齿轮转动：CHO 细胞建模迈入数字化生物制造时代

利用 CHO 细胞进行生物制品生产的最新进展，部分得益于对细胞培养环境变化如何影响细胞代谢、生产力和最终产品属性的更深入理解。计算机模拟（In-silico）模型在绘制各种工艺参数和培养基改变对细胞反应的影响方面发挥着宝贵作用。数据驱动分析、自学习系统和数字孪生等技术的进步正在推动向智能制造的发展，从而实现对生产工艺的实时控制。此外，动力学和基于约束的机理建模与组学方法相结合，正越来越多地融入生物工艺开发和制造创新生态系统中。在本综述中，我们涵盖了作为机理建模基础的 CHO 中心代谢，并将讨论扩展至包括各种机理建模方法，重点突出了糖基化和分泌通路的整合。多组学方法为深入理解细胞内过程以及产品质量与通路之间的动态相互作用提供了支持。与此同时，为了实现工业 4.0 愿景，数字化和机器学习技术在生物制药开发中得到了更广泛的应用。我们讨论了这些技术在预测、推断、优化和控制方面的潜在应用。讨论了大数据分析和人工智能方法在推动智能制造进展以及实现生产工艺实时控制中的作用。最后，我们总结了机器学习和混合模型在 CHO 生物工艺中的应用，旨在更高效地开发和制造药物，并为患者降低成本。