攻克难题！拉曼光谱如何在灌注细胞培养中 “大显身手”

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：研究人员分别从灌注生物反应器内和渗透液管线中采集拉曼光谱数据（ 结合原文图 3 和图 4，对比从反应器内和渗透液中采集的光谱数据 ）。从生物反应器内采集的数据显示，随着灌注过程进行，荧光背景不断增强，光谱特征复杂，难以建立可靠的模型；而从渗透液中采集的光谱数据则非常稳定，无荧光背景变化，光谱特征清晰 。这表明细胞和细胞碎片的积累是生物反应器内拉曼光谱荧光干扰和复杂性的主要来源 。基于渗透液拉曼光谱数据建立的模型，在测量葡萄糖和乳酸浓度时，预测值与离线测量值匹配良好，而基于反应器内拉曼光谱数据建立的模型误差较大 。

渗透液中测量的时间延迟评估 ：为评估渗透液测量对生物反应器内真实浓度的动态代表性，研究人员进行了加标实验（ 参考原文图 7，分析加标实验中葡萄糖浓度变化曲线 ）。结果表明，葡萄糖在灌注过滤器内的停留时间约为 10 - 30 分钟，且 2L 灌注生物反应器的时间延迟最长 。但在正常灌注细胞培养的稳态条件下，小分子在 30 分钟内的浓度变化极小，渗透液中葡萄糖和乳酸的测量值能很好地代表生物反应器内的浓度 。

三、平台性能评估与应用

1.跨规模转移性评估 ：传统拉曼生物反应器测量的跨规模转移存在挑战，不同规模的生物反应器过程参数差异会影响拉曼光谱和模型的适用性 。而基于渗透液测量的拉曼模型，由于采样环境一致、样品基质无细胞干扰，跨规模转移性得到显著提升（ 结合原文表 1、表 2 和图 8、图 9，展示不同规模实验中模型的预测结果 ）。研究人员在不同规模的灌注实验中验证了葡萄糖和乳酸模型，结果显示，从小规模实验开发的模型在大规模实验中也能准确预测，证明了该平台模型具有良好的跨规模转移性 。

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