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

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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、安进和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。

以溶解氧管理为例。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CPI、Labman、Basetwo和Nicoya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。

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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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    生物工艺故障排除的预测建模

    预测建模正在通过在问题升级之前识别过程问题来改变培养肉的生产。通过分析历史和实时数据，这些模型帮助操作员在细胞生长、分化和成熟等关键阶段保持最佳条件。这种主动的方法减少了失败，提高了产量，并确保了产品质量的一致性。 关键要点： 容易出现问题的阶段：营养耗尽、氧气短缺和剪切应力是常见风险。 模型类型：机械模型、数据驱动模型和混合模型提供了针对故障排除的定制解决方案。 好处：早期故障检测、精确的根本原因分析和持续的过程优化。 数据需求：来自在线传感器和离线检测的高质量、多样化数据集至关重要。 技术：像PCA、PLS和数字孪生这样的工具可以增强预测和过程控制。 预测建模是一种数据驱动的解决方案，用于解决培养肉生产中的挑战，提供更好的一致性和运营效率。 培养肉生物过程故障排除的预测建模框架 200: 掌握质量设计：从产品失败到生物制品CMC商业成功 预测建模的数据要求 创建准确的预测模型取决于在生物过程中收集的数据的质量和范围。没有详细的数据集，模型无法预测故障或提高性能。必须捕捉生物反应器内的物理条件和细胞的生物行为。这个基础对于有效准备数据和应用建模技术至关重要。 培养肉类生物加工中的数据来源 预测模型依赖于两个主要数据来源：在线传感器和离线检测。 在线传感器持续监测实时参数，如pH值、溶解氧（DO）、温度和压力。一些先进的平台，如Sartorius ambr系统，甚至使用拉曼光谱法来跟踪葡萄糖水平、活细胞密度和代谢物[2][3]。这些传感器提供高频数据，捕捉生物反应器内发生的微小变化。 另一方面，离线检测在特定时间间隔提供精确测量。技术如HPLC或ELISA用于评估代谢物浓度（e.g，乳酸和氨）、细胞活力和产品滴度。虽然这些需要手动采样和实验室工作，但它们提供的精确度是在线传感器可能无法始终实现的[2][3]。元数据，如进料策略和设定点，有助于解释传感器数据。例如，将拉曼光谱数据与进料曲线结合，可以让多变量模型预测关键质量属性，如最终滴定度。这使得模型预测控制系统能够实时调整生物过程参数[2][3]。这种方法增强了模型解决问题和优化性能的能力。 一旦数据被收集，就必须仔细处理以确保其能够做出可靠的预测。 数据预处理技术 原始生物反应器数据很少能直接用于预测建模。在准备过程中需要几个预处理步骤： 归一化确保变量被缩放到可比较的范围。例如，它可以防止像细胞密度（通常具有较大值）这样的参数掩盖像pH值这样的小规模变量。此步骤对于偏最小二乘法（PLS）等算法尤为重要[3]。 异常值检测识别并去除由传感器噪声、采样错误或临时干扰引起的异常。通常使用统计阈值或基于PLS的方法来排除这些异常值，防止它们影响预测[3]。 插补填补缺失的数据点。像回归插补（IBR）这样的技术利用参数之间的相关性——例如葡萄糖和乳酸水平——来估计空缺。如果缺少DO数据，模型可以根据pH值和葡萄糖之间的关系预测它，从而保持数据集在实时预测中的可靠性[3]. 时间对齐同步可能不自然匹配的数据流。例如，连续的pH值读数需要与特定间隔进行的代谢物检测结果对齐。使用动态时间规整或线性插值等方法来确保正确对齐[3]. 管理生物变异性 生物变异性是培养肉生产中最大的挑战之一。细胞系的差异、遗传漂移以及对营养短缺的不同反应导致批次之间的生长速率和代谢物谱不一致[2][4][6]。这种变异性会显著影响预测的准确性。例如，如果模型未设计为考虑细胞系或生产规模之间的差异，活细胞密度的预测可能会大相径庭。 为了解决这个问题，生产者应收集多样化的历史数据集，涵盖多个细胞系、培养基成分和生物反应器规模。多变量统计过程控制（MSPC）可以通过将变异性分解为系统性和随机成分来帮助模型区分正常波动和实际问题[3][4][6]。 另一个有效的解决方案是使用混合模型。这些模型结合了机械知识——如细胞生长的Monod动力学——与数据驱动的方法。这种混合方法使模型能够捕捉到可预测的生物过程和纯粹机械模型可能遗漏的不可预测变化[3][4][6]。此外，采用具有明确、无动物成分配方的无血清培养基有助于标准化营养成分。这减少了变异性，从而产生更一致的数据和更可靠的预测模型[1]。 生物过程故障排除的建模技术...

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  • Scaffold Biocompatibility: Testing Protocols

    支架生物相容性：测试协议

    支架生物相容性 对于培养肉生产至关重要。支架必须支持细胞粘附、生长和分化，同时安全可食用。它们应降解为无害的副产品，不留下不可食用的残留物。监管标准要求符合 ISO 10993 医疗器械协议 和 英国/欧盟食品安全法。以下是您需要了解的内容： 关键测试领域： 细胞毒性：材料必须显示超过 70% 的细胞活力（ISO 10993-5）。 降解性：支架必须安全降解为可食用的成分。 机械性能：刚度、孔隙率和耐久性对于细胞生长至关重要。 材料类别： 天然聚合物（e.g，海藻酸盐、大豆蛋白）：由于已建立的食品用途，较容易获得监管批准。 合成聚合物：根据新型食品法规需要详细的安全数据。 去细胞化ECM：动物来源的支架需要对过敏原和病原体进行彻底测试。 监管重点： 支架必须符合ISO 10993标准，符合新型食品评估，并确保对人类食用的安全性。测试包括细胞毒性、过敏性和降解产物分析。 实际应用： 开发者应将生物相容性数据与机械和结构指标结合，以优化支架性能。像Cellbase这样的平台有助于将经过验证的支架与生产需求相匹配。 本文提供了关于培养肉生产中支架的测试协议、监管要求和材料选择的详细指南。支架生物相容性的监管标准 适用的测试标准 监管标准已建立明确的测试协议，以确保用于培养肉生产的支架的安全性和生物相容性。这些支架必须符合 ISO 10993 医疗器械标准和食品安全法规的要求[6][3][4]。这种双重要求的产生是因为支架不仅作为生物材料支持细胞生长，还需要作为最终产品的一部分安全食用。 ISO...

  • Selecting Sensors for Cultivated Meat Bioreactors

    选择用于培养肉类生物反应器的传感器

    在生产培养肉时，维持精确的生物反应器条件至关重要。传感器监测关键参数，如温度（37°C）、pH值（6.8–7.4）、溶解氧（30–60%）、CO₂（<10%）、葡萄糖、生物量和代谢物，以确保细胞健康和产品质量。传感器性能不佳可能导致批次浪费、质地不一致和产量降低。 以下是您需要了解的内容： 温度和pH传感器：电阻温度检测器（RTD）和玻璃或ISFET pH传感器在维持严格公差方面可靠。 溶解气体：光学传感器适用于一次性系统中的氧气和CO₂，而电化学传感器耐用但需要维护。 营养物和生物量：酶生物传感器或光谱方法可跟踪葡萄糖、乳酸和氨。电容传感器实时测量活细胞密度。 生物反应器兼容性：搅拌罐、波动系统和灌流设置需要根据规模、无菌性和监测需求量身定制的传感器解决方案。 关键要点：根据精确度、灭菌兼容性和生物反应器类型选择传感器。像Cellbase这样的平台通过为培养肉行业提供精选选项来简化采购。 传感器能否降低与培养肉相关的成本？ 培养肉生物反应器中需要监测的关键参数 在培养肉生产中，七个关键变量在生物过程起着关键作用：温度、氧气、二氧化碳、pH值、葡萄糖、生物量和代谢物 [4]。这些因素中的每一个都直接影响细胞健康、增长和最终产品的质量。自动化系统旨在响应任何偏差，实时调整条件以维持细胞培养的理想环境。让我们深入了解细节，从温度和pH值开始。 温度和pH值 温度和pH值是细胞培养的基石，因为它们直接影响酶活性、膜稳定性和细胞周期进程。对于大多数用于培养肉类的哺乳动物细胞 - 如牛、猪和禽类细胞系 - 温度通常维持在约37°C，公差范围为±0.1–0.3°C [4][5]。即使是超出此范围的微小波动也会严重影响细胞的存活率和生长速度。 pH值是另一个关键因素，通常控制在6.8到7.4之间 [4][5]。在制药级工艺中，pH容差更窄 - ±0.05–0.1单位 - 以确保在较长时间内细胞的最佳存活率和生产力[2][4][5]。在高密度培养中，保持如此精确的控制尤为重要。 pH不是一个孤立的参数；它与其他变量相互作用。例如，溶解的CO₂形成碳酸，降低pH，而乳酸积累也会使其下降。相反，氨的积累会使pH上升[4][5]。为了管理这些波动，策略通常结合通过优化曝气去除CO₂、添加碱如碳酸氢钠，以及定制的饲养方案以最小化乳酸和氨的形成[4][5]。温度进一步使问题复杂化，因为它影响气体溶解度。例如，较高的温度会降低氧气溶解度，使得在37°C下控制溶解氧更加具有挑战性。这强调了精确传感器放置的重要性[4]. 溶解氧和二氧化碳 溶解氧（DO）对于细胞代谢和有氧呼吸至关重要。大多数动物细胞培养将DO维持在空气饱和度的30–60%，尽管确切的范围取决于细胞系，并在工艺开发过程中进行微调[4][5]。低于20%的水平可能导致缺氧并停止生长，而接近100%的水平可能导致氧化应激[4][5]。溶解CO₂（dCO₂）水平通常保持在气相中的5–10%以下，以防止细胞内酸化[4]。生物反应器的设计在管理溶解氧和溶解CO₂方面起着重要作用。例如，搅拌罐反应器比波动系统提供更好的氧气传递和气体混合，允许在更大规模上进行更严格的控制。另一方面，波动生物反应器在高填充体积时经常面临CO₂积累的挑战[3][6]。灌流生物反应器在高细胞密度下运行，由于其高氧气消耗和CO₂产生，要求精细控制。常用的技术包括多气体入口、微泡曝气或膜曝气[3][4][5]。DO通常使用以下三种传感器类型之一进行监测：电化学、光学或顺磁性[5]。电化学传感器成本效益高，但会消耗氧气并可能随时间漂移。光学传感器依赖于氧敏染料，不消耗氧气，非常适合一次性生物反应器，长期稳定性更好[2][5]。 对于CO₂，监测选项包括Severinghaus型电化学传感器、光学dCO₂传感器或间接方法，如废气分析和pH相关性[4][5]。光学dCO₂传感器与一次性生物反应器兼容，允许在线操作，但通常更昂贵且操作范围较窄[4][5]。营养水平和生物量 葡萄糖、乳酸和氨等营养物质的特征提供了关于细胞生长和压力水平的宝贵见解。监测这些指标有助于确定细胞是否处于生长期、经历营养限制或处于压力下，从而进行及时调整，如喂养或培养基更换[4][5]。这些分析物可以通过在线、旁线或离线方法进行跟踪，先进的系统采用红外光谱同时监测多个变量[4]。...

  • Process Monitoring in 3D-Printed Scaffold Fabrication

    3D打印支架制造中的过程监控

    3D打印支架是培养肉生产的基础。 这些结构为细胞生长成肌肉和脂肪组织提供框架，模仿传统肉类的质地。然而，即使是支架制造中的小缺陷——如不均匀的层或空隙——也可能影响其强度和功能。 以下是您需要了解的内容： 像PLA和PCL这样的材料 因其食品级质量和可定制的特性而被广泛使用。 打印参数很重要。 喷嘴温度、打印速度和材料进给速率直接影响支架质量。 实时监控（e.g., 温度和压力传感器）和打印后检查（e.g., 微CT扫描）确保支架符合严格标准。 可追溯性和文档记录对于合规性至关重要，将每个支架与其原材料和制造数据连接起来。 自动化和人工智能工具通过在生产过程中动态调整参数来提高一致性。 本文提供了每个阶段的过程监控详细指南 - 材料准备、打印机设置、过程控制和打印后评估。还强调了像OCT和机器学习这样的工具如何提高支架的可靠性。 关键要点：一致的监控和文档记录对于生产符合安全和性能标准的高质量支架是不可或缺的。3D细胞培养的自报告支架 l 协议预览 材料准备和质量控制 用于培养肉类生产的支架质量在很大程度上依赖于原材料的精确准备和控制。无论是处理像PCL和PLA这样的食品级聚合物、生物墨水，还是复合混合物，这些材料都必须符合精确的规格，以确保它们在打印过程中表现一致。如果没有仔细的准备和严格的质量控制，即使是最先进的3D打印机也难以生产出符合工艺机械、生物和结构要求的支架。 原料组成和特性 每批原料都必须经过彻底检查，以确保其在打印和细胞培养过程中表现如预期。这个过程的一个关键部分是流变学特性表征。对于生物墨水和聚合物熔体等材料，了解它们在喷嘴剪切力下的流动行为至关重要。振幅和频率扫描等技术有助于定义线性粘弹性范围，并确认材料在挤出后保持其形状。流动曲线揭示了剪切变稀行为，这对于支架材料是理想的——在喷嘴压力下变稀，但在沉积后迅速恢复粘度，确保形成干净的线条和牢固的层粘附。 在实际打印温度下进行流变学测试至关重要（e.g，例如PLA为200°C），以建立可接受的参数，如粘度、屈服应力和模量值。任何超出这些阈值的批次都应被拒绝或重新配方，因为即使是微小的粘度变化也会显著影响丝材宽度、孔隙几何形状和机械性能，如杨氏模量。对于复合系统，固体含量和粒径分布同样重要。例如，在用羟基磷灰石增强PCL以改善机械性能时，陶瓷颗粒必须大小均匀且分散良好。激光衍射或显微镜等工具可以评估粒径分布，并设定上限以防止喷嘴堵塞。关于PCL/羟基磷灰石支架的研究表明，材料成分、温度和打印速度的变化可以显著改变线宽和孔隙几何形状，从而影响机械强度和细胞相容性[1]。即使是微小的缺陷，如空隙或不均匀的线条，也会显著降低压缩模量[1]。 水分含量是另一个常见问题。像PLA这样的吸湿性聚合物容易吸收水分，在加热时会导致水解降解。这导致了较低的粘度、气泡形成和支架的弱化[2]。为减轻这种情况，材料应预先干燥，存放在带有干燥剂的密封容器中，并使用可靠的方法如Karl Fischer滴定法进行监测。设定严格的湿度阈值是至关重要的。 对于培养肉应用，灭菌和生物相容性是不可妥协的。支架必须无微生物污染和内毒素，以支持哺乳动物细胞的生长。灭菌方法——如伽马辐射、紫外线照射、过滤或高压灭菌（如果聚合物允许）——应经过验证，并定期进行内毒素检测。在英国和欧洲，即使在早期研究阶段，遵循ISO 10993生物相容性标准也是明智的做法。所有测试方法、批次详情和结果都应在集中数字系统中详细记录。支架不仅必须促进细胞生长，还必须符合食品安全标准。 内部检查清单可以及早发现问题。这可能包括对变色或颗粒的目视检查、生物墨水的pH值测量，以及使用手持流变仪进行的快速粘度测试。打印网格或简单晶格等基准几何形状也可以揭示线条均匀性或层粘附性的问题。为这些测试建立明确的通过/失败标准，并随着时间的推移保持记录以监测材料质量趋势。 检查属性 测试方法...