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生物反应器放大：剪切应力建模技术

Scaling Bioreactors: Shear Stress Modelling Techniques

David Bell |

扩大用于培养肉生产的生物反应器是复杂的，尤其是在管理剪切应力时，这是一种在放大过程中可能损害哺乳动物细胞的机械力。与微生物细胞不同，哺乳动物细胞脆弱且对湍流和曝气力敏感。当剪切应力超过3 Pa时，细胞可能破裂，降低活力和生产力。

为了解决这些挑战，工程师依靠计算流体动力学 (CFD)和缩小模型来预测和管理剪切应力，然后再进行全面生产。CFD 分析生物反应器中的流动模式、剪切区和混合效率，而缩小模型则通过实验验证这些预测，最大限度地降低放大过程中的风险。

关键要点：

  • 剪切应力限制：哺乳动物细胞可耐受高达3 Pa；超过此值会损害细胞。
  • CFD 工具：先进的方法如大涡模拟 (LES) 和格子-Boltzmann 模拟 (LB-LES) 能够精确地模拟流动和湍流。
  • 缩小模型：这些模型在较小的设置中复制大型生物反应器的条件，以验证 CFD 预测。
  • 设计考虑：
    • 使用倾斜叶片搅拌器以降低剪切力。
    • 保持 Kolmogorov 涡流长度大于 20 μm 以防止细胞损伤。
    • 保持搅拌器尖端速度低于 1.5 m/s。

通过结合 CFD 洞察与实验验证，团队可以优化生物反应器设计以用于培养肉生产，确保细胞存活和高效扩展。

CFD指南针 | 生物反应器CFD最佳实践

使用计算流体动力学 (CFD) 模拟剪切应力

CFD Approaches and Key Parameters for Different Bioreactor Types in Cultivated Meat Production

培养肉生产中不同生物反应器类型的CFD方法和关键参数

CFD模拟为工程师提供了在生物反应器物理建造之前绘制流体动力学和剪切力的工具。CFD帮助预测关键因素，如高剪切区、湍流涡流和容器特定部位的细胞活力，而不是依赖于生产规模的试错法。这在培养肉生产中尤为重要，因为生物反应器的规模最终可能达到200,000升——远大于传统生物制药容器[8]。这些预测性见解指导缩小实验并影响设备选择。

计算技术的发展是显著的。虽然雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模型，如k-ε，仍在工业中广泛使用，但像大涡模拟（LES）和GPU驱动的格子玻尔兹曼模拟（LB-LES）这样的先进方法正在突破界限。根据来自布拉格化学技术大学的Miroslav Soos教授的说法，基于GPU的LB-LES可以“比常用的有限体积法求解器快100到1000倍”[2]。这种速度优势使工程师能够以检测细胞损伤涡流所需的精度模拟大型容器。

CFD能力的一个实际例子来自Regeneron Ireland DAC和Thermo Fisher Scientific的研究人员。他们成功地将细胞培养过程从一个2,000升的生物反应器扩展到一个几何形状不同的5,000升一次性生物反应器。相较于依赖经验性启发法，他们使用CFD分析了质量传递速率、混合时间和剪切速率等参数。这种方法使得首次放大就取得了成功，避免了与基于功率-体积比的放大相关的高成本失败。[5].

搅拌罐生物反应器的CFD设置

要为搅拌罐生物反应器设置CFD，首先定义容器几何形状——包括罐体尺寸、搅拌器设计（e.g., Rushton或斜叶片）和挡板位置。选择合适的湍流模型至关重要：可实现的k-ε模型适用于气液系统，而LB-LES则提供更高的分辨率以识别可能损害细胞的峰值应力。网格收敛性研究确保结果不依赖于网格大小。

边界条件必须反映真实世界的操作参数，例如叶轮速度、气体喷射速率、流体密度和粘度。对于培养肉应用，通常使用保守的气泡阻力模型来估算剪切应力[8]。系统应在完全湍流状态下运行，雷诺数超过10,000，以确保功率数在不同叶轮速度下保持一致[1]。

氧气传递、混合时间和流体动力学应力的CFD预测应与使用剪切敏感微探针或纳米颗粒聚集体收集的实验数据一致[2]。例如，一个数学传质模型指导了从2升台式单元到1,500升工业生物反应器的CHO细胞培养过程的直接放大Sartorius。通过使用CFD预测氧气需求和CO₂去除，团队在不同规模中保持了一致的产品质量属性 - 如N-聚糖和电荷变体 - [6].

其他生物反应器类型的CFD

虽然搅拌罐在工业细胞培养中占主导地位，但其他生物反应器设计需要量身定制的CFD方法。例如，摇摆或波动生物反应器依赖于流体体积（VOF）方法来模拟气液界面，因为波动运动在这些系统中驱动剪切应力。这些设计创造了更温和的剪切环境 - 最大应力约为0.01 Pa，相比于搅拌罐 - 但其在大规模培养肉生产中的可扩展性有限[4].

另一方面，空心纤维生物反应器使用基于Brinkman方程的多孔介质模型来模拟通过膜的营养扩散和流动阻力。流化床系统需要欧拉-拉格朗日模型来捕捉颗粒-流体相互作用和床层膨胀，而气升式生物反应器使用欧拉-欧拉方法来分析气泡引起的湍流和气体滞留[4]。每种设计都有其独特的挑战：流化床必须在微载体分布和剪切暴露之间取得平衡，而气升系统需要管理由气泡破裂引起的应力，这是曝气生物反应器中细胞死亡的主要原因[1] [7]。

理解这些CFD方法对于控制用于培养肉生产的不同生物反应器设计中的剪切应力至关重要。

生物反应器类型 CFD 方法 关键考虑因素
搅拌罐 RANS (SST), LES, LB-LES 叶轮区的能量耗散 (εMax)
波浪/摇摆 流体体积 (VOF) 气液界面的跟踪
中空纤维 多孔介质 (Brinkman) 营养流动和膜阻力
流化床 欧拉-拉格朗日 颗粒与流体的相互作用，床膨胀
气升式 欧拉-欧拉 气泡引起的湍流和气体滞留

这些多样化的CFD方法突显了定制化策略的必要性，这在设备选择和剪切应力管理中起着关键作用。

缩小模型和实验验证

虽然计算流体动力学 (CFD) 提供了有价值的预测，但在放大工艺时，它不能替代实际测试的需求。实验验证在确保计算模型准确反映真实世界的剪切应力条件方面起着至关重要的作用。这就是缩小模型的用武之地，它在较小、易于管理的系统中模拟大型生产生物反应器的流体动力环境。通过这样做，它们减少了从小规模到工业规模操作时发生昂贵错误的风险。这一步不仅确认了 CFD 的预测，还确保了更可靠和有效的放大过程。

创建缩小模型

设计缩小模型始于保持几何相似性。这意味着保持关键组件之间的相同比例，例如容器的高度与直径以及搅拌器直径与罐直径的比例[11]。一旦几何形状对齐，工程师选择一个缩放标准。常见的选择包括每单位体积的功率（P/V）、搅拌器尖端速度或能量耗散率（EDR）。然而，关注局部EDR而不是平均P/V可以更好地理解剪切异质性，这对于准确建模至关重要。

一种更先进的方法涉及多隔室模拟器。例如，在2021年2月，Emmanuel Anane及其团队开发了一种结合搅拌罐反应器（STR）和活塞流反应器（PFR）的双隔室缩小模拟器。该模型用于研究CHO细胞如何响应溶解氧梯度。他们的研究揭示了一个关键的停留时间阈值为90秒。在此之后，CHO细胞的活细胞密度下降了15%，乳酸积累增加[10]。这一发现为设计保持细胞活力的工业生物反应器提供了明确的基准

。

为了保护细胞生长，工程师通常会将叶轮尖端速度保持在1.5 m/s以下[1]。此外，Kolmogorov微涡长度——湍流的一个衡量标准——应超过细胞的大小，通常哺乳动物细胞为20 μm或更大，以避免流体动力学损伤[1][3]。例如，在动物细胞培养中能量输入为0.1 W/kg时，最小的涡流约为60 μm，提供了一个安全缓冲[3]。

通过实验验证CFD预测

一旦缩小模型到位，实验方法对于验证从CFD得出的参数至关重要。粒子图像测速（PIV）是一种广泛使用的技术。通过跟踪流体中的粒子，PIV有助于确认缩小模型中的流动模式和速度场是否与CFD预测一致[12][4]。

示踪剂注入和脱色方法也用于验证混合时间。在此过程中，酸、碱或盐溶液等示踪剂被引入到靠近搅拌器的位置，并监测其分布，直到达到95%的均匀性[12][3]。对于大型哺乳动物细胞生物反应器（5,000 L到20,000 L），混合时间通常在80到180秒之间[10]。

2020年3月，James Scully和他在Regeneron Ireland DAC的团队成功地将细胞培养工艺从2000升生物反应器扩展到具有不同几何形状的5000升一次性生物反应器。他们依靠CFD预测关键参数，如传质速率、混合时间和剪切速率。这些预测随后通过单相和多相实验得到验证，使得首次扩展尝试成功，而无需进行大规模试验运行[5]。

“CFD模拟越来越多地用于补充实验室中的经典工艺工程调查，提供空间和时间上分辨的结果，甚至在实验室调查不可能时取而代之。" - Stefan Seidel, School of Life Sciences, ZHAW [12]

其他验证技术包括扭矩测量以确认特定功率输入 (P/V) 和在特定搅拌速度下的无量纲功率数 [12][3]。氧气传递率通过排气或亚硫酸盐技术等方法验证，这些方法确定体积氧气传递系数 (kLa) [12][7]。对于使用微载体的系统，采用光衰减或基于摄像机的方法来找到悬浮所有颗粒所需的最小速度，以确保 CFD 对固相分布的预测准确 [12][4]。

影响生物反应器中剪切应力的因素

为了在放大过程中保护细胞活力，了解驱动剪切应力的物理因素至关重要。计算流体动力学（CFD）预测和缩小验证表明，能量耗散率（EDR）起着关键作用。EDR衡量叶轮动能如何转化为热量，导致能量分布不均。例如，在倾斜叶片叶轮中，能量往往集中在叶轮周围，形成高剪切区，如果管理不当，可能会损害细胞。

叶轮设计和功率输入

使用的叶轮类型显著影响流动模式和剪切强度。例如，Rushton涡轮产生径向流动和高剪切，使其非常适合微生物发酵，但不太适合剪切敏感的哺乳动物细胞。另一方面，倾斜叶片搅拌器在相同功率输入下产生轴向流动，剪切力较低且泵送效率更高。这使得它们成为培养肉生产等应用的首选，在这些应用中，细胞活力是优先考虑的。

搅拌器类型 流动模式 功率数 (Nₚ) 剪切水平 主要应用
Rushton 涡轮 径向 ~5.0 高 微生物发酵；气体分散[3]
倾斜叶片 轴向 ~1.0 低到中等 哺乳动物细胞培养；固体悬浮 [3]

放大策略通常依赖于保持每单位体积的恒定功率输入（P/V）。然而，随着反应器尺寸的增加，这可能导致更高的搅拌器尖端速度。对于哺乳动物细胞，尖端速度应保持在 1.5 m/s 以下以避免生长问题 [1]。在大规模反应器中，曝气引入的流体动力学应力甚至可能超过搅拌器，尤其是在超过 20 m³ 的容器中 [9]。这些因素与湍流密切相关，这将在 Kolmogorov 尺度讨论中进一步探讨。

Kolmogorov 尺度和湍流建模

Kolmogorov 尺度（λ）定义了最小湍流涡流的大小，其中能量以热量形式消散。如果这些涡流小于细胞直径，机械损伤就成为一个问题。对于通常大小为15–20 μm的哺乳动物细胞，涡流长度必须超过20 μm以避免损伤[1][3]。例如，在0.1 W/kg的能量输入下，Kolmogorov涡流直径约为60 μm，提供了一个安全缓冲[3]。

“如果生物实体（e.g., 哺乳动物细胞）在生物反应器中小于λ [Kolmogorov尺度]，那么这些实体不会发生剪切损伤。” - Muhammad Arshad Chaudhry[3]

2024年8月，来自Boehringer Ingelheim Pharma和布拉格化学技术大学的研究人员使用Lattice-Boltzmann大涡流模拟（LB-LES）验证了在12,500 L工业生物反应器中的CFD预测。通过使用剪切敏感的纳米粒子聚集体，他们测量了最大流体动力学应力，并证明LB-LES可以比传统方法快100-1,000倍解决湍流尺度。这些发现对于制定减少剪切应力的策略具有重要意义。 使用建模数据减少剪切应力 CFD建模使工程师能够确定高剪切区域并相应调整操作条件。一种有效的方法是在叶轮区附近引入基质、pH碱或消泡剂，而不是在液体表面。这确保了快速分布并最小化局部浓度梯度。在培养肉生产中，过度剪切会使细胞从微载体上脱落，而搅拌不足会导致微载体沉降和营养失衡。

像Pluronic F-68（聚氧乙烯-聚氧丙烯嵌段共聚物188）这样的保护性添加剂通常用于保护细胞免受剪切力的影响，特别是由液体表面气泡破裂引起的剪切力——这是生物反应器中细胞死亡的主要原因之一[1]。使用这些表面活性剂时，据报道能量输入高达100,000 W/m³而不会产生致命影响[1]。此外，将气体进入喷射器孔口的速度保持在30 m/s以下有助于减少生产力损失和细胞死亡率[1]。

寻找生物反应器规模化设备

如何Cellbase支持生物反应器采购

Cellbase

用于培养肉生产的生物反应器规模化面临一系列挑战。这就是Cellbase发挥作用的地方。与通用实验室供应平台不同， Cellbase 是一个专门为培养肉行业量身定制的B2B市场。它将研究人员和生产团队与值得信赖的生物反应器供应商连接起来，提供满足培养肉生产扩展独特需求的设备。 Cellbase 解决的一个关键问题是管理剪切应力——计算流体动力学（CFD）建模揭示这一问题会因反应器设计和操作条件的不同而显著变化。通过将其列表与行业驱动的CFD见解对齐， Cellbase 确保每件设备都符合严格的剪切应力控制标准。

使用 Cellbase 时，采购团队可以评估已根据CFD预测进行最大流体动力学应力（τmax）和混合时间测试的生物反应器。Regeneron Ireland DAC 的一个案例研究 [5] 突出了这种方法的重要性。正如Scully所解释的：

在生物制药行业中使用的生物反应器的成功扩展在这些产品的质量和上市时间中起着重要作用[5]。

通过利用CFD支持的数据，团队可以简化设备选择并减少重复试验的需求[5]。这些见解对于选择设计时考虑到最佳剪切应力管理的生物反应器至关重要。

选择用于剪切应力控制的设备

为了有效控制剪切应力，某些设备规格尤为重要。叶轮几何形状是一个关键因素。例如，倾斜叶片叶轮产生的轴向流动的功率数（Np）大约为1.0，而Rushton涡轮的Np则高得多，大约为5.0。这意味着在相同的转速下，倾斜叶片设计产生的功率显著减少，因此剪切力也减少[3]。对于涉及用于培养肉的哺乳动物细胞的应用，保持叶轮尖端速度低于1.5 m/s对于避免细胞损伤至关重要[1]。

曝气器配置是另一个关键考虑因素。为了防止过度剪切，设备应确保曝气器孔口的气体进入速度保持在30 m/s以下，并且孔口雷诺数保持在2,000以下。超过这些阈值可能导致“喷射状态”，其中气泡分散不均并产生局部剪切区[1]。与微曝气器相比，钻孔或开放管曝气器更适合剪切敏感细胞。此外，设备应支持缩小兼容性。供应商提供台式模型（e.g。, 3 L 系统) 在几何上与大规模系统 (2,000 L 或更多) 相似，使团队能够在小规模上验证 CFD 预测，然后再进行全面生产 [1][2].

结论

培养肉生产的生物反应器规模化需要摒弃传统的试错法，采用模型驱动的策略来解决局部剪切差异。计算流体动力学 (CFD) 已成为这一过程中的关键工具，使工程师能够预测流体动力环境并可视化剪切区，而不仅仅是简单的功率与体积比 [1]。通过遵循关键参数 - 如保持 Kolmogorov 涡流长度在 20 μm 以上和叶轮尖端速度低于 1.5 m/s - 工程师可以保护哺乳动物细胞免受剪切损伤，同时确保适当的混合和氧气传递 [1]。

先进的计算方法，如大涡模拟（LES）和格子-Boltzmann技术，已证明其在放大工艺中的有效性。例如，在2020年3月，Regeneron Ireland DAC成功地将细胞培养工艺从2000升生物反应器首次尝试放大到几何上不同的5000升一次性使用系统。这是通过多参数CFD预测实现的，消除了大量物理试验的需要[5]。这种“首次正确”策略不仅降低了污染风险，还缩短了上市时间——这对培养肉行业至关重要。

实验验证方法，如粒子图像测速（PIV），进一步确认了CFD模型的准确性[2]。这些经过验证的模型现在在采购决策中起着关键作用。像 Cellbase 这样的公司正在利用这些见解，将培养肉类团队与提供精确剪切控制设备的供应商联系起来。通过将其市场与CFD验证的规格对齐， Cellbase 帮助研究人员和生产经理找到符合特定剪切应力要求的系统，从而减少历史上减缓生物过程规模扩大的试错周期。

常见问题

计算流体动力学（CFD）如何支持培养肉类生产的生物反应器放大？

计算流体动力学（CFD）在培养肉类生物反应器放大方面是一个变革者。它提供了对流动动力学、剪切应力、混合效率和传质速率的深入理解——这些都是为细胞生长创造理想环境的关键因素。

通过CFD，工程师可以优化叶轮设计、搅拌速度和气体喷射等关键元素。这确保了生物反应器在最佳条件下运行，保障细胞健康和生产力。

更重要的是，CFD使得从小型实验室装置到大型工业规模生物反应器的过渡成为可能，而不会影响效率或一致性。这意味着培养肉生产可以顺利扩大规模，同时保持高标准。

是什么让大涡模拟（LES）比传统的生物反应器建模方法更好？

大涡模拟（LES）相比传统方法如雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS），提供了对生物反应器内湍流流动更深入和更精确的观察。通过专注于大规模涡流并仅对最小的耗散运动进行建模，LES可以精确定位关键的剪切应力热点，例如涡流引起的高剪切区域，这些区域可能会被忽视。这种细节水平在减少细胞损伤和确保在扩大培养肉生产时的更高可靠性方面起着关键作用。

与严重依赖经验相关性的方法不同，LES在从实验室规模到工业规模生物反应器的转变中提供了更强的预测能力。计算技术的进步也使LES更易于获取，允许进行详细的模拟而无需高昂的计算资源。对于希望整合LES驱动设计的企业，Cellbase提供了一个值得信赖的平台，提供专门针对培养肉生产复杂需求量身定制的生物反应器、传感器和专业设备。

为什么保持Kolmogorov涡流长度在20 µm以上对哺乳动物细胞的存活性很重要？

在生物反应器操作中，保持Kolmogorov涡流长度大约在20 µm以上对于保护哺乳动物细胞至关重要。当这些湍流涡流缩小到细胞大小以下时，它们可能会使细胞暴露于过度的剪切应力，从而有损伤细胞膜并降低细胞存活率的风险。

保持最小的湍流结构大于细胞有助于减少机械损伤的可能性。这不仅促进了更健康的细胞培养，还提高了生物反应器的整体性能。在生物反应器放大过程中，这一考虑变得更加重要，因为确保一致的剪切应力条件尤其困难。

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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"

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    自动化采样系统正在改变生物工艺的监测方式，特别是在培养肉生产中。这些系统提供频繁、精确和实时的数据，涉及营养水平、代谢物和细胞健康等关键因素——这是手动采样无法比拟的。通过每2-3小时运行一次，而不是每天手动一次，它们提供了代谢变化的更清晰图景，有助于防止代价高昂的生产错误。 关键点包括： 效率：采样、分析和清洗周期在15分钟内完成。 无菌性：系统保持无菌状态超过370小时，降低污染风险。 准确性：葡萄糖测量偏差仅为1.1%，氨基酸分析提供近乎实时的见解。 劳动力节省：减少手动干预，释放员工用于其他任务。 应用：提高培养肉生产的一致性和可扩展性。 这些系统与HPLC和拉曼光谱等先进工具无缝集成，实现精确的营养监测和实时过程调整。因此，它们支持更好的质量控制、减少变异性和更高效的生产工作流程。 手动与自动采样系统：生物加工中的性能比较 自动采样技术研究 研究方法和方法论 自动采样技术的最新进展显著优化了其在培养肉生产中的应用。这些研究专注于将自动采样系统与分析工具集成，同时在整个过程中保持无菌。通常，研究人员将自动采样器与诸如HPLC和毛细管电泳等已建立的方法结合使用，以监测在线传感器通常难以准确测量的复杂代谢物。 2020年5月，维也纳工业大学的一个团队研究了Numera系统，由Securecell AG开发，并在CHO补料分批培养过程中使用Lucullus PIMS软件。他们监测了18种氨基酸以及IgG产品水平，在连续操作的370小时内保持了无菌状态[2]。随着细胞密度的增加，系统设置的调整（如“推出时间”）变得至关重要[2]。 同样地，在2017年8月，Rosanne M.Guijt从塔斯马尼亚大学采用顺序注射毛细管电泳 (SI-CE)来监测五个平行的Jurkat细胞悬浮培养。四天内，该系统对每个培养进行了96次检测，每次电泳分离仅需12分钟。值得注意的是，每个烧瓶仅需5.78 mL（每次分析少于60 µL），使其非常适合高通量筛选而不会显著减少培养体积[6]。这些精确和系统的方法为深入了解性能数据奠定了基础。 研究结果和性能数据 这些研究的结果强调了自动采样系统的效率和精确性。例如，维也纳团队在葡萄糖测量中实现了1.1%的相对标准偏差。此外，通过校正样品稀释引起的系统误差，将偏差降低到低至0.1%到3%的真实值[2]。这种精确度远优于手动采样通常提供的水平。 采样频率是另一个关键优势。虽然手动采样通常每天仅限一次，但自动化系统可以每天采样8到24次，捕捉到可能被忽视的代谢变化。在维也纳的研究中，氨基酸分析在样品采集后45分钟延迟内完成，提供了关于营养耗竭的近实时洞察[2]。塔斯马尼亚研究强调了另一个关键好处：通过将乳酸数据与实时细胞密度测量进行标准化，研究人员可以区分化合物如鱼藤酮和氯喹酮的药理效应与简单的生物量变化[6]。这种细致程度几乎不可能通过传统的手动采样实现，因为不频繁的数据点常常掩盖了关键的代谢模式。 用于培养基监测的传感器技术 传感器和分析工具的类型 传感器技术在精炼实时培养基监测中起着关键作用，特别是在培养肉生产中。各种传感器被用来密切关注培养基成分和细胞健康。例如，标准的在线传感器持续测量pH值、温度和溶解氧，确保条件保持在细胞生长的理想状态[7]。在测量活细胞密度时，电容探头是唯一可商用的在线解决方案。这些探头使用电场来检测活细胞，因为完整的细胞膜充当微小的电容器，区分活细胞与死细胞和碎片[7]。 光谱传感器提供了一种非侵入式的方法来跟踪代谢活动。例如，紫外-可见光谱法分析光的吸收和散射（200–740 nm）以估算细胞密度并识别受损细胞的核酸[7]。荧光光谱法监测自然存在的荧光团，如NADH、NADPH和色氨酸，提供有关培养物代谢状态的宝贵实时见解，而不干扰过程[7]。同时，拉曼光谱法生成培养基的分子指纹，能够精确跟踪葡萄糖、乳酸和氨基酸水平，误差极小[7][2]。事实上，在线拉曼传感器显示出显著的准确性，在复杂介质中，酪氨酸的均方根误差为0.41 mM，色氨酸为0.24 mM[2]。这些光谱工具通过提供快速、非破坏性的代谢分析来补充自动采样系统。...

  • Scaling Bioreactors: Shear Stress Modelling Techniques

    生物反应器放大：剪切应力建模技术

    扩大用于培养肉生产的生物反应器是复杂的，尤其是在管理剪切应力时，这是一种在放大过程中可能损害哺乳动物细胞的机械力。与微生物细胞不同，哺乳动物细胞脆弱且对湍流和曝气力敏感。当剪切应力超过3 Pa时，细胞可能破裂，降低活力和生产力。 为了解决这些挑战，工程师依靠计算流体动力学 (CFD)和缩小模型来预测和管理剪切应力，然后再进行全面生产。CFD 分析生物反应器中的流动模式、剪切区和混合效率，而缩小模型则通过实验验证这些预测，最大限度地降低放大过程中的风险。 关键要点： 剪切应力限制：哺乳动物细胞可耐受高达3 Pa；超过此值会损害细胞。 CFD 工具：先进的方法如大涡模拟 (LES) 和格子-Boltzmann 模拟 (LB-LES) 能够精确地模拟流动和湍流。 缩小模型：这些模型在较小的设置中复制大型生物反应器的条件，以验证 CFD 预测。 设计考虑： 使用倾斜叶片搅拌器以降低剪切力。 保持 Kolmogorov 涡流长度大于 20 μm 以防止细胞损伤。 保持搅拌器尖端速度低于 1.5 m/s。 通过结合...

  • Top 7 Decontamination Tools for Cultivated Meat

    培育肉类的7大净化工具

    污染是培养肉生产中的一个主要障碍，批次失败率达到11.2%，在大规模操作中攀升至19.5%。这不仅浪费了生长培养基（占生产成本的50%以上）等资源，还扰乱了时间表。有效的去污是降低这些风险的关键。以下是用于保持培养肉设施无菌的主要工具的快速概述： 工业级清洁剂和去油剂：去除脂肪和蛋白质等有机残留物，是预消毒清洁的关键。 食品级消毒剂：在清洁后减少微生物负荷，针对细菌和生物膜。 就地清洗（CIP）系统：无需拆卸即可自动清洗生物反应器和管道内部。 紫外线去污灯：使用UV-C光在无化学品的情况下消毒表面和空气。 过氧化氢蒸汽发生器：为房间和设备提供彻底的、无接触的消毒。 不锈钢消毒衣柜：在受控环境中对工具、个人防护装备和小型设备进行消毒。 自动传感器清洁站：保持生物反应器探头的清洁和功能，以维持准确的监测。 每种工具都解决特定的污染挑战，从清洁表面到消毒设备和维护生物安全标准。结合这些方法可确保更安全、更高效的生产，同时减少昂贵的故障。下面，我们深入探讨每种工具的工作原理及其在培养肉生产中的实际应用。 培养肉生产的7种去污工具比较 1.工业级清洁剂和去油剂 工业级清洁剂和去油剂在保持培养肉生产设施的清洁方面起着至关重要的作用。这些强效清洁剂旨在物理去除生产过程中积聚在表面和设备上的有机残留物，如脂肪、蛋白质和细胞碎片。跳过这一步基本的清洁步骤可能会削弱消毒效果，因为剩余的有机物质可能会保护细菌免受消毒剂的影响。 初步清洁后，使用特定的应用程序来改善整体去污过程。 主要应用 pH范围为10.5–11.5的碱性清洁剂（至少含有200 ppm的活性碱度和200 ppm的氯）在分解有机污垢方面非常有效。另一方面，酸性化合物用于去除嵌在设备缝隙中的矿物沉积物[7]。对于垂直表面，建议使用高泡氯化清洁剂，因为其延长的接触时间——通常为15分钟——可确保彻底清洁[6]. 去污方法 清洁开始时使用温水（<48.9°C）冲洗表面，然后进行手动擦洗以破坏生物膜。对于就地清洗（CIP）系统，建议使用低泡碱性清洁剂以避免泵气蚀等问题[5][8]。一旦使用清洁剂后，必须用饮用水彻底冲洗。这一步至关重要，因为大多数清洁剂是碱性的，而许多消毒剂是酸性的——任何残留的清洁剂都可能中和消毒剂，使其失效[8]. 与培养肉设备的兼容性 材料兼容性是另一个关键考虑因素。氯化产品，例如，会导致橡胶或硅胶部件（如生物反应器密封件和管道）过早磨损[7]。对于生物反应器过滤器、通风柜或316级不锈钢罐等精密设备，使用专用去油剂可以去除硬化的油脂而不损坏敏感表面[4]。无泡碱性去油剂也非常适合使用工业洗地机对地板和墙壁等大面积进行深度清洁[4]。 优点和局限性 虽然洗涤剂在去除促进细菌生长的有机物方面效果显著，但它们无法杀死顽固的细菌，如沙门氏菌和大肠杆菌[8]。这一局限性突显了需要进行两步过程：清洁后进行消毒。影响洗涤剂性能的因素包括水质，如pH值和硬度。在干燥的加工环境中，传统的湿洗涤剂可能不适用，因为过多的水分会导致霉菌生长。此外，遵循制造商的稀释指南至关重要——过度稀释会降低效果，而过于浓缩的溶液可能会损坏设备并危及产品安全[8]. 对于培养肉行业的专业人士，这些必需的清洁剂可在Cellbase，一个专门为满足行业需求而设计的B2B市场上获得。 2. 食品级消毒剂 在使用洗涤剂清洁后，食品级消毒剂在将微生物减少到安全水平方面起着关键作用。这些化学剂对形成生物膜的细菌特别有效，生物膜为像L.monocytogenes。一项在23个食品加工设施中进行的研究显示，即使在完成清洁和消毒程序后，65%的设施仍然检测出李斯特菌阳性[9]。 消毒剂的有效性在很大程度上取决于彻底的预清洁。当蛋白质残留在表面时，其性能会显著下降。例如，次氯酸盐溶液通常能达到5.5 log的减少率，但在有机物存在的情况下，其有效性会骤降至仅2.8[9]。通过首先去除有机残留物，消毒剂才能有效地消除剩余的微生物。 主要应用...