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20多年前，细胞培养的补料批模式将哺乳动物细胞培养的表达滴度从1-5g/L提升至10g/L，后续随着替代生产方法，比如灌流和连续工艺的应用，生物制药的“工艺强化”概念逐渐引起关注。【1】早期工艺强化的概念是跟化学工程相关。2000年Stankiewicz和Moulijn定义工艺强化为“在给定设备体积内的生产力显著提高，耗能显著降低，甚至废物或副产品的形成也显著减少”。【2】
生物制药领域的工艺强化概念则相似，只不过生物制药的工艺强化定义要更广，包含生物制药工艺的所有单元操作，甚至包括厂房设计。生物制药的工艺强化，即是提高单位批次/单位车间的生产力和/或减少环境影响（能源、废物和材料等），以及更小的车间占地面积，更低的生产成本以及更少的工艺时间。
工艺强化的支持性技术：
实现工艺强化的目标需要工艺技术创新和革命，而非简单的进化。2020年，Cytiva的Bill Whitford博士曾总结过生物制药工艺强化所需要的支持性技术，包括连续生产、改进的平台/材料、改进的分析监控、工艺简化、模块化车间以及数据4.0加持。【3】其中的任何一项支持性技术都在其特定方面革新了现代生物制药的常规操作。
连续生产：
连续生产，比如上游灌流培养技术、下游的周期性逆流色谱（PCC）、直通式（STP）纯化以及单通道切向流过滤（SPTFF）技术，可以实现生物工艺的所有单元操作之间的连接，减少工艺时间和占地面积，从而显著提高车间生产效率。【4】
上游连续培养，即灌流培养技术，已经有十几个商业化药物在使用，因此灌流培养技术的平台已经较为成熟。搭建灌流培养技术平台需要考虑生产反应器的类型以及合适的细胞截留装置，比如Cytiva的XDR一次性生物反应器与基于切向流过滤的TFF中空纤维膜柱。基于TFF的Xcellerex APS自动灌流系统可支持体积25-500L规模的经典稳态灌流培养、浓缩灌流培养以及N-1灌流培养等多种灌流培养模式，与传统的灌流培养技术相比，具有可比的产品收率和质量。
下游连续生产，常用到的技术包括周期性逆流色谱（PCC）、直通式层析（STP）、连续病毒灭活以及单通道切向流过滤（SPTFF）等技术。周期性逆流色谱（PCC）已经广泛的作为下游连续捕获层析步骤的技术选择，而直通式层析（STP）则是精细纯化步骤的连续生产设计。PCC和STP的操作均可实现经典下游层析操作的相同，甚至有更好的收率和质量。
相较于上游连续培养，下游连续纯化要更复杂，涉及多个单元操作之间的有效和即时通讯的连接，以实现各个单元操作的自动化控制，比如基于IO-Box通讯方式以及Unicorn软件可以实现PCC与STP等单元操作之间的连接。【7】
改进的平台/材料：
尽管CHO细胞在生物制药工艺中非常受欢迎，但是一些其他细胞系，比如人源细胞系可以提供类似人蛋白的翻译后修饰，并且成本低、安全、易于放大。
即使在CHO细胞系上，也可以使用改进的平台工艺，比如高密度、大体积的细胞库，只需要一步扩增即可以实现放大生产。在N-1上的灌流培养也可以实现较高的细胞接种密度，从而缩短生产反应器的培养时间。研究显示无论高密度大体积细胞库还是N-1灌流培养均可以获得与标准工艺相似的表达滴度和产品质量。【8】
工艺简化：
工艺简化是实现工艺强化的重要手段。工艺简化可以减少浪费步骤，无增值步骤，缩短工艺时间。一次性技术的使用是一个方向。一次性技术可减少占地面积、提高生产灵活性、消除了对清洁和消毒步骤的需求，减少了交叉污染，最终加快了产品上市速度。【10】
大规模的缓冲液配制是工艺简化的另一个方向。无论是在线稀释（ILD）还是在线配液（IC），都可以降低储罐体积和车间占用空间，尤其是在线配液（IC）可降低90%的储罐体积，40%的占用空间。【8】
改进的工艺控制：
改进的工艺控制包括对全过程工艺参数的监督控制以及对工艺性能和产品质量属性的控制。基础的传感器技术正在发生改进，比如电化学、电容、表面等离子共振、基于质量、光学、热敏等的技术。比如细胞培养中的自动采样和分配以及相关物质和工艺数据的检测，在其速度、精读和支持分析数量方面都在提高。【11】
数据4.0：
连续化生产需要过程分析技术（PAT）和工艺建模技术的加持才能实现真正的自动化和连续化控制。这只是生物制药数据化的一个微小缩影。生物制造中的数据化将是工艺强化的主要贡献者。生物制造过程的大量工艺数据、采样技术、监控设备以及分析技术，数据化的应用可浓缩这些内容并创新性的构建“数据孪生”工厂，来实现生物制药工艺的闭环控制。
数据4.0，需要设备单元操作的自动化操作与运行，需要特定的数据采集和控制平台，还需要对全工艺流程的几种控制和管理，以实现自动化、数据化的集成。Cytiva的FigurateTM平台包含对层析系统控制的Unicorn Networking平台、SCADA数据采集和控制平台以及DCS的全厂自动化控制平台。这些将会搭建数据4.0时代的底层基础。
数据4.0的另一个显著特征是建模技术。经典的建模技术包括数据建模、机理建模和综合数据与机理的混合建模。基于对层析过程机理，比如涡流扩散、传质阻力等理解，建立层析工艺过程的机理模型。这种机理模型不需要太多的初始数据，但是可以实现数据模型所不具有的外推功能。因此，机理模型可以用来模拟更多的实验场景，从而实现在计算机上的层析工艺参数甚至是物料属性的研究，大大减少了实验次数。
模块化车间：
模块化车间是从车间设计的角度上实现工艺强化。通过预制和模块化单元组成的车间设施可以快速构建和部署符合GMP的设计、材料、空间分配、工艺流程、公用设施等，在车间设计中整合工艺强化的工具以及自动化和连续化的原则，带来的效益不仅仅是工艺自身的，还包括整个公司的资本和运营成本的节省。对于病毒性疫苗、基因治疗以及溶瘤病毒等更适合应用。
总结：
Stankiewicz和Moulijn后来强调过一次工艺强化定义，认为工艺强化需要注重创新和可持续性。【16】不仅仅是现有工艺和车间的几个百分点的改进，而要更注重实现工艺和车间的质的飞跃，从这方面来讲，工艺强化应该是革新而非进化。上述提到的几个工艺强化支持性技术，正是在生物制药工艺某一方面的革新，无论是连续化生产还是数据4.0的机理建模，最终的应用都是生物制药工艺飞跃式的进展。
参考文献：