据该公司称，默克正在通过结合数据分析和运营研究来优化其生物制造生产力并提高可预测性。据报道，这些优化将生产批次产量提高了50-60%，变异性降低了20%，并使其每条生产线每周都能多生产一批。它在不需要额外原材料、能源、设备或空间的情况下产生了大约2亿美元的额外收入。值得注意的是，生产相同体积的产品所需的能源减少了40%。

为了实现这一目标，默克与埃因霍温理工大学(TU/e)的研究人员合作。一个重要的步骤是优化排气过程。默克指出，仅此一项就将每个生物反应器的产量提高了82%。

在放血补料技术中，在指数生长期提取部分细胞培养物并补给特殊培养基。然后，这种培养物会在新的生物反应器中运行，从而延长指数生长期并最大限度地减少设置额外批次的需要。

核心挑战

然而，“核心挑战是确定最佳时机。如果我们采血太早，我们就不会获得高产。如果为时已晚，我们可能会失败，因此实现正确的平衡是主要的商业和科学挑战，”TU/e副教授TugceMartagan博士告诉GEN。

Martagan和默克公司的同事、副总监兼生物工艺工程与创新主管MarcBaaijens和细菌生产副总监兼运营主管BramvanRavenstein在最近的一篇论文中解释了这一过程。

为了在最佳时间执行操作，发酵过程会以离散的时间间隔进行监控。分别记录自上次生物反应器设置或放气后的时间、细胞培养物生长速率和进行的放气操作的次数。在每一步中，都会决定是继续还是放血。采血实施需要六到九个月的时间。

为了优化生物反应器，他们使用工业规模的生物反应器和实际生产订单(在指定的监管范围内)建立了关键工艺参数的范围。这需要两到十二个月的时间。

逐渐地，研究人员开始依赖当前数据、离散事件模拟建模和优化，而不是历史数据。默克团队表示，这使得能够开发出主动规划和调度优化模型，从而更好地了解生产能力、交货时间和成本。

该项目无缝传输到其他设施，因此“改变思维方式以接受数据驱动的决策是最大的支点，”Baaijens补充道。

因此，研究人员建议访问学术和企业专业知识的多学科网络，以获得运筹学和人工智能以及特定产品方面的深厚领域知识。“这一切都与人员流程和工具有关，”Martagan说。

最初的项目是在默克位于荷兰博克斯梅尔的动物保健生产工厂进行的。正在评估计划，以将吸取的经验教训应用于默克的人类生物制造设施。为了进一步优化，该团队计划开发更先进的预测模型，用于实时推断连续生物制造的生物反应器生产率。