世界首个培育肉类B2B市场：阅读公告

如何扩大培育肉的规模：流程 & 挑战

How to Scale Cultivated Meat: Processes & Challenges

David Bell |

培养肉，一项细胞农业的突破性创新，正准备改变我们生产和消费动物衍生产品的方式。在最近由塔夫茨大学工程学斯特恩家族捐赠教授大卫·卡普兰的演讲中，详细阐述了扩大培养肉的复杂过程和挑战。本文深入探讨了卡普兰讨论中的关键见解，探索了这一新兴技术的科学、潜力和障碍。

介绍：全球食品革命

随着全球人口到2050年接近100亿，食品生产的需求预计将激增超过25%。传统的畜牧业正变得越来越不可持续，消耗大量的土地、水和能源。同时，工厂化养殖引发了从过度使用抗生素到动物福利差的伦理问题。培养肉提供了一种有前途的替代方案——通过在受控环境中培养细胞创造的无动物产品。这一尖端技术不仅满足了对蛋白质日益增长的需求，还为更安全、更营养和更环保的食品系统铺平了道路。

David Kaplan的演讲强调了培养肉背后的科学、与传统农业相比的优势，以及为了使其商业化必须克服的技术障碍。让我们来详细了解一下。

培养肉的科学

培养肉，也称为细胞基或培养肉，是使用组织工程技术生产的。以下是一个简化的逐步过程：

  1. 细胞采集：从动物身上取一个小活检以提取肌肉或脂肪细胞。这一微创程序确保动物不受伤害。
  2. 细胞培养：收获的细胞在生物反应器中被分离和增殖，使用富含营养的生长介质将干细胞增殖为肌肉和脂肪组织。
  3. 支架：使用植物基支架提供结构和质地，模仿传统肉类的外观和感觉。
  4. 最终产品：培养的细胞被组装成产品，如汉堡、鸡块或鱼片。

这种方法消除了饲养和屠宰动物的需要，大大减少了环境影响。

为什么选择培养肉？解决现代食品系统中的关键挑战

Kaplan 概述了培养肉作为解决现有问题的解决方案所提供的几个好处：

1.环境可持续性

  • 减少资源使用：与传统畜牧业相比，培养肉需要显著更少的土地、水和能源。
  • 降低排放：畜牧业是温室气体的主要来源。通过用细胞培养方法替代，可以大幅减少碳足迹。

2. 改善食品安全

  • 消除污染风险：培养肉的生产在受控环境中进行，最大限度地减少了对沙门氏菌和大肠杆菌等病原体的暴露。
  • 无抗生素生产：与工厂化养殖不同，培养肉不需要使用抗生素，从而降低了抗生素耐药性的风险。

3.伦理考量

  • 动物福利：只需进行初步活检，避免了传统养殖对动物造成的伤害和压力。
  • 满足消费者需求：尽管减少肉类消费的活动大多未能成功，但培养肉提供了一种可行的替代方案，以满足对动物产品日益增长的需求。

4. 增强营养

  • 培养肉可以根据需要添加额外的营养成分，如维生素和抗氧化剂，提供比传统肉类更高的营养价值的潜力。

进展与挑战：我们现在在哪里？

快速成本降低

2013年首次亮相的培养汉堡成本高达30万美元。如今，由于细胞培养和生物加工的进步，成本已骤降至每磅约10至50美元。Kaplan预测，进一步的创新可能会将生长培养基的成本降至每升1美元以下，使培养肉在价格上具有与传统肉类竞争的能力。

规模化挑战

尽管取得了可喜的进展，规模化仍然是最大的障碍。

  • 大规模生产：目前的生物反应器太小，无法满足全球需求。Kaplan指出，需要创新的大规模生物反应器，专为食品生产而设计，而不是依赖于制药级设备。
  • 生长培养基的成本：生长培养基是细胞培养的营养溶液，仍然很昂贵。目前正在努力开发具有成本效益的无动物培养基配方。
  • 质地复杂性：培养产品如汉堡和鸡块相对容易生产。然而，复制整块肉的结构，如牛排，需要在支架和工程方面取得进展。

培育肉的未来：创新与机遇相遇

Kaplan设想了一个未来，培育肉不仅重塑食品行业，还改变消费者的生活方式和饮食习惯。以下是一些值得关注的关键趋势：

1. 扩展口味

  • 这项技术允许从任何物种中培育异国情调的肉类，从蓝鳍金枪鱼到龙虾。这可能为全球市场带来全新的风味和烹饪选择。

2. 个性化营养

  • 食物可以被设计成满足特定的饮食需求，例如增强肠道健康、促进新陈代谢或改善认知功能。

3. 下一代食品生产

  • Kaplan预测，消费者有一天会像使用面包机一样，使用紧凑的食品生产设备在家中自己培育肉类。

4. 跨物种创新

  • 研究正在探索混合产品，例如将植物性材料与培养的动物细胞结合，以优化口感、质地和成本。

伦理和监管考量

培养肉最具争议的方面之一是消费者的接受度。虽然一些素食者可能会因为其无残忍性而接受，但其他人可能会因为其细胞来源而反对。同样，关于转基因生物（GMO）的担忧仍然存在分歧。Kaplan 强调需要通过透明的标签和公众教育来解决这些问题。

在监管方面，进展令人鼓舞。像新加坡这样的国家已经批准了培养鸡肉的商业销售，而美国食品药品监督管理局（FDA）也开始为特定产品发放批准。然而，更广泛的政府支持，特别是在研究资金方面，对于推动行业向前发展至关重要。

关键要点

  • 可持续性：培育肉减少了土地、水和能源的使用，同时减少了温室气体排放。
  • 食品安全：在受控环境中生产，消除了病原体，不需要使用抗生素。
  • 伦理：一次活检可以产生大量的肉，避免动物受到伤害。
  • 成本轨迹：成本已从每个汉堡30万美元大幅下降到每磅低于50美元，预计还会进一步降低。
  • 规模化挑战：生物反应器和生长介质的创新是使培育肉商业化的关键。
  • 全球领导力：新加坡和以色列等国家正在通过政府资助的计划引领潮流。美国如果没有类似的投资，可能会落后。
  • 消费者接受度：围绕转基因生物、营养和安全的清晰沟通和透明度对于采纳至关重要。
  • 未来创新：从异国肉类到个性化营养，培养肉为烹饪探索开辟了新的可能性。

结论

培养肉不再是遥远未来的概念——它是解决全球食品生产中一些最紧迫挑战的可行且可扩展的解决方案。尽管在成本和规模上仍然存在障碍，但这项技术的发展轨迹非常有前景。通过对研究、创新和基础设施的正确投资，培育肉行业可能会重新定义我们对食品、可持续性和人类健康的看法。

正如Kaplan恰当地总结道：“技术是可行的。挑战在于如何以成本效益的方式扩大规模。”未来十年将是决定培育肉是否能从小众市场走向主流采用的关键时期，从而为可持续和道德的未来革新食品系统。

来源: "塔夫茨高级连接呈现: 未来的食物" - 塔夫茨校友, YouTube, 2025年9月22日 - https://www.youtube.com/watch?v=g4gIPsiQD18

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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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    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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