发布日期：2026-06-08 11:24:36 细胞培养技术广泛应用于生物制品制备、基础医学研究、再生医学等诸多领域，培养过程的稳定性与可控性直接决定最终产物品质与实验结果可靠性。细胞培养体系是动态变化的复杂微环境，细胞增殖、代谢活动会持续改变培养基组分、环境参数及细胞自身状态，单一参数监测无法全面反映培养进程。
传统离线抽样检测模式存在时间滞后、样本损耗、污染风险等问题，无法实现过程动态调控。在线拉曼技术作为新型原位过程分析技术，可实现多参数、无创、实时连续监测，逐步成为细胞培养过程精准管控的核心技术手段。
（一）多参数实时监测的核心意义
细胞培养过程是动态的生化反应过程，细胞的生长、增殖、代谢及凋亡状态，与培养环境的物理参数、培养基生化参数密切相关。各类参数相互关联、相互影响，共同决定培养体系的稳定性。多参数实时监测可全程捕捉培养过程的动态变化，及时识别环境波动与代谢异常，为过程调控提供实时数据支撑。
相较于传统定时抽样检测，实时监测能够消除检测滞后性，规避抽样操作带来的体系污染、样本损耗等问题，实现培养过程的闭环动态调控。在规模化细胞培养工艺中，稳定的参数监测体系可提升培养批次的一致性，降低工艺波动带来的质量偏差，优化培养工艺参数，缩短工艺迭代周期。
（二）细胞培养核心监测参数分类
细胞培养过程所需监测的参数可分为物理环境参数、培养基生化参数、细胞生长状态参数三大类，三类参数协同反映培养体系的整体状态。
1、物理环境参数。该类参数是细胞存活生长的基础保障，主要包括培养体系温度、溶解氧浓度、pH值、搅拌速率、通气量等。物理参数的小幅波动，会直接影响细胞酶活性、物质交换效率及增殖速率，是培养过程常规监测的基础参数。
2、培养基生化参数。该类参数反映细胞代谢活动状态，主要包括葡萄糖、谷氨酰胺等营养物质含量，乳酸、氨等代谢副产物浓度，以及培养基渗透压、离子浓度等指标。营养物质消耗与副产物累积的动态变化，直接体现细胞代谢强度与代谢状态。
3、细胞生长状态参数。该类参数直接表征细胞生长质量，主要包括活细胞密度、细胞存活率、细胞形态稳定性及特异性产物表达水平等，是判定培养终点、评估培养效果的核心依据。
（三）传统监测技术的局限性
当前细胞培养常规监测技术多以离线检测、单点检测为主，难以满足精细化培养的实时管控需求。物理参数多采用传感器单点定时检测，数据连续性不足，无法捕捉短时参数波动。生化参数与细胞状态参数依赖人工抽样、实验室仪器检测，操作流程繁琐，检测周期较长。
离线抽样检测会破坏培养体系的密闭性，增加微生物污染风险，同时抽样过程会损耗培养体系体积，影响规模化培养的体系稳定性。此外，传统技术多为单参数独立检测，无法实现多参数同步采集与关联分析，难以精准判断参数变化背后的细胞代谢机制，无法支撑智能化过程调控。
（一）电化学传感监测技术
电化学传感技术是细胞培养中应用较为普遍的在线监测技术，主要用于pH值、溶解氧、温度等物理参数的实时检测。该技术基于电化学信号转换原理，通过传感器感应培养体系环境变化，将物理、化学信号转化为电信号，实现参数实时输出。
电化学传感器可直接集成于生物反应器内部，实现原位连续监测，响应速度较快，操作便捷，能够满足基础环境参数的常态化管控需求。但该技术监测参数类型有限，仅可检测少量物理环境参数，无法实现营养组分、代谢产物及细胞生长状态等生化参数的监测，参数覆盖范围存在明显局限。同时，传感器长期浸泡在培养基中，易受蛋白吸附、杂质沉积影响，出现检测精度漂移，需要定期校准维护。
（二）近红外光谱监测技术
近红外光谱技术是常用的无损光谱监测技术，可通过分子振动吸收光谱分析培养基中的有机组分含量，实现部分生化参数的间接监测。该技术检测无需样本预处理，可实现在线无损检测，能够同步获取多种组分的光谱信息。
但近红外光谱存在明显的技术短板，水体在近红外波段存在较强吸收干扰，而细胞培养基以水溶液为主体，会大幅降低检测信号的灵敏度与稳定性。同时，该技术光谱重叠度较高，特征峰辨识度不足，针对低浓度代谢产物的检测精度较差，数据建模难度较大，监测稳定性难以适配高精度细胞培养工艺需求。
（三）离线生化检测技术
离线生化检测是实验室细胞培养的基础检测方式，通过定时抽取培养样本，利用生化分析仪、细胞计数仪等设备检测各类生化参数与细胞状态参数。该技术检测精度较高，可覆盖绝大多数培养参数，是工艺标定与数据校准的重要手段。
离线检测的缺陷较为突出，检测流程耗时久，数据输出存在显著滞后性，无法实时反馈培养过程动态变化。频繁抽样会破坏培养体系密闭性，提升污染概率，同时样本处理过程会消耗培养物料，增加实验与生产成本。此外，人工操作差异会带来检测误差，数据重复性与连续性较差，无法适配规模化、自动化细胞培养的发展需求。
在线拉曼光谱技术是基于分子非弹性散射效应的原位过程分析技术，完美适配水溶液体系的细胞培养环境，可实现多参数、无创、实时、连续同步监测，有效弥补传统监测技术的各类短板，是现阶段细胞培养精细化监测的核心技术。
（一）在线拉曼技术核心原理
在线拉曼光谱技术的核心原理为拉曼非弹性散射效应，当单色激光通过光纤探针入射至细胞培养体系中时，培养基内各类分子会与光子发生相互作用。大部分光子发生弹性散射，频率与入射光保持一致，少部分光子与分子发生能量交换，产生非弹性散射，出现频率偏移现象。
不同化学结构的分子，其内部化学键的振动、转动模式存在特异性，对应的散射光频率偏移幅度各不相同，由此形成独一无二的分子指纹光谱。在线拉曼监测系统通过探针实时采集散射光谱信号，经光电转换、信号降噪、光谱解析后，结合化学计量学模型，可精准识别培养基内各类组分的种类与浓度，同时关联细胞生长特征信号，实现多参数同步定量检测。
该技术采用原位浸入式检测模式，光纤探针直接置于培养体系内，无需抽样、无需试剂、无需对细胞进行染色或标记，可在不干扰细胞正常生长、不破坏培养体系的前提下，完成全过程动态监测。
（二）在线拉曼技术的核心优势
1、水体干扰抗性强。细胞培养基为水溶液体系，水分子的光谱干扰是多数光学监测技术的主要误差来源。拉曼光谱的信号特征不受水体吸收干扰，在高含水的培养体系中仍可保持稳定的信号输出，适配各类细胞培养液、悬浮培养体系的监测场景，检测稳定性显著优于近红外光谱技术。
2、多参数同步监测。单组拉曼光谱数据可同时涵盖营养物质、代谢副产物、细胞生长状态等多维度信息，能够同步实现葡萄糖、谷氨酰胺、乳酸、氨等生化参数，以及活细胞密度、细胞代谢活性等状态参数的实时检测，打破了传统技术单参数检测的局限，实现一站式多参数数据采集。
3、无创无损耗连续监测。在线拉曼技术依托光纤探针完成原位检测，无需接触式化学反应，无需抽取样本，不会对细胞生长微环境造成干扰，也不会产生样本损耗。设备可24小时连续运行，全程捕捉培养过程的细微动态变化，数据连续性、时效性优势显著。
4、抗干扰能力优异。拉曼光谱的分子特征峰辨识度高，不同组分的光谱信号重叠度低，通过光谱预处理与模型优化，可有效过滤培养基中杂质、蛋白、悬浮物的干扰信号，检测精度与重复性较好，能够适配高密度细胞培养、补料分批培养等复杂工艺场景。
5、适配自动化闭环调控。在线拉曼技术可实时输出标准化数字信号，可与生物反应器的自动化控制系统联动，实现参数实时采集、数据智能分析、工艺参数自动调整的闭环管控，推动细胞培养工艺从经验化操作向数据化、智能化管控转型。
北京鉴知RS2100在线拉曼分析仪用于生物过程中多种生化参数的原位、实时、连续监测。在生物制药领域，已应用于多种生物过程分析现场，包括生物发酵、肽类药物合成、酶催化反应等。尤其在生物发酵领域，该仪器已应用于抗生素、虾青素、氨基酸等多品种的生产过程，为工艺优化以及生产调控提供智慧之眼，可与DCS联调实现自动反馈调节。
（一）培养基生化参数实时监测
培养基生化组分的动态变化是反映细胞代谢状态的核心指标，也是开展补料、换液、控温等工艺调控的核心依据。在线拉曼技术可精准捕捉培养基中核心营养物质与代谢副产物的动态波动，实现全程定量监测。
在营养物质监测方面，可实时追踪葡萄糖、谷氨酰胺、氨基酸等核心营养组分的消耗速率与剩余含量。细胞培养过程中，营养物质的消耗速率与细胞增殖速率、代谢活性直接相关，通过实时监测数据可精准判断营养匮乏节点，为精准补料提供数据支撑，避免营养不足导致细胞生长停滞，或营养过剩引发代谢异常。
在代谢副产物监测方面，可实时检测乳酸、氨等抑制性代谢产物的累积水平。乳酸、氨的过量累积会改变培养基渗透压与酸碱环境，抑制细胞增殖，降低细胞活性，影响培养产物质量。在线拉曼技术可实时捕捉副产物累积趋势，及时预警代谢异常，辅助优化培养通气、补料及换液策略，维持代谢环境稳定。
（二）细胞生长状态实时监测
细胞生长状态的动态监测是把控培养质量、判定培养终点的关键。传统技术仅能通过离线检测获取瞬时细胞密度与存活率数据，无法反映细胞代谢活性的动态变化。在线拉曼技术可通过细胞自身的分子振动光谱特征，间接表征细胞生长与代谢状态。
培养过程中，活细胞的脂质、蛋白质、核酸等生物大分子的光谱信号会随细胞增殖、衰老、凋亡发生规律性变化。通过解析光谱信号强度、特征峰位移的动态变化，可实时评估活细胞密度、细胞增殖活性及细胞健康状态，精准区分细胞对数生长期、稳定期与衰退期。
同时，针对特异性产物表达的细胞培养工艺，在线拉曼技术可通过特征光谱信号变化，间接反映目标产物的合成趋势，为产物收获节点的精准判定提供依据，有效提升培养产物的产量与品质稳定性。
（三）培养过程异常状态预警
细胞培养过程易受环境波动、代谢紊乱、隐性污染等因素影响，出现生长异常，传统监测方式难以提前识别隐性异常，往往在细胞状态显著恶化后才能发现，造成培养批次报废。
在线拉曼技术具备高灵敏度、高连续性的监测优势，可捕捉培养初期的细微参数异常变化。通过长期工艺数据积累，建立标准化光谱特征数据库，可实现对代谢紊乱、细胞生长阻滞、微量污染等异常状态的提前预警。技术可通过多参数关联分析，区分异常诱因是环境参数波动、营养配比失衡还是细胞自身代谢异常，为工艺快速调整提供精准方向，有效降低培养损耗，提升工艺稳定性。
（四）培养工艺优化与迭代
传统细胞培养工艺优化依赖大量批次实验与离线数据复盘，迭代周期长、成本高、优化精度有限。在线拉曼技术可全程积累连续、完整的过程数据，覆盖培养全周期的参数动态变化规律。
通过对多批次拉曼光谱监测数据的统计分析，可精准关联工艺参数、代谢参数与细胞生长质量的对应关系，明确最优营养供给速率、环境参数区间、培养周期等关键工艺指标。基于实时数据的工艺优化，可有效缩小工艺波动范围，提升批次培养的一致性，同时大幅缩短工艺开发与迭代周期，适配规模化、标准化细胞培养的生产需求。
（一）设备安装与参数调试要点
在线拉曼监测系统的安装精度直接影响检测数据的稳定性。光纤探针需适配生物反应器规格，安装位置应避开搅拌死角、通气气泡集中区域，避免气泡、流体扰动干扰光谱信号采集。探针需完成无菌化处理，适配细胞培养的无菌环境要求，杜绝污染风险。
设备运行前需完成系统校准与参数调试，优化激光功率、积分时间、光谱采集频率等核心参数。激光功率需控制在合理区间，既保障光谱信号强度充足，又避免高功率激光对活细胞产生光损伤。同时，需根据培养体系特性优化光谱采集频率，平衡数据密度与设备运行负荷，保障长期稳定运行。
（二）光谱信号预处理优化
细胞培养体系的复杂成分会对拉曼原始光谱信号产生轻微干扰，原始光谱存在基线漂移、杂峰噪声等问题，需通过预处理算法优化信号质量。常用的预处理方式包括基线校正、噪声滤波、荧光背景消除等，可有效去除非目标信号干扰，凸显各类组分的特征光谱峰。
针对不同类型的细胞培养体系，需匹配差异化的预处理方案。悬浮细胞培养体系悬浮物较多，需强化杂讯过滤处理；贴壁细胞培养体系环境相对稳定，可侧重基线校正优化。通过精准的光谱预处理，可大幅提升后续定量分析的精度与稳定性。
（三）化学计量学模型构建与更新
光谱定量分析的核心是化学计量学模型，模型精度直接决定多参数监测的准确性。模型构建需结合细胞培养工艺特性，采集不同培养阶段、不同参数浓度的光谱数据，结合离线标准检测数据完成模型训练，建立光谱信号与各监测参数的定量关联关系。
模型构建完成后需进行验证优化，通过多批次实验数据校验模型精度，剔除异常数据，优化模型参数。同时，随着培养工艺、培养基配方的微调，需定期更新模型数据库，完成模型迭代优化，保障长期监测过程中的数据准确性与适配性，避免模型老化导致的检测偏差。
（四）系统维护与质量管控
为保障在线拉曼监测系统长期稳定运行，需建立常态化的维护与质量管控机制。定期清洁光纤探针表面，去除吸附的蛋白、细胞残渣等杂质，避免杂质堆积影响光谱信号采集精度。定期完成设备校准，修正长期运行产生的精度漂移问题。
同时，需建立数据溯源体系，完整留存光谱原始数据、预处理数据、定量监测数据，实现培养过程数据的全程溯源。针对高标准的规模化培养工艺，可建立标准化操作流程，规范设备调试、数据采集、模型维护等全流程操作，保障监测体系的规范性与可靠性。
结语：
细胞培养过程的多参数实时监测是实现工艺标准化、精细化、智能化发展的核心支撑，传统监测技术的滞后性、局限性已难以适配现代细胞培养工艺的发展需求。在线拉曼光谱技术凭借无创无损、实时连续、多参数同步监测、抗水体干扰、适配自动化调控等诸多优势，有效解决了传统监测技术的核心痛点，能够全面捕捉细胞培养全周期的环境参数、代谢参数与生长状态参数动态变化。
