鼎视野 | 第三期 在生物药制造中驾驭人工智能的力量

在生物药制造中驾驭人工智能的力量

引言：生物药开发的下一前沿

从一个有前景的生物分子到可靠的商业化药物，这一过程是现代科学中最复杂的挑战之一。几十年来，行业一直依赖经验主义范式——导致有大量试错实验、繁琐的数据分析以及活细胞系统的固有变异性的痛点。尽管这种方法确实带来了拯救生命的疗法，但它在时间、成本以及不确定性方面存在局限，可能延缓药物的可及性。

我们认为，经验性猜测的时代正在让位于预测精确的新纪元。人工智能不仅仅是我们工作流程中增加的软件工具，它是合同开发与制造（CDMO）新运营模式的基础层。未来，我们预计会出现一个集成生态系统，AI能够解读复杂的生物数据、预测工艺结果，并以过去无法实现的方式保证制造一致性。
本文概述了 Chime AI 平台驱动的 CDMO 在四个关键领域战略性实施 AI 的路径：

1. 直接从分子序列设计并放大制造工艺的能力；

2. 利用历史数据优化生产，实现“黄金区间”——从原材料属性分析入手；

3. 部署 AI 进行自适应工艺控制；

4. AI 在生物类似药开发中的专门应用并生成专有的生物相似性指数。

1. Chime AI 平台：从序列到可放大工艺的一体化连续流程

生物药物开发中最主要的瓶颈是将发现成果转化为可放大、稳健的制造工艺。传统上，这需要分子数字序列与实验室实际操作之间的脱离。

1.1 序列到工艺的预测

AI 驱动的平台基于这样的原则：生物药物的制造未来已经编码在其一级氨基酸序列及对应的 DNA 密码子使用中。通过利用在大规模生物工艺数据集上训练的专有机器学习模型，AI 模型能够在几天内分析新分子序列并生成预测性的工艺设计方案，而非耗费数月。

这一能力绕过了传统的“蛮力”筛选成千上万工艺条件。AI 模型在首批材料进入洁净室生产之前，就能预测关键成药性特征——例如溶解性范围、翻译后修饰风险，以及纯化所需的最佳 pH/电导率范围。此类计算机模拟预览为下游工艺开发和放大策略提供了清晰、数据支撑的路线图。

1.2 数字模拟加速工艺放大

生物药开发中，放大失败的担忧始终存在。在台式规模表现完美的工艺，放大至 2000L 或更大反应器时，可能出现意想不到的代谢变化或剪切敏感性。AI 模型通过AI 增强的放大模拟降低这种风险。

系统不仅依赖传统工程计算（必需但有限），还整合制造数据基础设施进行虚拟放大实验。系统能够预测分子独特的生物物理特性如何与大规模不锈钢或一次性反应器中的流体动力学及环境梯度相互作用。

这一预测性洞察让工艺工程师在工程放大前即可调整进料策略、搅拌模式和纯化上样载量，实现一次性成功放大，压缩临床时间表并节约宝贵的药物原液。

2. 实现“黄金区间”：从原材料指纹到一致性制造卓越

在 cGMP 制造中，“好”是不够的，标准是一致性。每一批次都必须在严格表征的窄范围内运行，以确保患者安全和产品有效性。然而，一致性并非从反应器开始，而是从供应链起步。即使原材料属性的细微差异，也可能导致工艺性能和最终产品质量的显著变化。因此，AI 平台从原材料属性入手，评估“黄金区间”。

2.1 原材料基础：AI 驱动的批次指纹

细胞培养基、进料、补充剂及色谱树脂并非惰性、完全相同的商品，它们是来源于生物或化学的复杂混合物，具有固有的批次差异性。传统质控根据分析证明书（CoA）进行检查，但 AI 可揭示，即便在规范范围内，也可能发生性能漂移。

AI 分析每批原材料的高分辨率分析数据，包括微量元素谱、含水量、关键氨基酸纯度及树脂配体密度的微小变化。通过将这些原材料指纹与后续制造批次性能相关联，AI 能识别驱动工艺一致性的潜在多变量关系。

例如，基础培养基中某种微量金属浓度的 2% 波动（供应商规范内）在特定进料策略下，可能改变最终抗体的糖基化谱。人工分析可能无法发现，而 AI 不仅能发现，还能量化，从而建立真正保证“黄金区间”的原材料属性范围。

2.2 利用历史工艺数据定义“黄金区间”

在绘制原材料全景后，AI 将这些数据与全球网络中丰富的制造上下文数据整合。我们分析微妙的多变量相互作用，定义“黄金批次”。

为何 Batch #47 即便在规范内，也优于 Batch #32？答案常在于原材料批次与工艺执行的交汇。AI 分析原材料组成、溶解氧变化、营养吸收速率及收获时间等复杂因素对产量和糖基谱的影响。

AI 挖掘这些数据，为任何分子或平台工艺定义精确的黄金区间——即原材料输入、工艺参数、产量和产品质量同时达到最优的操作区。这是动态、数据验证的卓越路径，从供应链到最终灌装完成。

2.3 将洞察转化为预测控制与供应链韧性

对黄金区间及其原材料要求的认知，使我们能够主动管理变异。当新批原材料到货时，Chime AI 平台立即将其指纹与黄金区间模型比对。

若符合最优范围，AI 确认高概率黄金批次表现。若检测到微小偏离，即便批次可放行，AI 仍生成预警，指导制造和供应链团队采取预防措施，例如为敏感度较低的分子保留该批次，或通过预测模拟调整工艺（如略微修改进料时间）以维持批次在黄金区间内。

这一能力将原材料管理从被动质检转化为战略性供应链优势，确保产品一致性可抵御生物供应链固有的变异性。

3. 智能制造：黄金区间的自主执行

在确定了最佳路径（第 1 节）和原材料起始条件（第 2 节）后，最后支柱是大规模一致性制造的执行。此时，AI 不仅是监控工具，而成为生产中的主动合作伙伴。

3.1 高级过程分析技术（PAT）集成

AI 平台接收我们先进制造车间的高密度数据流，通过与拉曼光谱、近红外（NIR）等光谱方法整合，生成可实时预测复杂质量属性的“软传感器”。

3.2 自适应下游工艺

一致性必须延伸至纯化环节。色谱性能受树脂装填、缓冲液 pH、原料组成等影响，而这些都可由第 2 节评估的原材料输入影响。AI 将历史优化原则应用于下游单元操作。

结论：通向智能制造的路径

生物药格局日益复杂，双特异性抗体、融合蛋白、新型支架及竞争激烈的生物类似药市场不断挑战传统制造科学。满足复杂药物的需求，并以商业成功所需的速度和精度完成，需要一种基于智能而非反复试验的新方法。

在鼎康生物，我们致力于这条智能路径。通过 Chime AI 平台，我们为合作伙伴提供从序列文件出发，以预测确定性推进至稳健、一致、优化的商业供应的旅程。通过掌握 AI 在工艺开发中的应用，从黄金区间追溯至每批原材料指纹，并将专用 AI 分析应用于生物类似药的独特需求，鼎康生物不仅在生产当今的生物药，更在以空前速度和可靠性工程未来的生物药。

关于鼎康生物

鼎康生物是一家全球领先的CDMO公司，率先引进了全球首个模块化生物制药工厂KUBio™，赋能生物药从细胞株开发到商业化生产的全过程。我们位于瑞士巴塞尔的欧洲创新中心致力于提供快捷的各类抗体蛋白瞬时表达生产服务，位于上海的中国创新中心聚焦高效的细胞株开发和先进的工艺开发，与拥有多国临床试验申请和新药上市成功经验的武汉制造工厂相结合，鼎康生物正在为全球生物医药客户提供一站式的CMC解决方案。在鼎康生物，我们有一个共同的愿景： 致力于通过持续创新，提升前沿生物药物的全球可及性，为人类健康创造长期价值。