在單克隆抗體、基因治療藥物和疫苗等生物制品的生產(chǎn)過程中，細(xì)胞培養(yǎng)工藝的穩(wěn)定性直接決定了產(chǎn)物的關(guān)鍵質(zhì)量屬性（Critical Quality Attributes, CQA）。其中，細(xì)胞計數(shù)作為CQA的核心監(jiān)控參數(shù)之一，不僅是工藝優(yōu)化的基礎(chǔ)，更是確保產(chǎn)品一致性、合規(guī)性及安全性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文將解析細(xì)胞計數(shù)的精準(zhǔn)化方法和在生物制藥中的應(yīng)用。

關(guān)鍵質(zhì)量屬性（CQA）是生物藥質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的基石，需貫穿于從研發(fā)到生產(chǎn)的全生命周期。因細(xì)胞計數(shù)對上游工藝開發(fā)、下游純化控制、最終產(chǎn)品的批次一致性及安全性具有決定性影響，被納入CQA體系。

• 工藝穩(wěn)定性控制：細(xì)胞密度動態(tài)變化直接關(guān)聯(lián)營養(yǎng)消耗速率、代謝副產(chǎn)物（如乳酸、氨）積累及目標(biāo)產(chǎn)物表達(dá)效率，需通過精準(zhǔn)計數(shù)調(diào)整補(bǔ)料策略或擴(kuò)增時機(jī)。

• 雜質(zhì)與安全性管理：細(xì)胞過度增殖可能導(dǎo)致凋亡，釋放宿主細(xì)胞蛋白（HCP）等工藝相關(guān)雜質(zhì)，增加下游純化難度；密度不足則可能降低目標(biāo)產(chǎn)物滴度，影響批次一致性。

• 合規(guī)性保障：FDA、EMA等監(jiān)管機(jī)構(gòu)要求細(xì)胞培養(yǎng)過程數(shù)據(jù)具備可追溯性，且需符合GMP規(guī)范（如21 CFR Part 11），而人工計數(shù)的低精度與主觀性可能成為審計風(fēng)險點(diǎn)。

細(xì)胞計數(shù)作為關(guān)鍵質(zhì)量控制步驟，需嚴(yán)格滿足關(guān)鍵質(zhì)量屬性（CQA）要求（如準(zhǔn)確性、重復(fù)性、數(shù)據(jù)完整性）。不同計數(shù)方法因原理和操作差異，與CQA監(jiān)測的適配性顯著不同。

在生物藥生產(chǎn)過程中，通過高精準(zhǔn)全自動細(xì)胞計數(shù)儀，能夠?qū)崿F(xiàn)在線監(jiān)控細(xì)胞數(shù)量，降低批次間差異，同時滿足嚴(yán)格的監(jiān)管要求。

CytScop?Pro智能細(xì)胞計數(shù)儀由浚真生命科學(xué)自主研發(fā)的一款全自動高通量細(xì)胞計數(shù)儀，其配置雙光+明場光學(xué)系統(tǒng)，大視野成像，能夠自動對焦，使用預(yù)包埋染料（TB、AOPI）的微流控了芯片實(shí)現(xiàn)細(xì)胞樣本自動染色和混勻，結(jié)合高精準(zhǔn)的細(xì)胞識別AI算法，能夠準(zhǔn)確、穩(wěn)定的分析細(xì)胞活率和狀態(tài)。       

實(shí)現(xiàn)無人值守，動態(tài)過程監(jiān)測：CytScop?Pro與EAS在線自動采樣系統(tǒng)無縫連接，支持在線取采用，自動樣品稀釋和系統(tǒng)清洗，實(shí)現(xiàn)細(xì)胞樣本的濃度，活率，直徑等檢測，從而實(shí)時反饋細(xì)胞密度與活力數(shù)據(jù)，用于調(diào)整補(bǔ)料、誘導(dǎo)或收獲時機(jī)，避免CQA偏離。

AI驅(qū)動的圖像分析：基于深度學(xué)習(xí)的算法，通過海量真實(shí)工藝數(shù)據(jù)的訓(xùn)練與反復(fù)驗(yàn)證，不需要人為設(shè)置參數(shù)閾值，可精準(zhǔn)識別活細(xì)胞、死細(xì)胞，及碎片，科學(xué)的識別團(tuán)簇、團(tuán)聚細(xì)胞樣本，更加高效精確。

合規(guī)性設(shè)計：數(shù)據(jù)完整性保障：內(nèi)置電子簽名、審計追蹤功能，符合FDA 21 CFR Part 11要求，確保數(shù)據(jù)不可篡改。

標(biāo)準(zhǔn)化報告模板：自動生成包含細(xì)胞濃度、存活率、直徑分布等報告，可直接作為文件存檔或提交監(jiān)管審查。

• 種子細(xì)胞擴(kuò)增階段：監(jiān)測細(xì)胞生長曲線，優(yōu)化傳代時間，避免密度不足導(dǎo)致的產(chǎn)物表達(dá)延遲。在種子細(xì)胞擴(kuò)增階段，通過高精度細(xì)胞計數(shù)確定最佳接種密度，結(jié)合生長動力學(xué)模型調(diào)整培養(yǎng)基成分，確保細(xì)胞活率在所需范圍內(nèi)，避免因代謝壓力導(dǎo)致產(chǎn)物糖基化異質(zhì)性。

• 灌注培養(yǎng)過程監(jiān)控：在連續(xù)灌注生物反應(yīng)器中，實(shí)時檢測細(xì)胞密度與存活率，動態(tài)調(diào)節(jié)灌流速率，防止乳酸/氨累積超標(biāo)。

• 工藝驗(yàn)證：通過多批次數(shù)據(jù)積累，建立CQA控制模型，提升工藝穩(wěn)健性。

隨著質(zhì)量源于設(shè)計（QbD）理念的不斷深入與深度融合AI算法及先進(jìn)傳感器的過程分析技術(shù)（PAT）的實(shí)踐應(yīng)用，推動生物藥生產(chǎn)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”邁向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的智能制造新時代，企業(yè)降低質(zhì)量風(fēng)險的同時，還可加速工藝開發(fā)周期，為患者提供更安全、更高效的生物藥產(chǎn)品。