光谱技术为培养肉生产中的生长培养基监测提供了一种快速、准确的方法。通过实时跟踪葡萄糖和谷氨酰胺等营养物质，它有助于优化细胞生长并保持质量。两种关键方法脱颖而出：
- 近红外光谱：在780–2,500 nm范围内运行，适合跟踪葡萄糖和乳酸等营养物质和代谢物。它具有成本效益，易于与生物反应器集成，但可能受到水信号的干扰。
- 拉曼光谱：利用非弹性光散射提供高度特定的分子数据。它在以水为主的环境中效果良好，为乳酸和葡萄糖等代谢物提供精确性，但成本较高。
这两种方法都支持营养物质输送和污染检测的自动化系统，提高效率并降低手动采样风险。平台如
用于生长培养基分析的近红外光谱法
近红外光谱法的工作原理
近红外（NIR）光谱法在 780 nm 到 2,500 nm 的波长范围内运行，专注于检测基本分子振动的泛频和组合带[7]。这使其在识别 C-H、O-H 和 N-H 等键方面特别有效，这些键常见于葡萄糖、氨基酸和蛋白质等分子中。
该过程涉及将近红外光照射通过生长培养基，并测量在不同波长下吸收了多少光。每种分子都会产生独特的光谱模式或“指纹”，提供关于培养基成分的见解。然而，由于光谱带经常重叠，需要使用像偏最小二乘回归这样的高级化学计量技术来提取精确的定量数据[1].
NIR光谱的一个突出优点是它是非侵入性的。探头可以通过标准的Ingold接口直接集成到生物反应器中，并且它们被设计为能够承受灭菌循环（SIP/CIP），确保符合工业卫生标准[10]。这种在不干扰过程的情况下进行测量的能力使NIR成为监测生长培养基的宝贵工具。
生长培养基监测中的NIR应用
NIR光谱广泛用于追踪关键营养物质和代谢物，如葡萄糖、谷氨酰胺、氨基酸、乳酸、氨和总细胞数（TCC）[6][8]。通过提供实时数据，它帮助生产者及早检测营养耗竭，防止对细胞活力的影响，或在有毒副产物积累之前识别它们。
研究已经证明了NIR的实际好处。例如，一项研究在搅拌罐式生物反应器中使用NIR进行在线监测，实现了葡萄糖预测误差为1.54 mM，乳酸为0.83 mM [8]。对于细胞在微载体上生长的培养肉工艺，由于珠子的光散射效应，系统特定的校准至关重要。Sanofi Pasteur的研究成功应用NIR监测在Cytodex 1 微载体上生长的Vero细胞，实现了葡萄糖预测精度为0.36 g/l，乳酸为0.29 g/l [9]。这些发现强调了为不同系统量身定制校准的重要性。"NIR光谱（NIRS）是一种有前途的原位PAT工具……提供了一个代表分析溶液中所有成分的‘特征’的光谱。"
- Annie Marc, 工艺生物化学 [9]
NIR的另一个增长用途是在创建“黄金批次”配置文件——代表最佳工艺性能的基准。操作员可以实时将当前运行与这些配置文件进行比较。例如，汉诺威莱布尼茨大学的研究人员使用NIR监测7.5升生物反应器中的CHO-K01细胞培养。他们的系统在过程进行仅30小时后检测到“批次3"”中的细菌污染，因为NIR读数超过了定义的工艺限制[4] 。
NIR光谱基础 – NIR光谱如何工作？
拉曼光谱用于培养基分析
虽然NIR光谱在解读重叠吸收带方面表现出色，但拉曼光谱则采取了不同的路径。它利用非弹性光散射深入研究分子结构，提供了一种互补的分析方法。
拉曼光谱如何工作
拉曼光谱通过将785 nm激光照射到样品上并捕捉非弹性散射的光子来工作。当这些光子与分子相互作用时，由于振动运动会发生能量转移。这些转移产生了独特的光谱“指纹”，揭示了蛋白质、脂质、核酸和糖等成分的分子结构[12][5]。
与NIR光谱的主要区别在于拉曼测量的内容。与检测偶极矩变化不同，拉曼光谱关注分子键在振动过程中极化率的变化[5] 。这种差异使其在培养肉应用中特别有用。为什么？因为在生长介质中占主导地位的水对拉曼的检测几乎是不可见的。这意味着拉曼可以“透过”水检测少量的营养物质和代谢物，避免了常常使红外方法复杂化的干扰[11][12][5]。
拉曼光谱产生的分析物特异性信号不会与水信号重叠……这使其在细胞培养应用中特别有利，因为基质主要是水性的。
然而，由于光谱带可能重叠，通常使用诸如偏最小二乘法或主成分分析等高级数学模型从清晰、特定的光谱中提取精确的定量数据 [12][13][14].
拉曼在培养基监测中的应用
由于其能够产生详细的分子指纹，拉曼光谱已成为生产环境中在线监测的强大工具。作为光学传感器，它跟踪营养物质的消耗 - 如葡萄糖和谷氨酰胺 - 以及代谢副产物的产生，如乳酸和氨 [14].这种实时反馈允许进行自动调整，例如优化营养供给时间表以提高效率。
例如，在2025年4月，研究人员在五个10升CHO细胞培养中使用了Viserion拉曼光谱仪，实现了高度准确的预测（e.g., 葡萄糖的RMSEP为0.51 g/l）[12] 。同样，在2018年3月，伦敦的细胞和基因治疗催化剂团队使用在线拉曼系统（Kaiser Optical Systems RamanRxn2™分析仪）监测自体T细胞生产。他们精确地跟踪了葡萄糖（R = 0.987）和乳酸（R = 0.986）水平，识别出供体特定的代谢变化和增殖率，而无需手动采样[14] 。除了营养物质和副产品，拉曼光谱还监测细胞浓度，评估细胞活力，并检测潜在的危害，如沙门氏菌或大肠杆菌。这确保了批次之间的一致性，并提供了一种可靠的方法来表征培养基成分[11] [1][14][15]。
NIR与拉曼：选择哪种方法
用于生长培养基分析的NIR与拉曼光谱比较
在NIR和拉曼光谱之间做出选择取决于您的特定分析物、预算和系统的设置。
比较因素
拉曼光谱因其能够提供高度特异的分子信息而脱颖而出。它生成清晰、独特的光谱“指纹”，使得更容易定位单个化合物。另一方面，NIR光谱产生宽广、重叠的带，需要高级化学计量工具进行分析。这使得拉曼光谱特别适用于准确跟踪特定代谢物。
水在NIR中的吸收可能会掩盖营养信号，而拉曼对水的低敏感性确保了更清晰的检测。然而，拉曼也并非没有挑战——它可能会受到由蛋白水解物等生物化合物引起的背景荧光干扰。[1].
涉及CHO细胞生物反应器的研究表明，拉曼在预测葡萄糖、乳酸和抗体方面优于NIR，而NIR在预测谷氨酰胺和铵离子方面更有效。[2]。一项由R.C于2017年3月进行的研究。Rowland-Jones 在利兹大学进一步支持了拉曼的优势，显示其在 15 mL 微型生物反应器中测量乳酸 (RMSECV 1.11 g/L) 和葡萄糖 (RMSECV 0.92 g/L) 时更可靠[16]。
从成本角度来看，NIR 系统通常更实惠，因为它们的光源更简单。然而，拉曼系统需要先进的激光器和探测器，因此更昂贵[1] 。下表突出显示了这些关键差异：
| 因素 | NIR光谱法 | 拉曼光谱法 |
|---|---|---|
| 特异性 | 较低；宽泛、重叠的带 [1] | 较高；清晰的分子“指纹” [1] |
| 水干扰 | 高；强水吸收 [2] | 低；水是弱散射体 [2] |
| 最佳用途 | 谷氨酰胺、铵、 生物质监测 [2] | 葡萄糖、乳酸、抗体滴度 [2, 19] |
| 成本 | 通常较低；简单的灯具和光学元件 [1] | 通常较高；需要激光器和探测器 [1] |
| 路径长度 | 较长；适应容器壁 [6] | 较短；需要直接样品接口 [6] |
| 主要干扰 | 来自细胞/颗粒的物理散射 [6] | 来自生物分子的背景荧光 [2] |
接下来，我们将探讨如何应用光谱数据进行生产中的实时介质优化。
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使用光谱数据进行生产
实时媒体优化
光谱技术将原始数据转化为可操作的见解，简化生产过程中的营养输送。通过实现对葡萄糖、乳酸、谷氨酰胺和铵等关键参数的同时、非侵入性监测，确保培养物的持续优化。例如，当葡萄糖水平低于理想范围时，系统会自动触发营养物质的供给。这可以防止细胞饥饿并减少有毒副产物积累的风险[2].
从最佳生产运行中创建“黄金批次”轨迹，可以及早识别问题，例如污染或通气问题[4].现代系统更进一步——例如，近红外光谱可以在传统参考方法的15%精度范围内估算营养浓度。在容纳多达12,500升的大规模生物反应器中，近红外数据的主成分分析解释了96%的过程变异性[17]。
这种数据的持续流动与生物反应器系统无缝集成，使自动化过程控制能够保持一致性和效率。
将光谱学连接到生物反应器系统
光谱学与生物反应器系统的集成将实时数据提升到一个新的水平，实现了全自动反馈控制。能够承受灭菌循环和高压的浸入式探头将实时数据直接传递到生物反应器控制单元[6]。
2018年9月在洛林大学进行的一项研究比较了在2升CHO细胞生物反应器中并行操作的原位拉曼和NIR探针。结果显示，拉曼光谱在检测葡萄糖和乳酸方面表现出色，而NIR在监测谷氨酰胺和铵方面更为有效。结合这两种方法的优势，为培养肉生产提供了最全面的实时监测[2]。
光谱数据还输入到多变量统计过程控制（MSPC）系统中，该系统持续将正在进行的批次与已建立的黄金批次标准进行比较。这种方法使操作员能够在数小时内检测到偏差——无论是由污染、营养不足还是设备故障引起的。结果是提高了生产效率和一致性[4]。
通过Cellbase 采购光谱设备
为什么选择 Cellbase 用于光谱设备
为培养肉生产选择合适的光谱设备可能会让人感到像是在技术细节的迷宫中穿行。由于通用光谱仪提供数千种配置[18]，没有正确的专业知识很容易感到不知所措。
这就是
设备采购的 Cellbase 关键特性
此外，
结论
NIR和Raman光谱在优化培养肉的生长培养基中起着关键作用。这些先进技术使得对葡萄糖、乳酸和铵等关键分析物的实时、非侵入性监测成为可能。这意味着生产团队可以在不中断流程的情况下快速调整——鉴于媒体设计仍然是扩大培养肉生产规模的最大挑战之一，这是一项重要的优势。[16][19].
每种方法都有其自身的优势。NIR光谱法在评估生物质和整体成分方面表现出色，而拉曼光谱法则提供了对水溶液中特定代谢物的详细见解 [1]。在微型生物反应器研究中，拉曼光谱法展示了令人印象深刻的预测准确性，使其成为精确测量的可靠选择[16]。这两种技术还支持“黄金批次”配置文件的开发，使操作员能够在问题出现时立即发现细菌污染或通气问题[4]。
在选择合适的光谱设备时，过程可能会让人望而生畏。这就是
Alan G. Ryder教授强调了这些方法的重要性：
如果正确应用，快速光谱方法可以用于快速有效地筛选细胞培养基，以识别分子差异和培养基制造中的潜在问题[1]。
常见问题
在培养肉生产中使用光谱技术有哪些好处？
像近红外（NIR）和拉曼这样的光谱技术为培养肉行业带来了宝贵的工具。它们允许对培养基进行实时、非侵入性监测，使得可以连续跟踪营养物质、代谢物和细胞密度，而无需取样或使用额外的试剂。这种监测水平有助于保持更严格的过程控制，并加快对培养基成分的调整，这对于在扩大生产规模时确保质量一致至关重要。
这些方法也高效且节省成本。通过一次测量，它们可以同时分析多种成分 - 如氨基酸、糖和脂质 - 消除了进行单独化学测试的需要。这减少了劳动力和材料成本，同时提供的数据可以改进预测模型，有助于标准化质量并减少批次之间的差异。
另一个优势是光谱技术可以轻松集成到自动化系统中。例如，NIR探头可以直接安装在生物反应器中，以提供连续数据，从而实现对关键参数（如进料速率或温度）的自动调整。对于需要专业设备的人，
在分析培养肉生产中的生长介质时，NIR和拉曼光谱的主要区别是什么？
近红外（NIR）光谱非常适合 快速、非侵入性监测生长介质的整体成分。它能够提供在线或实时控制，这意味着它可以提供实时数据，帮助生产者在生产过程中进行即时调整。
另一方面，拉曼光谱提供了一个精确的分子指纹，使其成为识别和测量特定代谢物（如葡萄糖和乳酸）的优秀选择。这种精确度对于微调培养基成分以满足培养肉生产的特定需求特别有用。
为什么实时监测生长培养基对培养肉生产很重要？
实时监测在保持培养肉生产的生长培养基适宜方面起着关键作用。通过密切关注营养物质、代谢物和细胞健康，生产者可以快速调整条件，以维持稳定的细胞生长并提高最终产品的质量。
这种动手方法消除了与传统离线测试相关的等待时间，从而提高了产量并减少了浪费。它还确保资源得到更有效的利用，简化生产过程并提高可靠性。
