用于通过光谱测定和训练模型控制生物过程的方法以及其控制器技术

本发明专利技术涉及一种由控制器(C)所执行的计算机实现方法，所述控制器(C)配置成控制生物反应器(BR)中包括的生物过程，所述方法包括：通过执行生物反应器(BR)中包括的生物处理流体(FL)的光谱测量来得到(410)测量结果；使用测量结果、一个或多个生物处理目标参数和一个或多个训练模型来生成生物处理参数；并且使用所生成生物处理参数来控制生物过程。所述方法其中所述一个或多个训练模型是神经网络，其中所述测量结果包括光谱，其中所述光谱被分为用来计算N个平均值的数量N个部分，其中所述N个平均值和生物处理参数的对应值用作所述神经网络中的特征。络中的特征。络中的特征。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于通过光谱测定和训练模型控制生物过程的方法以及其控制器


[0001]本专利技术涉及一种用于控制生物过程的方法。本专利技术进一步涉及控制器和系统。

技术介绍

[0002]生物技术工业频繁地将生物反应器用于执行诸如细胞的培养之类的生物过程。执行生物过程通常涉及控制一个或多个添加剂（additive）流体和/或一个或多个添加剂气体到诸如细胞培养之类的生物处理流体的流量。添加剂流体的示例可以是葡萄糖。添加剂气体的示例可以是氧气。
[0003]在一个示例中，在典型生物处理制造过程期间，通常存在对于监测生物处理流体中的过程性质（property）/生物处理变量的需要。例如，需要被监测的过程性质/变量可包括葡萄糖浓度、乳糖/乳酸盐浓度、活细胞浓度、温度、流体和气体压力、流体pH、流体传导性等。
[0004]关于控制生物过程的问题在于，所监测过程性质/生物处理变量的本性（nature）和/或生物过程的本性可阻止例如当生物过程涉及细胞培养时的传感器在生物处理流体中的使用。
[0005]在常规设置（setup）中，生物处理流体的样本在生物本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种由控制器(C)所执行的计算机实现方法，所述控制器(C)配置成控制生物反应器(BR)中包括的生物过程，所述方法包括：通过执行所述生物反应器(BR)中包括的生物处理流体(FL)的光谱测量来得到(410)测量结果，使用所述测量结果、一个或多个生物处理目标参数和一个或多个训练模型来生成生物处理参数，以及使用所生成生物处理参数来控制所述生物过程。2.如权利要求1所述的方法，其中，所生成生物处理参数包括指示下列中的任何的选择的生物处理变量和/或生物处理系统控制参数：葡萄糖浓度、乳糖浓度、氨浓度、谷氨酰胺浓度、谷氨酸浓度、所述生物处理流体(FL)的产物浓度和活细胞密度；一个或多个添加剂气体(AG1
‑
AG2)的一个或多个目标流量；一个或多个添加剂流体(AF1
‑
AF2)的一个或多个目标流量；以及控制器参数。3.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述生物处理目标参数包括产物浓度和活细胞密度的任何的选择的目标值。4.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，通过使用训练数据集训练用于所述生物处理目标参数的每个的机器学习模型来生成所述一个或多个训练模型，其中所述训练数据集包括通过执行与生物处理参数的对应值关联的所述生物处理流体(FL)的NIR光谱测量所得到的测量结果。5.如权利要求4所述的方法，其中，所述一个或多个训练模型是神经网络，其中所述测量结果包括光谱，其中所述光谱被分为用来计算N个平均值的数量N个部分，其中所述N个平均值和所述生物处理参数的对应值用作所述神经网络中的特征。6.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，还使用生物处理系统的报警信息生成所述生物处理参数。7.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，还使用生物处理系统特性控制所述生物过程。8.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，所述生物过程包括细胞培养。9.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中：所述一个或多个生物处理目标参数指示预期产物浓度和/或预期活细胞密度，以及所生成生物处理参数包括生物处理系统控制参数，其用来在控制所述生物过程时得到所述预期产物浓度...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：思拓凡瑞典有限公司，
类型：发明
国别省市：