郭纪元等通过对培养过程营养组分、代谢副产物以及其他一些添加物的分析,开发出了支持CHO-DG44宿主细胞生长和表达的个性化无血清培养基Opi-BM;通过实验设计和培养基组分优化研究,成功开发了用于CHO细胞培养的CD培养基,且能够大规模稳定生产; Yasuhiro Takagi等通过在培养基中添加核苷类物质大幅提高了抗体产量:梅文枫等“在商业化培养基基础上对氨基酸代谢、乳酸生成进行了分析,以期对PD-1抗体药物后续个性化培养基的开发和优化奠定基础。细胞培养基的开发通常被认为是依赖细胞系的,根据所使用生产细胞系的代谢特点进行优化定制能达到最佳效果。
 

而抗体药物生产企业对时间要求较高,通常在对细胞内部认识不足比如研究初期时,会使用高通量筛选技术和统计学相结合的方法来加速培养基的开发,数学统计方法也逐渐成为大多数CRO公司（Sigma,BD等）开发定制化培养基的主要工具。由此可以看到,尽管可以基于细胞系的代谢和营养成分消耗的分析来开发培养基,但抗体药物生产过程的紧迫性更需要开发一种“平台”方法用于细胞培养基的开发。虽然平台处理可能无法提供特定细胞系可实现的最大容积生产率,但它具有广泛的适用性,从而提高公司内部的实施效率。另一方面,当培养基配方确定后,还需对物料成本、原材料供应及配方生产稳定性进行验证,最终开发出经济高效且能够稳定、规模生产的CD培养基。因此,“平台”方法有必要针对实际生产过程中原料控制和稳定性控制的需求增加相关分析功能。
 

出自《基于高维算法辅助ＣＨＯ细胞培养基开发方法的建立及应用》作者邹茂。