电子设备及其执行的方法、介质及计算机程序产品技术

本公开涉及电子设备及其执行的方法、介质及计算机程序产品。一种电子设备，包括：存储器，其上存储有指令；以及处理器，被配置为执行存储在所述存储器上的指令以使所述电子设备执行以下操作：接收生物反应器的电容数据；接收所述生物反应器的温度数据；根据电容数据估计所述生物反应器中的细胞的直径数据；根据温度数据和直径数据选择多个经训练的模型中的一个；以及使用电容数据通过所选择的经训练的模型估计活细胞密度。模型估计活细胞密度。模型估计活细胞密度。

【技术实现步骤摘要】
电子设备及其执行的方法、介质及计算机程序产品


[0001]本公开总体上涉及活细胞密度的监测，更具体地，本公开涉及使用机器学习模型通过电容数据来估计活细胞密度。

技术介绍

[0002]过程分析技术(PAT)，尤其是原位和实时监测技术，应用于协助评估过程稳健性、监控和改进过程开发以及药物制造，在开发用于生产具有所需质量属性的产品的稳健而新颖的工艺方面显示出巨大的潜力。PAT可以通过方便、大量和连续的测量来帮助进一步了解工艺，从而增强传统的离线分析。
[0003]最近，美国食品及药物管理局(FDA)发布了PAT在制药行业的关键指南。PAT作为过程监控和分析系统的强有力工具，加强了对细胞培养过程的原位、实时的监控能力，提升了关键过程参数的在线监测和控制，更符合质量源于设计的理念。
[0004]活细胞密度(VCD)作为细胞培养工艺开发最为重要的监控参数之一，其不仅是监控细胞生长过程的一个重要参数，也是判断、调整降温和补料等策略的关键触发指标。以台盼蓝染色法为代表的传统离线检测方法，通常需要人工取样并通过细胞计数的方式来计算VCD。低的取样频率以及取样后较长的检测延迟限制了其对VCD过程变化的监测能力，无法做到根据细胞生长的情况“近实时”地进行培养工艺的调整，如对工艺中的降温、补料和细胞抽取等参数的调整，因此将自动化PAT工具引入VCD的过程监测和控制显得尤为重要。
[0005]目前仍然存在改进对VCD的监测的需求。

技术实现思路

[0006]本专利技术一般涉及一种电子设备，包括：存储器，其上存储有指令；以及处理器，被配置为执行存储在所述存储器上的指令以使所述电子设备执行以下操作：接收生物反应器的电容数据；接收所述生物反应器的温度数据；根据电容数据估计所述生物反应器中的细胞的直径数据；根据温度数据和直径数据选择多个经训练的模型中的一个；以及使用电容数据通过所选择的经训练的模型估计活细胞密度。
[0007]在一个实施方案中，当温度数据高于第一阈值时，选择第一经训练的模型，所述第一经训练的模型是使用生物反应器的温度高于第一阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞密度数据来训练的；和/或，当温度数据低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化小于第二阈值时，选择第二经训练的模型，所述第二经训练的模型是使用生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化小于第二阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞密度数据来训练的；和/或，当温度数据低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时，选择第三经训练的模型，所述第三经训练的模型是使用生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞密度数据来训练的。
[0008]在一个实施方案中，当温度数据低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的
变化大于第二阈值时，所述处理器还被配置为执行存储在所述存储器上的指令以使所述电子设备执行以下操作：使用电容数据通过第四经训练的模型估计活细胞体积数据；使用细胞的直径数据通过第五经训练的模型估计经过校正的细胞的直径数据；以及使用估计的活细胞体积数据以及估计的经过校正的细胞的直径数据通过第六经训练的模型估计活细胞密度；其中所述第四经训练的模型是使用生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞体积数据来训练的，其中所述第五经训练的模型是使用由电容数据估计的细胞直径数据和生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的细胞直径数据来训练的，其中所述第六经训练的模型是使用由第四经训练的模型估计的活细胞体积数据、由第五经训练的模型估计的细胞的直径数据、生物反应器的温度低于第一阈值及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的活细胞密度数据来训练的。
[0009]在一个实施方案中，通过偏最小二乘回归根据电容数据估计生物反应器中的细胞的直径数据。
[0010]在一个实施方案中，所述处理器还被配置为执行存储在所述存储器上的指令以使所述电子设备执行以下操作：周期性地将估计的活细胞密度与离线检测的活细胞密度进行比较；以及如果估计的活细胞密度与离线检测的活细胞密度之间的差大于第三阈值，重新训练所述多个经训练的模型。
[0011]在一个实施方案中，当估计的活细胞密度与离线检测的活细胞密度之间的差连续大于第三阈值的次数大于设定值，提高将估计的活细胞密度与离线检测的活细胞密度进行比较的频率。
[0012]在一些方面，本专利技术还涉及一种由电子设备执行的方法，包括：接收生物反应器的电容数据；接收所述生物反应器的温度数据；根据电容数据估计所述生物反应器中的细胞的直径数据；根据温度数据和直径数据选择多个经训练的模型中的一个；以及使用电容数据通过所选择的经训练的模型估计活细胞密度。
[0013]在一个实施方案中，当温度数据高于第一阈值时，选择第一经训练的模型，所述第一经训练的模型是使用生物反应器的温度高于第一阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞密度数据来训练的；和/或当温度数据低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化小于第二阈值时，选择第二经训练的模型，所述第二经训练的模型是使用生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化小于第二阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞密度数据来训练的；和/或当温度数据低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时，选择第三经训练的模型，所述第三经训练的模型是使用生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞密度数据来训练的。
[0014]在一个实施方案中，当温度数据低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时，所述方法还包括：使用电容数据通过第四经训练的模型估计活细胞体积数据；使用细胞的直径数据通过第五经训练的模型估计经过校正的细胞的直径数据；以及使用估计的活细胞体积数据以及估计的经过校正的细胞的直径数据通过第六经训练的模型估计活细胞密度；其中所述第四经训练的模型是使用生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的电容数据和测得的活
细胞体积数据来训练的，其中所述第五经训练的模型是使用由电容数据估计的细胞直径数据和生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的细胞直径数据来训练的，其中所述第六经训练的模型是使用由第四经训练的模型估计的活细胞体积数据、由第五经训练的模型估计的细胞的直径数据、生物反应器的温度低于第一阈值及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的活细胞密度数据来训练的。
[0015]在一个实施方案中，通过偏最小二乘回归根据电容数据估计生物反应器中的细胞的直径数据。
[0016]在一个实施方案中，该方法还包括：周期性地将估计的活细胞密度与离线检测的活细胞密度进行比较；以及如果估计的活本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子设备，包括：存储器，其上存储有指令；以及处理器，被配置为执行存储在所述存储器上的指令以使所述电子设备执行以下操作：接收生物反应器的电容数据；接收所述生物反应器的温度数据；根据电容数据估计所述生物反应器中的细胞的直径数据；根据温度数据和直径数据选择多个经训练的模型中的一个；以及使用电容数据通过所选择的经训练的模型估计活细胞密度。2.根据权利要求1所述的电子设备，其中当温度数据高于第一阈值时，选择第一经训练的模型，所述第一经训练的模型是使用生物反应器的温度高于第一阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞密度数据来训练的；和/或，当温度数据低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化小于第二阈值时，选择第二经训练的模型，所述第二经训练的模型是使用生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化小于第二阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞密度数据来训练的；和/或，当温度数据低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时，选择第三经训练的模型，所述第三经训练的模型是使用生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞密度数据来训练的。3.根据权利要求1所述的电子设备，其中当温度数据低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时，所述处理器还被配置为执行存储在所述存储器上的指令以使所述电子设备执行以下操作：使用电容数据通过第四经训练的模型估计活细胞体积数据；使用细胞的直径数据通过第五经训练的模型估计经过校正的细胞的直径数据；以及使用估计的活细胞体积数据以及估计的经过校正的细胞的直径数据通过第六经训练的模型估计活细胞密度；其中所述第四经训练的模型是使用生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的电容数据和测得的活细胞体积数据来训练的，其中所述第五经训练的模型是使用由电容数据估计的细胞直径数据和生物反应器的温度低于第一阈值以及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的细胞直径数据来训练的，其中所述第六经训练的模型是使用由第四经训练的模型估计的活细胞体积数据、由第五经训练的模型估计的细胞的直径数据、生物反应器的温度低于第一阈值及预定时间内细胞的直径数据的变化大于第二阈值时的测得的活细胞密度数据来训练的。4.根据权利要求1所述的电子设备，其中通过偏最小二乘回归根据电容数据估计生物反应器中的细胞的直径数据。5.根据权利要求1所述的电子设备，其中所述处理器还被配置为执行存储在所述存储器上的指令以使所述电子设备执行以下操作：
周期性地将估计的活细胞密度与离线检测的活细胞密度进行比较；以及如果估计的活细胞密度与离线检测的活细胞密度之间的差大于第三阈值，重新训练所述多个经训练的模型。6.根据权利要求5所述的电子设备，其中当估计的活细胞密度与离线检测的活细胞密度之间的差连续大于第三阈值的次数大于设定值，提高将估计的活细胞密度与离线检测的活细胞密度进行比较的频率。7.一种由电子设备执行的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王哲禹，陈功，李翊峰，
申请(专利权)人：上海药明生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：