多产品灌流平台的强化据 Shawn Barrett (Sanofi) 称，该公司正在通过将批次模式下游工艺转变为一次性系统，以处理悬浮中国仓鼠卵巢(CHO) 培养液，其使用连续模式捕获层析法，从而减少占地面积和商品成本，并提高稳健性和灵活性。他们的上游团队还致力于强化灌流培养，以提高单位体积生产率，并最大限度地降低细胞特异性灌流率，从而最大限度地减少培养基使用。在此过程中，产品质量属性得以保持，并
从不锈钢生物反应器到固定床生物反应器的创新显示了上游优化的演变。 优化细胞培养反应的需求推动了生物反应器设计的创新。细胞培养过程必须稳健且可放大，而且经济。审视固定床生物反应器 (FBB) 有助于了解它们对工艺开发和生物药生产规模放大的影响。 FBB vs. STR Univercells Technologies 高级营销和产品经理 Alex Chatel 解释说，回顾用于生物工艺的生物反应器
在生物制药行业建立更高效、更灵活的工艺的一个可能解决方案是过渡到连续集成式生产，其可以实现生产力、产品质量和一致性的提高，同时大幅降低工厂占地面积和生产成本。连续生物工艺通过各单元操作之间的连续物料液流，以便在稳定状态下，只要操作运行，就可以生产出质量一致的产品。许多行业，如化工、食品和制药，长期以来一直采用连续生产，但其在生物技术领域，特别是生物治疗药物方面的实施仍然较为落后。Walther等人
前言 ADC对于药物靶点的选择，除了首先要在肿瘤过度表达外，这些抗原的另一个重要因素是内吞的效率，这是药物释放活性所必需的。事实上，ADC的疗效取决于靶向介导的内化在肿瘤细胞内传递有效载荷的效率。ADC内化的途径和效率，也与ADC药物的疗效和设计息息相关。因为它是连接子选择可切割、不可切割或pH/还原敏感型的重要因素，以及有效载荷（或其活性代谢物）是否能够在细胞膜上扩散以提供“旁观者效应”，还有是
前言回顾人类的发展历史，疫苗是一个前所未有的医学里程碑，它通过利用人类免疫系统拯救了无数生命。在2019年COVID-19大流行期间，疫苗接种仍然是最有效的防御方式。脂质纳米颗粒COVID-19 mRNA疫苗的成功，为纳米技术在疫苗开发中的应用提供了广阔前景。与传统疫苗相比，纳米疫苗在淋巴结积聚、抗原组装和抗原提呈方面具有优势；由于多种免疫因子的有序组合，它们还具有独特的病原体仿生特性。除了传染病
机器学习模型有一系列机器学习方法可应用于模拟生物反应器放大的问题。表 2 列出了这些技术及其一般优缺点。表2. 机器学习方法的一般优缺点。人工神经网络 (ANN) 是最有前途的机器学习技术之一，可应用于生物反应器规模缩放。总的来说，人工神经网络对非线性复杂系统进行建模的能力使人工神经网络成为增长最快的数据驱动生化系统建模方法之一。此外，ANN 模型可以同时预测多个响应变量，同时也可以将多个自变量引
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