哺乳动物细胞培养涉及细胞在受控环境下的生长。它们是复杂的过程，对病毒疫苗等生物产品的生产至关重要。本文根据美国FDA过程分析技术(PAT)和“质量由设计”(QbD)的目标，讨论了新的生物过程分析的开发和使用。
拉曼光谱的优点
使用拉曼光谱学，生物处理可以原位监测和快速，实时控制，使得该技术适用于QBD和PAT应用。必须具有定量分析复杂系统的组分的能力，例如生物过程细胞培养物，没有来自系统中的其他元素的干扰。
诸如NIR和拉曼光谱的振动光谱技术产生生物和有机分子的典型的“指纹”，从而能够选择特定的定量分析峰。此外，它们与非接触式或浸没式采样光学器件兼容，并在几秒钟内收集数据几乎没有样品制备。
然而，与哺乳动物细胞培养物如哺乳动物细胞培养物等水基体系的水分的干扰非常高（图1）。这是由于水弱的水剖面。因此，拉曼系统更适合于分析生物过程。
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图1所示。葡萄糖和乳酸中拉曼和NIR光谱的比较。使用3处理拉曼光谱理查德·道金斯订单基线修正和1圣订单衍生物应用于NIR光谱。
实验程序
在该实验中分析了CHO细胞培养成分的光谱特异性。对哺乳动物细胞培养物中存在的浓度进行谷氨酰胺，乳酸和葡萄糖样品。一种RamanRxn2™分析仪与457mm的原位探针相结合，使用785nm Invictus™激光器分析样品。使用2 -L可高压熔玻璃生物反应器进行四种Cho细胞培养批次（批次1-4）。
用旋转瓶培养种子，生物反应器接种细胞密度为2 × 105细胞/ ml。所有控制因素和实践采用模拟工业喂养批量CHO细胞培养过程。对于每批批次，每天从生物反应器中提取抓取样品，并在生物破坏的帮助下离线研究®基本100自动分析仪。
拉曼探针通过头板直接放入生物反应器中，每20分钟持续采集一次拉曼光谱，曝光时间为30s，累积40次，直到运行完成。
实验结果
几种不同的分析技术被用于分析在线拉曼数据。用最简单的拉曼峰面积趋势观察葡萄糖的相对浓度变化。下一步是通过离线参考数据与血糖峰值1135 cm下的基线综合面积的相关性，创建一个定量的单变量葡萄糖浓度模型1．然后将离线样品与样品从生物反应器中移除前后获得的光谱进行匹配。
使用来自批量1-3的数据创建单变量校准模型。最终步骤是利用多元数据分析包的谷氨酰胺，乳酸和葡萄糖的局部最小二乘（PLS）多变量校准模型的创建（克斯普利/ IQ™）。
使用PLS（每个组分的一个型号）进行每种物种在拉曼光谱的较大区域的批次1-3过程中获得的参考测量的相关性（每个组成的一个模型）。使用单因素和PLS模型，第4批（验证批次）浓度则预测（图2和图2和表1）。
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图2。单变量和PLS葡萄糖模型的校准结果。secv =交叉验证的标准错误。
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图3。葡萄糖的验证结果:单变量(A)和PLS (B)，乳酸(C)和谷氨酰胺(D)模型显示第4批测量和拉曼预测浓度随时间的变化。
表格1。葡萄糖，乳酸和谷氨酰胺模型的校准和验证结果概述。秒=校准标准误差，SEP =预测标准误差。
| 组成 |
自我预测 |
交叉验证 |
第四批验证 |
| R2 |
证交会(g / L) |
R2 |
SECV (g / L) |
SEP（G / L） |
| 葡萄糖 |
0.99 |
０．１６ |
0.97 |
０．３３ |
0.34 |
| 乳酸 |
0.99 |
0．06 |
0.96 |
0.18 |
0．14 |
| 谷氨酸 |
0.99 |
0.03 |
0.97 |
0.04 |
0．06 |
如图2和3和表1中可以观察到，用批次4的批次1-3创建的校准模型有效地预测了批次4中的组件的浓度2每个组件的值为0.99。
结论
从结果中，显而易见的是，细胞培养物可以原位监测并实时分析拉曼分析仪．可以使用拉曼与细胞培养代谢物和营养素的化学特异性方便，准确地分析基于水性的系统。
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凯泽光学系统公司是光谱仪器和应用全息技术的世界领导者。主要产品包括拉曼传感器和仪器，用于光谱学的先进全息组件，以及天文学和超高速科学。欧洲杯线上买球主要办公室和制造工厂位于密歇根州的安娜堡。
他们的产品和服务在世界各种应用中部署为制药和化学制造，纳米技术，电信，教育，法医科学，深海勘探和天文学等多种应用。欧洲杯线上买球从对象一样大欧洲杯猜球平台的行星粒子比人的头发更小，他们的产品是他们的客户提供独特的见解都当今还有“古老”的问题。
Kaiser成立于1979年，以满足航空电子市场对衍射或全息光学的需求。Kaiser于1990年推出全息陷波滤波器，进入光谱学市场。1993年Kaiser发布了他们的第一台拉曼分析仪，HoloProbe。2013年，该公司成为Endress+Hauser集团的一部分。
为了更好地为欧洲共同体服务，Kaiser于1998年在欧洲开设了一个新的子公司.Kaiser光学系统Sarl位于法国里昂。Kaiser Sarl在欧洲监督其经销商网络。
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