发布日期：2026-08-10 10:49:56 医药发酵是生物制药产业当中十分关键的生产环节，微生物代谢合成目标药物产物的整个过程，受到底物供给、菌体活性、环境条件等多重因素的共同影响。产物浓度是评判发酵进程、开展工艺调节、保障药品生产质量的重要指标。
传统检测手段难以实现原位连续的浓度读取，发酵罐内部的代谢变化长期处于信息不够透明的状态。鉴知在线拉曼技术依托光谱分子识别能力，搭建起原位在线的监测体系，对医药发酵产物浓度开展实时测定，为发酵工艺的精细化管控提供新的实现路径。
（一）离线检测模式的固有运行流程
一整套传统离线检测包含多个操作环节，整套流程需要人工介入完成多项操作。
1. 人工取样操作
工作人员按照预设的时间节点，打开发酵罐取样接口，抽取部分发酵液样品。取样操作会打破发酵罐体原本的密闭状态，取样前后还需要完成管路灭菌消杀操作，以此降低外源微生物进入罐内的可能性。取样操作在小试阶段频次相对可控，进入中试与工业化生产阶段，为了获取更多数据，取样频次会有所提升，操作工作量随之增加。
2. 样品前处理工序
取出的发酵液样品内部含有菌体、悬浮颗粒物、各类杂质，需要开展离心、过滤、稀释等一系列前处理步骤。前处理目的是去除干扰组分，满足后续实验室仪器的进样要求，该部分会占用较多的时间与人力。
3. 实验室仪器分析
经过预处理的样品送入理化实验室，依靠实验室分析设备完成目标产物的浓度检测，完成数据整理之后再交付给工艺人员使用。整套流程从取样到拿到最终结果，存在不可消除的时间间隔。
（二）离线检测带来的各类行业难题
（一）取样操作带来染菌风险
医药发酵对于无菌环境有着严格的要求，发酵罐密闭状态是维持无菌体系的基础条件。每一次人工取样，都要开启取样口，罐体密闭环境被打破，外界的尘埃、杂菌存在进入发酵液内部的可能性。一旦发生染菌，罐内微生物代谢路径会被扰乱，目标产物合成受到抑制，严重时会造成整批物料无法继续生产。随着取样频次增加，污染发生的可能性也会累积上升，成为医药发酵生产当中需要重视的风险点。
（二）检测数据存在明显时间滞后
微生物的生长代谢分为不同阶段，底物消耗速率、产物合成速率处于持续变化当中。离线检测得到的浓度数据，对应的是取样那一刻的体系状态，经过前处理、仪器分析之后，工艺人员拿到数据时，发酵罐内部的底物浓度、菌体活性、产物水平已经发生改变。依靠滞后的数据开展补料、温度调节等工艺操作，容易出现调控动作和实际工况不匹配的情况。
补料过多会催生更多副产物，挤占目标产物合成路径；补料不足，菌体代谢活性提前衰减，产物积累达不到工艺预期。时间滞后的问题，让工艺人员难以捕捉发酵过程的动态变化，错过合适的工艺调整窗口。
（三）检测过程消耗人力与实验耗材
离线检测模式下，每一批次发酵都需要多次取样，样品前处理、仪器检测、数据记录均需要人员持续投入工作。同时前处理、实验室分析会消耗各类试剂、耗材，长期运行会形成持续的成本支出。在多发酵罐并行开展生产的场景之下，样品数量进一步增多，实验室检测的工作压力会进一步加大，企业需要投入更多资源维持检测流程运转。
（四）数据呈现离散状态，完整过程难以还原
离线检测只可以获取离散时间点的浓度信息，两个取样时间点中间，发酵液内部产物浓度如何波动，没有办法直接掌握。工艺人员只可以依靠有限的离散数据推测完整发酵进程，难以识别短暂出现的异常波动。
另外，离线检测的数据多依靠人工抄写录入，存在记录偏差、信息丢失的可能性，在工艺复盘、数据追溯工作当中，很难把产物浓度变化和温度、补料速率等其他工艺参数放在同一时间轴开展完整的关联分析，不利于工艺迭代优化工作开展。
（五）难以同步获取多组分浓度信息
医药发酵体系成分复杂，除目标产物之外，还存在底物、中间代谢物、副产物等多种物质。这些组分之间互相影响，共同决定发酵走向。传统离线模式，单次样品想要得到多种组分浓度，需要切换不同检测方法，进一步拉长检测周期。部分组分检测流程繁琐，很难做到同步获取多组分的浓度结果，工艺人员只能掌握部分局部信息，无法对整个发酵体系形成全面的认知。
（三）现有在线传感手段的应用局限
发酵现场已经配备pH、溶氧这类在线传感器，可以实时读取环境参数，但是这类传感器没有办法直接给出发酵液当中产物、底物的浓度数值。
部分专用生化传感器，只能够针对单一特定物质开展检测，很难适配复杂多组分的医药发酵液；部分传感器探头耐受灭菌环境能力有限，长时间浸泡在发酵液中容易出现漂移，维护工作量大，也难以同时测定目标产物、中间体、副产物等多项指标。上述种种局限，造成医药发酵生产中，产物浓度这一类关键生化参数，长期缺少合适的原位实时测定手段。
（一）拉曼光谱检测基础原理
（一）分子指纹识别机制
鉴知在线拉曼分析仪的检测基础是拉曼散射物理效应。特定波长的激光照射到发酵液内部的分子时，大部分光子发生弹性散射，小部分光子和分子内部化学键发生能量交换，产生出现频率偏移的非弹性散射，也就是拉曼散射。不同化学物质，化学键振动模式互不相同，会生成各自对应的特征光谱峰，如同分子专属指纹。仪器采集光谱信号之后，依靠特征峰的位置、信号强度，完成体系内部物质的定性识别，再结合化学计量学模型换算，得到对应物质的浓度信息。
（二）水相体系适配特性
医药发酵液绝大部分成分为水，水分子对应的拉曼信号相对较弱，对发酵液内目标产物、底物、代谢中间体的光谱信号干扰程度有限。该特性让拉曼光谱可以直接对含水占比很高的原始发酵原液开展原位测量，不需要把水相体系做复杂转化，适配医药发酵这类水相反应体系的检测条件，这也是该技术可以直接用于发酵罐内部原位监测的重要基础。
（二）鉴知在线拉曼分析仪硬件构成
鉴知RS2100在线拉曼分析仪整套硬件包含光谱主机、光纤传输链路、浸入式光学探头、配套的信号处理模块，整套设备面向过程工业现场工况完成配置，适配医药发酵无菌生产场景。
（一）光谱主机模块
光谱主机完成激光发射、散射光接收、分光解析工作。主机放置在发酵罐周边的安全区域，通过光纤和现场探头建立连接，光纤完成激光向探头的传输，同时把探头采集得到的散射光信号送回主机内部做解析。主机具备多通道拓展能力，可以对接多个探头，支持对多台发酵罐开展同步监测，适配从小试单罐到多罐并行的不同生产规模。主机内部搭载信号预处理单元，可对原始光谱信号做降噪处理，降低发酵现场环境噪声带来的干扰，保障原始光谱数据质量。
（二）浸入式光学探头组件
浸入式探头是直接接触发酵液的核心部件，探头可以通过发酵罐预留标准接口安装，直接浸入发酵液液面之下。探头材质可以耐受医药发酵常规的高温高压湿热灭菌流程，能够跟随发酵罐一起完成灭菌操作，灭菌完成之后直接投入监测使用，不需要反复拆装处理。探头光学窗口经过专门设计，可以降低菌体、悬浮颗粒物附着带来的信号干扰，适配长时间浸泡在复杂发酵液当中的运行条件。企业可根据发酵罐规格、安装位置选择对应规格探头，适配不同体积的反应器。
（三）信号传输与交互单元
整套设备依靠光纤实现光信号传输，光纤不传输电信号，在发酵生产现场使用可以规避部分电气相关风险。设备输出标准化数据接口，能够对接工厂现有的控制系统，实现光谱信息、换算之后的浓度参数向外输出，为后续工艺联动控制提供数据基础。
（三）鉴知在线拉曼设备适配医药发酵工况的基础属性
（一）原位无损检测，无需取样
整套监测过程不需要抽取发酵液样品，探头直接在罐体内部采集光谱，不会破坏发酵罐密闭无菌环境，从源头规避取样带来的染菌风险。检测过程不会消耗发酵物料，不会改变罐内菌体生存环境与物料配比，不会对微生物正常代谢过程造成扰动，契合医药发酵无菌生产的管控要求。
（二）多组分同步采集
一次光谱采集周期之内，可以同时采集得到目标产物、底物、中间代谢物、副产物多种组分的光谱信息，经过模型解析之后输出多项浓度参数。不需要对样品做拆分，不用切换不同检测设备，实现多组分信息同步获取，帮助工艺人员同时掌握发酵体系内部多种物质的动态变化。
（三）连续快速获取数据
设备可以按照设定的时间间隔持续采集光谱，持续输出各组分浓度趋势，把传统离散取样的检测模式，转变为连续性的数据输出。工艺人员可以持续观察产物浓度上升、底物消耗、副产物积累的完整变化过程，不再只依靠间隔很久的离散数据点判断发酵状态。
（四）可适配灭菌与现场环境
探头可以跟随罐体完成湿热灭菌，满足医药发酵反复灭菌的使用需求。整套硬件面向工业现场环境做设计，可以承受生产车间内温度波动、振动等现场条件，支持长时间不间断运行。
（一）规避取样带来的无菌风险与流程负担
传统离线检测的风险源头来自打破罐体密闭的取样操作，鉴知在线拉曼依靠浸入式探头原位采集光谱，全程不需要开启取样口抽取样品，发酵罐维持完整密闭状态，消除取样引入外源杂菌的主要途径。
在小试、中试、工业化生产各个阶段，不管监测频次设置多高，都不需要增加人工取样操作，不再产生大量待处理样品，前处理、实验室仪器检测相关工作量得到缩减。工作人员不用反复开展取样、管路消杀、样品预处理等重复工作，人力与试剂耗材的消耗得到控制。同时，连续监测模式下，不会因为想要获取更多数据而提升取样频次，规避随取样次数累积上升的污染风险，契合医药发酵无菌生产的管控逻辑。
（二）消除数据滞后，实时掌握产物浓度动态变化
离线检测模式下，从取样到拿到结果的时间差，会造成工艺调控的滞后。鉴知在线拉曼分析仪在发酵罐内部原位采集光谱，完成光谱解析和模型换算之后，就可以输出产物浓度以及其他关联组分的浓度信息。
工艺人员可以看到产物浓度随时间连续变化的趋势曲线，实时把握产物合成快慢、浓度上升速率，同时同步看到底物消耗、副产物生成的同步变化情况。当发酵过程出现波动，产物合成速率发生改变的时候，监测系统可以及时捕捉对应的浓度变化信号，工艺人员可以基于实时信息及时开展补料、环境参数调节等操作，尽量贴合菌体代谢的真实状态，减少依靠滞后数据开展调控带来的偏差，减少错过工艺调整窗口的情况。
对于发酵终点的判断，也不再依靠间隔取样的离散数据去推测，依靠连续的产物浓度变化趋势，辅助工作人员判断产物积累趋于平稳的时间节点，帮助实现发酵终点的识别。
（三）实现多组分同步定量，还原体系完整代谢图景
医药发酵是多物质互相转化的复杂生物过程，目标产物浓度变化，和底物消耗、中间体生成、副产物积累紧密耦合，只看单一产物浓度，很难充分理解发酵内部发生的代谢变化。
鉴知在线拉曼分析仪单次光谱采集，就可以采集体系当中多种物质的光谱指纹，依托已经建立好的化学计量学模型，同步输出目标产物、碳源底物、代谢中间体、副产物的浓度信息。工艺人员可以同时查看多项参数随时间演变的完整趋势，理解底物消耗如何影响产物生成，观察副产物积累和产物合成之间的联动关系。
当发酵出现异常，比如产物合成速率下滑的时候，可以同步对照其他组分浓度变化，辅助工作人员分析异常出现的诱因，区分是底物供给不足，还是副产物大量积累带来的抑制作用，或是菌体代谢活性发生变化，摆脱单一参数带来的信息局限，实现对发酵体系更加全面的认知。
（四）产出连续时序数据集，支撑工艺追溯与迭代优化
离线检测产出的是一组一组离散的数据点，两个取样点之间的过程信息处于缺失状态。鉴知在线拉曼持续采集光谱、输出浓度参数，形成和发酵进程完整匹配的连续时序数据集。每一个时间节点的产物浓度、底物浓度、副产物浓度都可以被完整记录保存。
完整的连续数据，方便工艺复盘与生产追溯工作开展。可以把产物浓度变化曲线，和补料速率、温度、pH、溶氧等其他工艺参数放在统一的时间轴上开展比对分析，查找不同参数之间的关联关系，分析工艺条件改变如何影响产物的合成效率。
大量完整批次的连续监测数据积累之后，可以为工艺迭代提供数据基础。工艺人员可以对比不同批次之间产物浓度变化的差异，分析工艺调整带来的实际影响，帮助开展工艺参数筛选，推动发酵工艺持续优化。数据自动完成采集存储，减少人工抄写录入环节，降低人为记录带来的偏差风险。
（一）化学计量学模型的核心作用
拉曼光谱采集得到的是复杂混合体系的叠加光谱，发酵液内部多种物质的光谱信号会互相叠加，同时菌体、悬浮颗粒会带来一定的散射干扰，原始光谱不能直接读出浓度数值，需要依靠化学计量学模型建立光谱信号和实际浓度之间的对应关系。
鉴知在线拉曼分析仪依靠化学计量学算法，把原始拉曼光谱与离线参考检测结果建立关联，搭建定量模型，仪器运行的时候，将实时采集的光谱输入模型，换算输出对应的各组分浓度，模型质量直接关系浓度测定结果的可靠性。
（二）模型构建的主要工作步骤
（一）代表性光谱数据集采集
开展模型搭建工作，需要收集覆盖工艺完整波动范围的光谱与对应的离线参考数据。需要覆盖发酵整个周期的不同阶段，包含底物浓度高、底物消耗、产物逐步积累、副产物生成等各类工况，也要覆盖工艺允许范围之内培养基配比的合理波动、菌体浓度变化等现实情况。
采集对应的原位拉曼光谱，同时同步采集对应时刻发酵液样品，采用实验室标准检测方法测定各组分浓度，作为模型的参考真值。数据集需要覆盖生产过程会实际遇到的工况，保证模型后续面对真实工况可以具备适配能力。
（二）光谱预处理操作
原始采集的光谱信号当中，包含基线漂移、噪声、散射带来的干扰信息，需要开展预处理。预处理包含基线校正、降噪、散射效应校正等处理步骤，降低非目标因素对光谱信号的干扰，突出各类物质对应的特征光谱信息，提升模型的稳定程度。鉴知配套软件内置多种光谱预处理工具，针对发酵液复杂水相体系做适配，工作人员可以结合实际光谱情况选择适配的预处理方式。
（三）模型训练与验证
使用预处理之后的光谱数据，结合对应的离线参考浓度数据开展模型训练，建立光谱信号到各组分浓度的映射关系。数据集会划分成训练集与验证集，训练集用来搭建模型，验证集采用没有参与训练的样本，用来评估模型的表现，查看模型对于未知工况样本的适配情况。根据验证的反馈，调整预处理方式、建模相关参数，直到模型可以满足该医药发酵工艺的使用需求。模型完成之后部署到在线拉曼分析仪系统内部，设备现场运行时，实时采集的光谱会送入模型当中，完成浓度换算输出。
（三）模型的持续维护与更新机制
医药发酵属于生物过程，微生物状态、培养基细微变化都会对体系光谱产生一定影响，模型不是一次搭建完成就永久不变，需要建立对应的维护更新流程。
1. 常态化比对校验
在设备上线运行之后，仍然需要定期采集少量样品开展离线实验室检测，把离线参考结果和仪器模型输出的在线浓度结果开展比对，以此评估模型当前的适配状态，及时识别模型出现偏移的情况。
2. 模型迭代更新
当培养基配方发生调整、菌种发生变更，或是积累了更多新批次的代表性数据之后，可以把新的光谱‑参考浓度数据加入数据集，对原有模型开展迭代更新，拓展模型适配工况范围，维持浓度测定的可靠程度。鉴知在线拉曼分析仪配套软件支持模型的导入、更新、版本管理，方便现场人员完成模型维护工作。
（一）实验室小试阶段的应用要点
小试阶段主要开展菌种筛选、基础工艺条件摸索，发酵罐体体积偏小。该阶段可以配置对应规格的浸入式探头，接入小型发酵罐标准接口，开展原位光谱采集。
小试阶段可以充分发挥在线拉曼连续监测的优势，快速获取不同工艺条件之下，产物、底物、中间体完整的浓度变化曲线。对比不同条件下产物浓度上升速率、最大产物水平、副产物积累情况，为工艺条件筛选提供连续的过程数据，而不是只依靠发酵结束之后的终点结果做判断。
同时，小试阶段积累的大量光谱和参考浓度数据，也可以作为后续模型搭建的基础素材，为后续中试、放大生产的模型开发储备数据基础。小试阶段需要关注探头的安装位置，保证探头光学窗口浸泡在发酵液内，避开罐内搅拌桨，减少机械撞击，保障探头稳定采集光谱。
（二）中试放大阶段的实施要点
中试是衔接实验室小试和工业化生产的关键环节，发酵体系的流体状态、灭菌条件、物料配比都会出现一定改变。原有小试阶段建立的模型，不一定可以直接完全适配中试工况，需要开展评估和适配调整。
硬件层面，按照中试发酵罐接口规格，完成探头安装调试，确认探头可以跟随罐体完整完成灭菌流程，检验灭菌之后光谱采集是否可以正常开展。运行过程中，持续采集在线光谱，同步定期取样做离线参考检测，比对在线输出浓度与实验室参考结果，评估模型在中试工况下的表现。
根据中试得到的新工况数据，对化学计量学模型做更新优化，适配放大之后体系出现的变化。中试阶段积累的数据，同时也可以为后续工业化生产模型提供支撑。借助在线拉曼的连续监测，观察放大之后产物浓度变化规律和小试阶段的异同，辅助工作人员理解放大过程当中工艺行为的改变，帮助降低放大工作当中的不确定性。
（三）工业化医药发酵生产阶段的运行管理
进入工业化生产，多台发酵罐并行运行，生产流程需要满足医药行业的过程管控要求。鉴知RS2100在线拉曼分析仪支持多通道配置，一套主机可对接多个探头，对多台发酵罐开展并行监测，适配工厂多罐生产的布局。
设备安装时做好光纤线路防护，规避车间机械剐蹭，探头严格按照工艺流程参与每批次罐体灭菌，每次灭菌完成之后确认光谱采集状态。生产过程当中，系统持续采集光谱，经模型换算输出产物浓度等参数，数据自动保存记录，同时支持向工厂控制系统输出信息。工作人员依托连续浓度趋势，开展发酵过程管控，辅助补料调控、发酵终点识别等工作。
工厂需要建立标准化的设备与模型维护流程，定期开展在线数据和离线参考样品的比对校验，及时完成模型更新。同时做好探头维护，观察探头光学窗口附着情况，按照要求开展清洗维护，保障光谱采集质量，维持浓度测定工作稳定开展。
任何过程分析技术都存在自身适用边界，在线拉曼技术也存在部分客观约束，只有充分认知这些约束，配套对应的管理措施，才可以更好发挥其监测价值。
第一，该技术依赖化学计量学定量模型
模型的表现高度依赖建模数据集的覆盖范围，如果实际生产工况超出模型数据集覆盖的区间，浓度测定结果会出现偏差。对应的应对方式就是在模型搭建阶段，尽量收集覆盖工艺全部合理波动范围的样本，运行过程开展定期校验，出现工艺变更时及时迭代更新模型，把模型维护纳入日常工艺管理流程。
第二，发酵液中菌体、悬浮颗粒物会带来光散射效应，会对原始光谱信号造成干扰。鉴知在线拉曼分析仪依靠光谱预处理算法对散射干扰做校正，同时探头结构设计尽量减少颗粒物附着。在实际运行过程当中，仍要关注探头窗口状态，按照规范开展维护清洗，降低附着带来的影响。
第三，对于部分信号偏弱的低浓度组分，对数据集质量、模型训练会提出更高要求，需要结合工艺实际需求，合理界定该技术的可监测对象，搭配必要的离线参考检测，形成在线监测为主、离线做定期校验补充的工作模式。在线拉曼并不是要完全取消所有离线检测，而是改变离线检测的频次与定位，离线检测从主要的数据获取手段，转变为模型校验、基准核对的工具，二者互相配合，共同完成发酵过程质量管控。
第四，设备上线前期包含硬件安装调试、数据集积累、模型开发等工作，需要投入一定的前期工作资源。企业可以按照小试‑中试‑工业化逐步推进的路径，分阶段完成落地，从小规模场景开始积累经验与数据，再拓展到更大规模的生产罐体，降低一次性落地的工作压力。
传统医药发酵产物浓度管控模式，是以离散离线取样作为核心数据来源，工艺人员依靠间隔拿到的有限数据，结合个人经验完成发酵过程判断与调控，整个发酵罐内部代谢过程存在较多信息盲区。
鉴知在线拉曼技术把原位连续的产物浓度实时测定能力带到医药发酵现场，改变了只能依靠间断取样了解罐内情况的局面。从生产操作层面，降低取样带来的无菌风险，减少取样前处理相关人力耗材消耗，提供连续的产物、底物、副产物浓度时序信息，帮助工艺人员及时掌握发酵体系的真实动态，辅助补料调控、发酵终点识别，减少调控动作滞后带来的影响。
从工艺迭代层面，大量完整批次的连续过程数据被保存下来，工艺人员可以开展多批次比对分析，理解工艺条件改变如何影响产物合成，支撑工艺优化工作推进。完整可追溯的时序数据，也为医药发酵过程分析技术体系的搭建打下基础，支撑生产过程向着数据驱动的精细化方向演进。
同时也要明确，在线拉曼分析仪属于过程监测工具，本身不会直接完成工艺控制，它的价值是输出可靠的实时浓度数据，把原本属于“黑箱”的发酵内部组分变化，转化为可以被工作人员和控制系统读取的量化信息，为后续人工或者系统开展工艺调节提供数据基础。
医药发酵产物浓度实时测定，是行业长期面对的技术难题，离线检测模式的各类短板制约着发酵精细化管控水平的提升。鉴知在线拉曼分析仪依托拉曼散射的分子识别特性，结合适配发酵工况的硬件体系与化学计量学建模手段，实现发酵罐内产物浓度的原位实时测定，针对染菌风险、数据滞后、信息离散、多组分同步测量等痛点给出对应的解决路径。
同时该技术存在自身的适用边界，需要配套规范的模型搭建、校验维护流程，配合必要的离线校验手段，才能够稳定发挥监测价值。随着过程分析理念在生物医药领域持续推进，在线拉曼技术会持续在医药发酵小试、中试、工业化生产各个环节发挥作用，助力发酵生产向着更加透明可控的方向发展。
