工程师观点：细胞治疗生物工艺自动化的变革
本文节选自对Gilead 子公司Kite Pharma工程组高级经理Brijender Parsad的专访，更多信息内容，请参考原文。
您现在在做什么?
BR：我已经在自动化工程领域工作了大约25年，涉及很多行业和平台。我是Gilead子公司Kite的工程组高级经理，我们使用基因改造的免疫细胞来治疗血液系统癌症和实体瘤。我的工作重点是CAR-T细胞治疗工程商业化的自动化策略，主要包括自体工艺。
您能否分享一下您对细胞治疗领域自动化生产现状的看法，以及您所面临的关键挑战吗?
BR：商业化生产的自动化还没有很好地建立起来，特别是在自体细胞治疗方面，但是行业的重点现在已经开始转移。在此之前，主要的关注点是简单地开发工艺，获得足够的临床数据，以获得监管部门的批准。在临床阶段，开发人员并不认为自动化特别重要。因此，这个空间被高度的人工操作所主导。
今天，我想说的是，该行业已经处于半自动化的阶段，而且一个明显的趋势是向全自动和封闭系统发展。即使在这种部分自动化的状态下，相对于高度人工处理的优势也是显而易见的。例如，节省了时间，我会说，相比手动操作，你可以很容易地减少生物工艺时间，在药物到达患者的时间至关重要的领域，这是一个巨大的优势，而且随着接受治疗的患者数量增加，这将变得更具价值。此外，您还将拥有自动化带来的所有其它好处：降低污染的风险，降低差异性的影响(例如，考虑到自体细胞治疗起始材料的固有差异性，这是很重要的)以及降低商品成本。
然而，在自体细胞治疗领域，自动化的挑战仍然存在，由于批次体积小，所以不能使用经典的传统方法。通常情况下，自动化是用来实现规模放大的，但在自体细胞治疗中，规模扩展的需求是我主要关心的问题之一。
您能评论一下不同设备和/或步骤的互操作性和集成的进展吗?
BR：工程T细胞治疗的每一步都是独一无二的。因此，目前的硬件解决方案主要针对具体的工艺步骤开发，与整个系统的兼容性非常小。这违背了自动化系统的本质，即所有部件设备都是兼容的，并且可以集成到一个系统中。
因为没有通用的软件或硬件平台来连接所有的设备，它将需要定制，这可能非常昂贵且耗时。
此外，这项技术是如此的新，在该领域仍然普遍缺乏专业知识，其工艺仍然没有被很好地理解。这很大程度上是由于每个工艺步骤的高度特异性 - 在一个组织中很难找到一个对工艺的所有步骤都了如指掌的专家。为了实现从开始到结束的自动化工艺，我们将需要对工艺的每一步都有专业知识的个人，然后生成一个公共平台。目前，这样的专业知识和背景有点罕见。
也就是说，我们正在取得进展，我认为现在已经进入了第二代的自动化T细胞治疗生产系统。我们已经从仅为单个工艺步骤提供设备的状态，发展到今天我们已经可以看到更多的系统将两个或三个工艺结合在一个模块中，并在所有这些工艺之间提供某种形式的整合。
但这仍然是一个挑战。有几家公司最近在单一平台上开发了所谓的“端到端”自动化。这些平台还没有得到广泛的使用，因为你目前很难优化整个工艺线的利用率。这是因为你一次仍然只能运行针对一个病人的批次。例如，当一个步骤完成时，平台的所有其它步骤和部件都处于闲置状态，未得到充分利用。因此，今天的大多数公司都在遵循基于模块的方法，因为它提供了生产灵活性 - 但这带来了整合的挑战。你最好使用来自一个供应商的所有设备，如果他们恰好有用于整个生产线的所有工艺步骤的设备/模块，但这种情况很少见，如果没有，你将遇到相同的兼容性问题。目前细胞治疗制造业缺乏自动化标准，这进一步加剧了这种情况。
但我对未来充满希望，因为我已经开始看到变化。我希望每个人在开发他们的软件时都能开始遵循ISA-95标准，这将意味着不同的软件可以更容易地集成。行业越能遵循国际自动化标准，不同模块和设备之间的兼容性就越好。我也看到了一些利用工业4.0平台的努力，尽管目前还处于早期阶段。
那么在生物分析方面呢?
BR：说到过程控制，你只能控制你能监测的东西。你监测得越准确，控制的效果就越好。
当我们谈论自动化时，我们也在谈论实时控制。但是，尤其是T细胞生物工艺，在系统中有很多内置的延迟。这些延迟使得实时控制T细胞治疗的生物工艺在目前看来似乎是一个相当遥远的前景。
一般来说，对过程变量，如溶氧(DO)、温度和pH值，的控制是非常确定的。有一些基于这些监测的基本反馈控制，因为有在线传感器可以非常准确地测量它们。
然而，T细胞的生物工艺有点复杂，我们还没有很多生物传感器来在线监测和测量其它参数。所以大多数时候，我们必须从工艺中取出样本，离线分析，然后得到结果，在对工艺进行相应的调整。目前，该领域的自动化非常有限，我们需要实时的自动化和实时的控制。
也就是说，现在有一些入线控制。例如，你可以测量细胞密度，计数细胞和进行一些代谢分析。您可以对产品连续取样，并实时使用光谱法、荧光法、显微镜法或色谱法，这意味着您可以根据实时值进行控制。但是在这个领域还有很多工作要做 - 例如，我们如何监测生物标志物的表达?
有一些令人惊叹的技术可以在这个过程中监测许多不同的参数，但这些技术通常仅限于实验室 -它们不是在线/入线的 - 并且不仅限于细胞扩增步骤(多亏了生物制药领域，已经有一些令人惊叹的系统)。虽然细胞漂洗、细胞转导等装置的自动化已经很好地建立起来，但实时过程控制是不存在的。自动化依赖于针对预期结果/质量的既定工艺参数。对于许多工艺步骤，即使是在实验室规模，也几乎没有任何直接的监测技术- 你需要检测不同变量的组合，然后将其与你想要监测的实际参数关联起来。
这种间接测量进一步增加了自动化和控制所面临的挑战。但我认为我们总体上正朝着正确的方向前进，在接下来的几年里，我们将看到一些有价值的新型生物传感器出现在市场上。
有没有一种特别新颖的生物分析(过程分析)工具是您最想要的?
BR：我已经看到一些用于在线检测的荧光纳米传感 - 这将会带来很大的不同。我还看到了一种基于扫描电子显微镜和粒子显微镜的纳米级传感器。所以我认为这个领域现在已经开始快速发展了。我希望有一天我能够做实时反馈和预测控制。
作为一名工程师，正在影响细胞免疫治疗领域的新兴基因递送及基因编辑工具和技术面临着怎样的挑战?您如何应对它们?
BR：我们显然已经看到了基因递送和编辑方法的快速变化，这种变化的速度使商业化变得更加复杂。
你现在有病毒和非病毒细胞转导平台 - 你有CRISPR、TALEN、锌指核酸酶、转座子样“睡美人” - 而且新技术一直在涌现。每当工艺或技术发生变化时，就会涉及到更多的精度。当你变得越来越精确时，选择性和敏感性就会降低。我们讨论的是在纳米级的操作。所以你的自动化和检测将变得越来越困难。这个问题在实验室里并不常见，虽然这需要很长时间，但有非常完善的测量技术和方法，例如使用流式细胞仪。但是，当你打算将这些实验室系统集成到商业化生产中时，会有很多时间滞后和延迟。在这个领域，实时过程控制似乎仍然只是一个非常遥远的“可能性”。然而，一个工艺步骤中的一系列操作的自动化已经在工业中得到了很好的建立和应用。
随着平台和工艺的发展，自动化的任务变得越来越复杂。许多人意识到，他们不能等到达到完全的商业化规模，才来解决这个问题 - 他们需要在临床开发阶段就开始考虑自动化。例如，与研发和工艺开发团队紧密合作将提高对工艺的理解。我们对这个工艺了解得越多，我们就能更好地开发用于商业化工艺的系统、设备和传感器的自动化策略。
回到基因编辑和其它新兴的细胞工程平台，看看它们进化的速度，你几乎每六个月就可以更换你的平台。但是，尽管病毒载体制造技术在不断发展，但我发现该领域正逐渐远离病毒，转向非病毒方法。特别是，我看到了可“编辑”的工程细胞的光明前景 - 基本上，利用细胞本身的能量和它们不同的特性来控制剂量的大小、位置和时间，并形成一种反馈回路。这只是该领域朝着更精确方向发展的另一部分。
最后，您在2021年的主要目标和工作重点是什么?
BR：一个很高的目标是将尽可能多的设备和模块整合到一个单一的、集成的通用硬件和软件平台上，覆盖所有的工艺步骤。我们将检查给定设备的兼容性，如果它目前不兼容，我将看看定制它是容易还是困难。这是第一步。
一旦通用平台就位，我的第二优先事项将是利用预测控制的力量。例如，如果我在做工艺的的第一步的工作,根据这一步的条件,我可以预测第二步的结果，而如果产物质量有任何问题，我或许可以基于第一步的预测测量，对其进行纠正。
一旦预测能力就位，2021年的第三优先级是尝试将其与结合了“大数据”力量的人工智能和机器学习技术相整合，获得一个完整的、完全自动化的平台 - 一个可以学习和补偿的平台- 例如，来源于一个患者的起始物料与另一个患者的差异性。
在细胞免疫治疗市场上有很多参与者，但从实时工艺控制来看，我们并没有完全利用自动化。我们根本没有足够的时间来等待离线检测数据，以进行工艺修正或重新运行批次 - 而且窗口只会随着我们向前推进而缩小。
这就是为什么我们需要利用人工智能/机器学习平台进行实时自动化和控制：我必须100%确定我的最终产品将具有正确的质量和功效，并且我可以在批与批之间复制它，尽管起始物料存在差异。事实上，这种差异性可能意味着需要更多地使用这些技术和方法。每次在确保最终产品的质量和功效的同时节省时间，就意味着拯救生命- 这就是为什么我如此严肃地对待过程自动化的原因。
原文：B. Parsad, The engineer’s perspective: evolution in cell therapy bioprocess automation. Cell & Gene Therapy Insights 2020; 6(11), 1615–1621.
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