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为提升流感疫苗的生产效率用上近红外光谱技术

现代近红外光谱技术的应用除传统的农副产品的分析外已扩展到众多的其他领域， 主要有石油化工和基本有机化工、 高分子化工、 制药与临床医学、 生物化工、 环境科学、纺织工业和食品工业等领域。

据麦姆斯咨询报道，北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University，以下简称NC State）近期一项研究概述了如何利用近红外（NIR）光谱技术使基于细胞培摇臂钻养的流感疫苗生产更快、更高效。研究人员展示了利用NIR探针测量培养在生物反应器的细胞中的流感病毒浓度。

NC State生物加工科学教授、该论文的通讯作者John Sheppard说：“NIR技术比目前用于测量细胞内病毒浓度的标准方法，更快、更准确、一致性更高。NIR探针可为我们提供病毒浓度的接近实时数据，而测量病毒浓度的标准方法则是个复杂的过程，可能需要至少一小时或更长的时间。”

“快速获取数据对疫苗生产的许多方面都是有益的：它可以告诉疫苗生产商收获细胞的最佳时机；可以帮在体育行业中助生产商制定优化细胞和病毒生长的培养策略；还可以更快地检测出潜在问题，甚至可以使检测过程部塑胶材料分自动化。”

目前，多数流感疫苗的生产都是通过禽蛋完成。这种疫苗生产方法自20世纪40年代发展起来，然而却存在诸多缺点：（1）蛋类过敏塞规患者不能使用通塑料的利用领域不断拓宽过禽蛋生产的疫苗；（2）由于生长周期漫长和基因突变风险增加，均使得该方法生产的疫苗很可能无法匹配面向大众的流感病毒株；（3）该方法生产的疫苗更易受到微生物污染；（4）而且该方法生产疫苗的速度不足以应对大规模流感的爆发。

Sheppard说：“基于细胞培养方法生产的疫苗突变更少，过敏发生率更少，且更易扩大生产规模。但这并不意味着此方法生产疫苗就很简单。尽管该产业已经在向基于细胞培养的疫苗生产转型，但是还存在着诸多基础设施和监管等方面的挑战。我们认为使用NIR光谱技术可使基于细胞培养的生产方式更加高效、可控。”

然而，在检验NIR光谱技术测量病毒浓度的效果之前，研究人员面临着一项根本性的挑战：现有获得检测结果的标准方法非常不准确，以至于根本无法用于验证NIR技术。

Sheppard说：“我们不得不开发出一种比标准实验室方法更精确的改进型人工检测方法，显然这种检测方法的劳动强度非常大。利用这种新方法，我们有能力一体机评估NIR光谱技术的准确性为物性实验、教学研讨、质量控制等不可短少的检测装备，且结果是乐观的。”

在绝大多数的病毒浓度下，NIR光谱技术比传统标准方法精确得多，而且速度也快得多。但是在最高病毒浓度下，尽管它与标准方法的精确程度相同，其测量准确性还是受到了影响。

Sheppard说：“这仅仅是概念验证。我们希望整合更多的数据库，来进一步完善用于将NIR光谱数据转化为病毒浓度数据的模型。理想情况下，我们希望与疫苗生产商合作，对该工艺进行微调，使之发挥更大的作用国外汽车品牌现在已大范围使用塑料复合材料和高性能的工程塑料等。”

本研究的论文题目为“Cell-Culture-Based Influenza Vaccine Manufacturing: Evaluation of Near-Infrared Spectroscopy for In-Line Determination of Virus Titers”，发表在BioProcess International杂志的9月刊上。论文第一作者是曾就读于NC State的Lucas Vann博士。本研究在NC State的Golden Leaf Biomanufacturing, Training ａnd Education Center支持下完成。