生长。

通过预测结果和发现低效,AI驱动的系统有助于减少浪费,简化可扩展性,加快生产时间表。这种自动化对于满足对高质量培养肉日益增长的需求至关重要,同时保持成本可控并促进可持续实践。

分布式控制系统在大规模生物加工中相较于集中式系统为培养肉生产提供了哪些优势?

分布式控制系统(DCS)为大规模生物加工带来了多种好处,特别是在生产培养肉时。通过将控制分散到多个点而不是依赖于集中式系统,DCS提高了可靠性,并在系统某一部分出现故障时将完全停机的风险降到最低。这确保了即使在面临意外问题时,操作也能顺利进行。

DCS的另一个优点是其灵活性和可扩展性,这对于满足培养肉生产的复杂和不断变化的需求至关重要。这些系统还允许更精确地控制和监测多个生物反应器或生产单元中的温度、pH值和营养水平等关键因素。结果?更高的一致性和改进的产品质量。

对于培养肉生产商,像Cellbase这样的平台可以简化先进控制系统的集成。这些平台将公司与提供量身定制的最先进生物加工设备的供应商连接起来,以满足特定的生产要求。

为什么专用设备对培养肉生产至关重要, Cellbase 如何支持其采购?

专用工具是培养肉生产的支柱。他们解决了从细胞中培育肉类的特定技术挑战,例如维持精确的生物加工条件和扩大生产规模。没有这些工具,保持一致的质量和效率几乎是不可能的。

Cellbase 通过作为专门为培育肉类行业量身定制的市场,简化了采购这些基本工具的过程。它将研究人员、科学家和公司与提供生物反应器、培养基、支架和传感器等物品的可靠供应商聚集在一起。该平台确保专业人员能够快速可靠地获取他们需要的资源以推进工作。

相关博客文章

Author David Bell

About the Author

David Bell is the founder of Cultigen Group (parent of Cellbase) and contributing author on all the latest news. With over 25 years in business, founding & exiting several technology startups, he started Cultigen Group in anticipation of the coming regulatory approvals needed for this industry to blossom.

David has been a vegan since 2012 and so finds the space fascinating and fitting to be involved in... "It's exciting to envisage a future in which anyone can eat meat, whilst maintaining the morals around animal cruelty which first shifted my focus all those years ago"