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培养肉生物反应器的微生物检测方法

Microbial Detection Methods for Cultivated Meat Bioreactors

David Bell |

微生物污染是培养肉生产中的一个关键挑战。生物反应器为细胞生长提供了理想的条件,但也为细菌、真菌和病毒的繁殖创造了机会。早期检测污染对于防止生产损失、确保安全和符合监管标准至关重要。以下是主要检测方法的快速概述:

  • 基于培养的技术: 成本效益高且简单,但速度慢,仅限于可见污染物如细菌和真菌。
  • PCR(聚合酶链式反应) : 高度敏感和精确,适合检测病毒和支原体,但不适合实时使用。
  • 免疫测定法: 有效识别毒素和特定污染物,但需要手动采样和处理。
  • 光谱传感器: 实时、连续监测微生物副产物,但它们仅检测间接指标。
  • 流式细胞术: 提供细胞群体的详细分析,但更适合定期检查而非连续监测。

每种方法都有其优缺点,结合使用通常能提供最佳结果。像AI驱动传感器和一次性系统这样的先进工具也在帮助改善检测并降低大规模操作中的风险。下面,我们将深入探讨这些方法的工作原理及其在培养肉生产中的作用。

1. 基于培养的技术

基于培养的检测仍然是发现培养肉生物反应器中微生物污染的经典方法。概念很简单:微生物繁殖直到它们使培养基变得明显浑浊。这种浑浊是由大多数细菌、酵母和真菌引起污染的明确指示 [1].

但这里有个问题——这种方法有其局限性。根据FSA研究和证据:“虽然大多数细菌、酵母和真菌会使培养基变得浑浊,因此在培养中容易检测到,但病毒、分枝杆菌和支原体太小,不会引起浑浊,这意味着需要进行测试才能检测到它们” [1]. 特别是支原体,是培养肉生产中的一个臭名昭著的问题。它不仅常见,而且难以消除,并且完全绕过了通过目视检查的检测。

检测时间

基于培养的方法最大缺点之一是检测污染所需的时间。该过程依赖于污染物的生长速度,这意味着只有当菌落生长到足够可见时才能检测到。这种延迟可能从几小时到几天不等。当浑浊度变得明显时,污染可能已经显著扩散。与在线实时监测传感器, 相比,这种方法要慢得多。

灵敏度

虽然这些方法非常适合识别快速生长的需氧细菌,但在处理不会引起浑浊的污染物时效果不佳。检测需要大量的微生物负荷,这使得它在识别低水平污染时效果较差。相比之下,分子方法,如PCR,可以通过直接靶向遗传物质来检测甚至微量的污染。

实时使用的适用性

基于培养的技术根本不适合实时监测。FSA研究和证据强调了实时工具的重要性,指出“在线实时处理监测微生物生长参数(e.g. ,pH,溶解氧)将有助于早期检测污染”[1]. 在培养肉生产的背景下——安全性和成本效率都至关重要——这种延迟限制了基于培养的方法只能作为辅助角色,而不是前线防御。

接下来,我们将探讨提供更快和更灵敏检测的分子技术。

2. 聚合酶链式反应(PCR)方法

在速度和灵敏度方面,PCR在基于培养的技术不足之处发挥作用。在培养肉类生物反应器中,检测病毒、分枝杆菌和支原体等污染物尤为重要——这些生物体通常会因为不产生传统方法所依赖的可见浑浊而被忽视。尤其是支原体,是培养肉类生产中的一个持久问题,使得PCR成为一项必不可少的工具。本节深入探讨了PCR在提供高灵敏度和精确性方面的能力,同时也解决了将其整合到实时过程中的挑战。

灵敏度

PCR在检测微量污染物DNA方面的能力无与伦比,远远超出基于培养的方法的能力。其灵敏度对于识别微生物风险, 即使在污染水平较低时也至关重要。与传统方法需要显著的微生物生长来检测问题不同,PCR能够检测到微量的遗传物质。这使得在进入生物反应器之前筛选培养基成分和动物来源成分(e.g. ,牛血清)变得不可或缺。通过及早发现潜在威胁,PCR有助于保障生产过程。

特异性

虽然PCR的灵敏度令人印象深刻,但其精确识别特定污染物的能力使其与众不同。它允许团队识别和区分各种微生物种类和菌株,从而能够更有针对性地应对污染。然而,要充分利用这种精确性,需要针对培养肉系统量身定制的验证协议。目前,该行业缺乏标准化的微生物阈值,突显了进一步研究和方法开发的必要性。定制的测试解决方案仍在不断发展,以满足培养肉生产的独特需求。

适用于实时使用

尽管PCR有其优势,但也存在一些挑战——特别是在实时监测. 方面。作为一种离散方法,PCR需要取样并进行处理,与提供即时反馈的在线传感器相比会造成延迟。根据FSA研究和证据[1], ,这一限制强调了对替代技术的需求。开发实时微生物代谢物传感器并整合人工智能以增强监测的努力正在进行中,但这些创新尚未准备好在生产环境中广泛使用。

3. 免疫测定技术

免疫测定解决了基于培养方法的一个关键限制,特别是在污染物未能引起可见浑浊时。研究表明,许多污染物——如病毒、分枝杆菌和支原体——无法通过简单的目视检查可靠地检测到,这突显了免疫测定的重要性[1]. 在培养肉生物反应器的背景下,这些测试对于筛查动物来源的输入物(如牛血清或其替代品)中的人畜共患病毒在进入生产过程之前是不可或缺的。免疫测定与基于培养和PCR的方法一起工作,针对可能被忽视的毒素和低水平污染物。这种组合允许更快速和更精确的污染物检测。

检测时间

与核酸检测方法不同,免疫测定为毒素筛查提供了更快的选择。它们比依赖微生物生长进行检测的培养方法提供结果的速度要快得多。这种速度对于内毒素测试特别有利,这是一种常规措施,确保细菌毒素不会影响细胞培养。然而,免疫测定仍然需要取出样品并进行处理,这意味着它们缺乏在线传感器监测pH值或溶解氧等参数所提供的即时反馈。

灵敏度和特异性

免疫测定在检测微量毒素方面非常有效,使其非常适合识别内毒素、外毒素、霉菌毒素和蓝藻毒素。也就是说,目前的内毒素测试如LAL(鲎变形细胞溶解物)和rFC(重组C因子)需要进一步改进,以便在培养肉生产中复杂多样的基质中准确执行[1]. 如FSA研究和证据所述:

“为此,必须调查和验证现有方法在新型基质中的性能,并在需要时开发新方法”[1].

在这些方法得到验证之前,它们在此类应用中的可靠性仍然不确定。

适用于实时使用

免疫测定法并非设计用于连续、实时监测。它们通常在定期或在线使用,而不是直接集成到生物反应器中。虽然在线传感器可以监测污染的间接指标,如pH值或溶解氧的变化,但开发用于特定病原体和微生物副产品的实时检测方法仍然是一个重大挑战[1]. 目前,免疫测定最适合用于目标筛查,并作为更广泛污染监测策略的重要组成部分。它们提供关键的见解,但与其他方法结合使用时效果最佳,以实现全面监测。

4. 光谱和实时监测传感器

光谱传感器正在改变培养肉生物反应器中微生物污染的监测方式。与传统方法如免疫测定或基于培养的技术不同,这些方法需要停止过程以取样,而这些传感器直接集成到生物反应器中。这允许进行连续、非侵入性的监测。技术如拉曼光谱, 近红外(NIR)光谱, 和荧光光谱各自以不同的方式检测微生物特征。拉曼光谱利用激光光散射来识别分子振动,NIR测量红外吸收模式,荧光检测来自激发细胞的发射波长。这些传感器可以检测代谢副产物和生物量的变化,在不中断过程的情况下提供污染的早期预警。

检测时间

光谱传感器的一个突出特点是其速度。它们在几秒钟或几分钟内提供结果。例如,拉曼光谱可以在五分钟内完成扫描,而像浊度探头这样的光学传感器可以在10-30秒内检测到变化。一个显著的案例发生在2023年6月,当时Upside Foods在其试点规模的生物反应器中使用了拉曼光谱。在一次500升鸡细胞生产运行中,他们在12分钟内检测到乳酸菌 污染,浓度为150 CFU/mL。这种快速检测触发了自动关闭,防止了重大损失,并保持了令人印象深刻的99.8%过程正常运行时间。

灵敏度和特异性

光谱传感器的灵敏度因方法和环境而异。它们通常检测微生物水平范围为10²到10⁴ CFU/mL。例如,基于荧光的传感器可以在含血清的培养基中检测到低至50个细胞/mL的酵母,纳米粒子增强技术将这一阈值降低到10 CFU/mL。这对于培养肉生产中的无菌环境尤为重要。特异性是另一个优势,通常超过90%,这要归功于多变量光谱分析和机器学习算法等先进技术。例如,应用于拉曼数据的主成分分析在区分细菌和哺乳动物细胞方面实现了超过95%的特异性。然而,复杂的生长培养基可能会将这种特异性降低到85-90%,而无需进一步优化。深度学习算法进一步提高了准确性,一些模型能够以98%的精度区分E. coliStaphylococcus ,显著减少了误报。

实时使用的适用性

这些传感器是综合检测策略的重要组成部分,补充了传统方法如培养测试、PCR和免疫测定。设计用于24/7操作,它们特别适合于大型生物反应器。结合pH、溶解氧和拉曼光谱的多参数探头确保了最小的停机时间,并有助于满足GMP合规标准。例如,在2024年9月,Mosa Meat在其牛细胞生物反应器中采用了Hach Lange的NIR光谱传感器。这些传感器在五分钟内在10批次中检测到200 CFU/mL的大肠杆菌 污染。根据项目负责人Tom Collins博士的说法,这导致污染事件减少了40%,节省了15万英镑的生产成本。

然而,实际挑战仍然存在。诸如生物污染和信号漂移等问题正在通过自清洁探头和自动校准系统来解决。生物反应器工程师建议采用结合光谱学和阻抗传感器的混合设置以提高可靠性。在500升容器中的测试表明,使用这些系统的正常运行时间达到了99%。像Cellbase这样的平台也通过提供为培养肉生物反应器量身定制的光谱传感器和实时监测工具的精选列表,帮助生产商与值得信赖的供应商建立联系。

5.流式细胞术 分析

流式细胞术通过提供微生物污染的详细、定期评估,补充了光谱传感器的实时监测能力。该技术使用激光照射检查单个细胞。通过使用荧光标记,它根据大小和颗粒度等特征区分微生物细胞和培养肉细胞。这使得对大量细胞群体的快速分析成为可能,并有助于在混合培养物中检测到低水平的污染。

检测时间

虽然流式细胞术比传统培养方法更快地提供结果,但它不提供光谱传感器所提供的连续、实时跟踪。该过程涉及样品采集、染料染色和分析等步骤,因此更适合于定期的质量检查,而不是持续监测。然而,其识别细微细胞差异的能力使其成为定期评估的宝贵工具。

灵敏度和特异性

流式细胞术在检测微生物污染方面的准确性在很大程度上依赖于所使用的荧光标记物和染色方案。通过分析多个参数——如前向散射、侧向散射和各种荧光通道——它可以有效地将微生物细胞与复杂样品中的培养肉细胞分离。为了获得可靠的结果,荧光标记物和染色方法的选择和优化至关重要。

实时使用的适用性

由于依赖于手动采样和准备,流式细胞术并不适合实时监测。相反,它最好作为一种高分辨率工具,用于不同生物反应器系统中培养纯度的定期验证. 实时系统通常依赖于间接指标,如pH值或溶解氧水平来检测微生物生长 [1]. 另一方面,流式细胞术在计划的质量检查中提供详细的见解方面表现出色。

优点和缺点

Comparison of Microbial Detection Methods for Cultivated Meat Bioreactors

培养肉生物反应器微生物检测方法的比较

每种微生物检测方法都有其自身的优缺点,因此在决定最佳方法之前权衡利弊非常重要。基于培养的技术在识别导致浑浊的细菌、酵母和真菌等微生物方面简单且成本效益高。然而,它们在检测病毒、分枝杆菌和支原体方面存在不足,这些也是培养肉生产中的潜在污染物[1].

PCR方法通过检测这些难以检测的病原体(包括病毒和支原体)的遗传物质来填补这一空白[1]. 但其缺点是需要专门的设备和额外的验证,特别是在处理培养肉生物反应器中典型的独特基质和小样本量时培养肉生物反应器. 对110项研究的回顾强调了需要进一步验证这些应用的基于培养和PCR方法[1].

光谱和实时传感器提供了不同的优势:它们可以连续监测pH值和溶解氧等参数,提供潜在污染的即时警报[1][2]. 正如FSA研究报告中所指出的:

"在线实时处理监测微生物生长指示参数(e.g. , pH, 溶解氧) 将有助于早期检测污染" [1].

这些传感器可以连续工作数周而无需重新校准 [2]. 然而,它们只能测量间接指标,无法识别特定病原体。

免疫测定和流式细胞术因其在检测目标分析物方面的高灵敏度和特异性而脱颖而出。尽管如此,这两种方法都依赖于手动采样和实验室处理,这可能导致延迟和更高的污染风险 [2]. 例如,流式细胞术在根据大小和颗粒度区分微生物细胞和培养肉细胞方面表现出色,但其对样品准备的需求使其不适合连续、实时监测。

以下是这些方法的快速比较:

方法 检测时间 灵敏度 特异性 实时使用的适用性 主要限制
基于培养 中等 无法检测病毒或支原体[1]
PCR 小时 需要采样和专业设备[1]
光谱传感器 实时 高(针对代谢物) 可变 仅测量间接参数 [1][2]
免疫测定 数小时到数天 手动采样延迟检测 [2]
流式细胞术 数小时 需要样品准备

为了提高可靠性,生产商越来越多地结合这些方法。实时传感器用于连续监测,而定期的PCR和培养测试提供额外的确认层 [1].

新技术和行业应用

人工智能(AI)和机器学习(ML)正在重塑在培养肉生物反应器中实时检测污染的方式。根据FSA研究和证据团队:

“人工智能和机器学习正在被用来增强[实时监测]的潜力。” [1]

AI驱动的生物传感器现在分析来自在线传感器的复杂数据,监测pH值、溶解氧和微生物代谢物等因素。这些工具可以比传统方法更早检测到表明污染的微妙代谢变化 [1]. 虽然传统传感器专注于实时测量,AI 增加了一层高级分析, 特别是针对微生物代谢物。这种能力在培养肉生产中至关重要,因为生产 10–100 公斤产品需要 10¹² 到 10¹³ 的细胞计数。早期检测对于避免重大损失至关重要[3]. 除了这些生物传感器,大规模平台还包括对环境条件的连续监测。

在商业规模上,多生物反应器设置现在配备了在不同模式下运行的自动搅拌罐系统。这些设施对空气、表面和水进行连续环境监测,使得在到达生物反应器之前识别污染风险成为可能[1]. 结合在线传感器与全厂跟踪减少了对手动采样和实验室测试的需求,简化了操作。

此外,采用一次性技术, 如一次性生物反应器袋和管道,已成为减少生产批次间交叉污染的关键策略[1]. 虽然一次性系统的材料成本高于可重复使用的不锈钢设备,但它们消除了对严格清洁和灭菌协议. 的需求。这种权衡通常使一次性系统更适合研究和试点规模的操作。

为了支持这些进步,采购平台在将生产商与可靠技术连接起来方面至关重要。Cellbase, 例如,提供访问值得信赖的在线传感器供应商、AI驱动的分析工具和专为培养肉生产量身定制的环境监测系统。其专业化的重点确保所列设备符合该行业的特定要求,例如与无动物成分培养基的兼容性和先进的微生物检测能力。

结论

对于检测培养肉生物反应器中的微生物安全问题,没有一种万能的解决方案。传统的基于培养的方法在识别导致可见浑浊的细菌、酵母和真菌方面是可靠的。然而,它们在检测不产生浑浊的病毒、支原体和分枝杆菌时显得不足。对于这些病原体,分子测试是必不可少的。不幸的是,正如FSA研究和证据团队所指出的那样,此类测试在英国目前“有限且昂贵”,ISO 17025认证增加了进一步的复杂性和成本[1].

为了解决这些差距,先进的实时监测提供了有价值的补充。在线监测pH值和溶解氧水平允许进行即时调整,并通过AI驱动的微生物代谢物分析,可以在传统方法发出警报之前检测到细微变化。也就是说,虽然这些传感器适用于快速、间接检测,但它们不能替代法规合规所需的验证测试或低水平病毒污染的检测。

对于R&D和试点规模的操作,单次使用技术结合流式细胞术和免疫测定提供了额外的灵活性,并有助于降低交叉污染的风险。在商业生产规模下,重点转向对空气、表面和水的持续环境监测。 自动化多生物反应器系统, 结合光谱传感器和AI分析,在更大规模的生产设置中部署时变得更加具有成本效益。

常见问题解答

在培养肉生物反应器中,哪种检测方法最适合检测支原体?

PCR技术,包括定量PCR (qPCR)数字PCR (dPCR), 被认为是检测培养肉生物反应器中支原体的最有效和快速的工具。与传统培养方法相比,这些方法通常较慢且不够精确,而PCR方法能够提供更快的结果和更高的准确性,特别是在关注16S rRNA基因时。这使得它们成为常规监测和在整个生物加工过程中保持微生物安全的理想选择。

实时传感器如何在不识别确切微生物的情况下检测污染?

实时传感器通过监测关键参数的变化来监测污染,例如溶解氧水平 , 废气成分, 或代谢活动. 这些变化作为微生物活动的早期指标。最好的部分?这种方法是非侵入性的,这意味着无需确定确切的微生物即可有效检测污染。

结合在线传感器、PCR和培养测试的实用监测计划是什么?

一种实用的方法是整合在线传感器进行实时监测(例如测量溶解氧或分析废气)以发现早期微生物活动,PCR测试用于快速基于DNA的污染物识别,以及培养测试以确认无菌性并确定可存活的微生物。这种多步骤策略有助于及早发现污染并有效应对,保护培养肉生产过程。

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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"