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如何在细胞培养工艺的早期开发阶段实现更高效、更科学的研究设计？
在生物制药行业迅猛发展的今天，药物研发流程的高效与精准成为了行业关注的焦点。随着监管要求的日益严格和药物研发管线的快速扩张，如何在细胞培养工艺的早期开发阶段实现更高效、更科学的研究设计，成为了制药企业亟需解决的问题。
近期，一项关于利用高通量微型生物反应器（HTMBs）和JMP确定性筛选设计（Definitive Screening Design, DSD）提升早期细胞培养工艺开发效率的研究，为这一难题提供了创新性的解决方案。
那么这篇研究论文究竟是如何解决这一难题的呢？下面有请 JMP 数据分析师安老师来为大家做一个详细解读。
安老师 - JMP 数据分析师
先解读一下概念：
HTMBs 高通量微型生物反应器是小规模生物反应器系统，能够在多个条件下同时进行细胞培养实验，具有高通量和成本效益的优点。
DSD 确定性筛选设计是 JMP 独有的一种实验设计方法，能够通过少量的实验次数识别影响过程的主效应，交互效应和弯曲效应，这是传统筛选设计不能实现的。
下面简单介绍下如何使用这两种方法结合，从而快速筛选参数，优化细胞培养条件，提高过程开发效率。
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Step 1
选定关键工艺参数和质量指标
研究团队首先选定影响细胞培养效果的 7 个潜在关键参数，如初始细胞密度，温度和 pH 值等，和 4 个关键质量指标，如细胞活力，滴度，乳糖含量和单体浓度。
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Step 2
设计实验方案
在初期，研究团队选择了经典的部分析因筛选设计，从最开始的分辨率 III 的 8 次实验，扩充到分辨率 IV 带 4 个中心点的 20 次实验，发现构建的模型依旧对验证数据的预测不理想，分析原因是某些评估参数可能存在自身二次效应，而由于部分析因设计本身的限制，现有数据不能明确区分到底是哪些参数。
于是后期改用确定性筛选设计，对初期筛选得到的 2 个重要参数以及 4 个新的待评估参数重新设计实验，在参数数量差不多的情况下，通过 14 次实验，一次性评估参数的主效应，交互相应和二次效应。
如下图所示，最终的结果也证明某些参数，如温度(TST)，对质量指标如滴度存在二次效应。这也证明了DSD的优势。
（a）基于 8 次筛选设计构建的模型（b）基于 20 次扩增的筛选设计构建的模型（c）基于 14 次 DSD 构建的模型
研究者也提到，尽管在生物工艺研发中采用 DOE 的报道越来越多，但其中许多仍在沿用传统的两阶段 DOE 开发策略，包括最初的筛选研究和后续优化研究，这种策略可以有效地筛选出少数几个重要的优化因素，从而减少实验时间和资源，但也可能忽略二次效应，误导优化方向。
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Step 3
结果收集与数据分析
在高通量微型生物反应器 Ambr® 15 中实施实验，进行收集数据。
由于需要通过 14 次实验的 DSD 结果评估所有参数的主效应，交互效应和二阶效应，模型拟合具有超饱和特性。因此在模型构建时比较了 JMP Pro 广义回归平台下的 5 种特定的回归方法，包括向前回归，两阶段向前回归，Lasso，Dantzig 选择器和 SVEM，以及 3 种模型简化方法，包括 p 值，AICc 和 BIC。
最终的结果表明基于 AICc 的两阶段向前回归方法，以及 SVEM 方法构建的模型都得到了非常好的预测效果。
X 轴是不同方法构建的模型，Y 轴是训练数据集和验证数据集模型 R方的差值，差值越小表示模型的预测效果越好
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Step 4
优化工艺条件
基于 AICc 的两阶段向前回归构建模型，识别出对工艺性能有显著影响的参数，并对其进行优化调整，获得最佳的细胞培养工艺条件。
（a）预测滴度和实际滴度结果；（b）预测刻画器所获得的最佳滴度参数设置
结论
该研究通过集成高通量微型生物反应器和 JMP 确定性筛选设计及广义回归的建模方法，为生物制药行业早期细胞培养工艺开发提供了一种高效、科学的研究思路。该方法不仅缩短了研发周期，降低了研发成本，还提高了工艺开发的成功率和产品质量。
随着技术的不断发展和完善，相信这一方法将在未来生物制药工艺开发中发挥更加重要的作用。
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