前言
“美國食品和藥物管理局(FDA)和歐洲藥品管理局(EMA)在推動生物醫藥研究和生產的指南中,提出了“質量源于設計”(QbD)和過程分析技術(PAT)的概念。PAT是一種技術集成系統,通過實時測量原料、過程中物料以及過程本身的關鍵質量屬性,實現對過程的設計、分析和控制,旨在確保過程的穩健性和最終產品的質量。”
隨著光纖技術的進步,除了已有的離線光譜技術外,市場還開發出了更適用于反應監控的原位在線光譜技術,該技術能夠實時監測反應體系中各物質的濃度,從而實現對生產過程的在線分析。
主流的在線光譜分析方法包括近紅外光譜(NIR)、中紅外光譜(MIR)和拉曼光譜等,這些技術都在制藥行業中得到了廣泛應用。其中,在線拉曼光譜技術能夠在線檢測發酵過程中的營養物、代謝物和產物,以及細胞生長參數等指標。
拉曼光譜的基礎知識
拉曼光譜是一種無損的分析技術,它是基于光和材料內化學鍵的相互作用而產生的,可以提供樣品化學結構、相和形態、結晶度以及分子相互作用的詳細信息。
發現拉曼散射的印度科學家拉曼
拉曼是一種光散射技術,激光光源的高強度入射光被分子散射時,大多數散射光與入射激光具有相同的波長(顏色),不能提供有用的信息,這種散射稱為瑞利散射。然而,還有極小一部分(大約1/109)散射光的波長(顏色)與入射光不同,其波長的改變由測試樣品(所謂散射物質)的化學結構所決定,這部分散射光稱為拉曼散射。
拉曼散射光對稱地分布在瑞利散射光的兩側,但其強度比瑞利散射光弱得多,通常只為瑞利光強度的 10-6-10-9。
拉曼光譜能提供什么信息
一張拉曼光譜圖通常由若干拉曼峰組成,每個拉曼峰表示了相應的拉曼散射光的波長位置和強度。這些譜峰各自對應著特定的分子鍵振動模式,其中包括單一化學鍵(如C-C、C=C、N-O、C-H等)和多個化學鍵組成的基團振動(如苯環的呼吸振動、多聚物長鏈的振動以及晶格振動等)。通過拉曼光譜,我們可以獲取以下信息:
Raman shift
一般而言,拉曼光譜是特定分子或材料獨有的化學指紋,能夠用于快速確認材料種類或者區分不同的材料。在拉曼光譜數據庫中包含著數千條光譜,通過快速搜索,找到與被分析物質相匹配的光譜數據,即可鑒別被分析物質。
拉曼譜線的頻率雖然隨入射光頻率而變化,但拉曼散射光的頻率和瑞利散射光頻率之差卻基本上不隨入射光頻率而變化,而與樣品分子的振動和轉動能級有關。此頻率差稱為拉曼頻移(Raman shift),即拉曼光譜的橫坐標。Δν=|ν0-νs |,即散射光頻率與激發光頻之差。Δv取決于分子振動能級的改變,所以他是特征的,并且拉曼光譜與入射光波長無關,適應于分子結構的分析。因此,拉曼位移是表征物質分子振動,轉動能級特性的一個物理量。
激光拉曼光譜儀的組成
自20世紀60年代激光器被應用于拉曼光譜儀以來,拉曼光譜儀經歷了飛速的發展。現代拉曼光譜儀在檢測精度和測試范圍上都有了前所未有的提升,遠遠超越了以往的儀器。以下是激光拉曼光譜儀的組成示意圖,它主要包含五個核心部分:光源、外光路系統、樣品池、單色器以及信號處理與輸出系統。
激光拉曼光譜儀示意圖
拉曼光譜與紅外光譜的比較
拉曼光譜與紅外光譜均為分析分子內部各種簡正振動頻率及振動能級情況的強大工具,適用于鑒定分子中的官能團。盡管兩者都能提供關于分子振動的信息,但它們的產生原理和機制卻截然不同,因此在分子結構分析中互為補充。特別地,拉曼光譜能夠揭示一些紅外光譜無法檢測到的信息。
紅外光譜主要側重于檢測極性基團的振動,適用于含有極性鍵的化合物,多用于有機物的分析。相反,拉曼光譜則專注于分子骨架的檢測,適用于非極性鍵的分析,不僅限于有機物,也能有效地測試無機物。拉曼光譜由于對水不敏感,在含水體系下拉曼定量模型相比紅外光譜會有優勢。
沃鈦思-賽默飛
拉曼光譜在線檢測解決方案
沃鈦思為生物制造過程在線監測和自動化控制提供解決方案,為過程分析技術(PAT)實施和產業智能化轉型助力。該解決方案基于在線拉曼光譜技術,從目標產品的工藝特性出發,實時在線監測微生物和細胞培養過程的關鍵變量,利用沃美生物定制化培養基進行自動化反饋補料控制,真正實現智能感知、智能分析、智能預測和智能精準控制。該系統的實施可減少過程取樣的染菌風險,實現生產效率最大化,同時確保批次間產品質量的穩定性。
高實時性和準確性
秒級或分鐘級的頻率實時監測關鍵過程變量的變化趨勢。自主開發專業的多元變量建模方法,確保模型預測準確。
過程曲線可視化和智能化補料控制
自主開發的反應器控制軟件X-Bio,集成拉曼光譜過程預測數據的可視化功能,可實時、高效展示過程曲線變化趨勢。與沃鈦思生物反應器控制單元協同作用,可實現在線實時數據采集、參數預測和反饋控制的閉環,助力工藝開發和智能生物制造平臺建設。
定制化無憂服務
沃鈦思提供包括拉曼光譜設備、生物反應器設備、高精度的的多元回歸預測模型和智能化過程控制軟件在內的全套解決方案。可快速進行實驗和工業規模部署,無需用戶具備專業化建模知識和從業經驗。
適用場景
細胞培養過程監測與工藝開發
微生物發酵過程監測與工藝開發
分離純化過程監測與工藝開發
生物制造過程監控與質量控制
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