在生物制药领域，确保工艺过程的一致性和最终产品的质量、安全性与有效性至关重要。传统依赖于离线检测关键质量属性（CQAs）和关键工艺参数（CPPs）的方法存在显著滞后性，难以实现真正的实时过程控制与优化。软传感器（Soft Sensor）作为一种先进的过程分析技术（PAT）工具，通过整合在线可测变量与先进的数据驱动模型，为实时、间接预测难以在线测量的关键变量提供了强大而灵活的解决方案，正深刻变革着生物工艺的研发与生产模式。

关于软传感器

软传感器原理

软传感器是一种基于数学模型和算法的虚拟测量工具或推断测量技术。在生物制药领域，它利用易于在线实时测量的辅助过程变量，结合过程知识（机理模型）或历史数据（数据驱动模型），来实时估计那些难以直接、快速、经济或可靠在线测量的关键过程参数或质量属性。

核心特征：非物理性传感器

• 软传感器本身不是一个物理硬件探头或设备，而是嵌入在过程控制系统或数据平台中的软件算法。

• 软传感器依赖于现有的可靠的硬传感器提供的输入数据。

构建步骤

构建高性能软传感器涉及的关键步骤

• 过程理解与变量选择： 基于对细胞生理、代谢途径和反应动力学的深刻理解，结合机理模型分析或变量重要性分析技术筛选出与目标变量高度相关且信息丰富的辅助变量。

• 数据采集与预处理： 高频率、高精度地同步采集辅助变量和目标变量的历史数据。数据预处理（如滤波、异常值处理、缺失值填补、标准化/归一化、时序对齐）对模型性能至关重要。

• 模型选择与训练： 根据数据特性和预测目标选择合适的建模方法;

• 模型验证与维护： 模型部署后需建立持续监控和更新机制，以应对工艺漂移、规模变更带来的挑战。

典型应用及工艺价值

软传感器的典型应用

软传感器的工艺价值

• 增强过程可视化和理解： 提供难以测量变量的实时视图。

• 实现先进过程控制： 为反馈控制提供关键输入信号。

• 提高过程稳健性和一致性： 通过更精确的控制减少批次间差异。

• 优化生产效率和质量： 指导操作达到最优状态，提高产量和产品质量。

• 降低运营成本： 减少昂贵的离线分析频率，优化资源利用。

• 支持质量源于设计与实时放行： 为实时监测关键质量属性提供工具。

• 早期故障检测： 识别偏离正常操作条件的情况。

软传感器开发与应用面临的挑战：模型开发与维护的专业性要求高、模型需要持续验证和校准（尤其数据驱动模型）、对输入数据（硬传感器）的质量和可靠性高度敏感、以及法规接受度仍需持续推进。

特异性过程建模

特异性生物过程建模由浚真生命科学自主开发，基于先进的机器学习和深度学习技术的智能建模工具和模型评估方法，助力生物制药企业快速而精确的建立生物工艺的机理过程与特征工程进行混合建模及模型评估方法，从而实现对生物过程的深入洞察和精准控制，加速研发进程和工艺转化，降本增效，提高产品质量及一致性。

在生物制药迈向智能化、连续化、个性化的浪潮中，软传感器已从实验室的新概念，成长为撬动工艺效能跃升的关键使能技术。它突破了物理测量的局限，具备“感知”和“理解”复杂的生物系统内部的能力，随着数据科学、人工智能和传感技术的持续进步，以及对模型稳健性和可解释性研究的深入，软传感器必将成为实现生物制药“质量源于设计”（QbD）理念、推动连续生物制造和智能制造落地的核心支柱。克服现有挑战，拥抱技术创新，将最大化释放软传感器在提升工艺理解、控制能力和产品质量方面的巨大潜力。