机理模型可以促进各种规模的生物制药生产
生产目标是控制和保持能够持续生产最高质量和安全性药物的商业化工艺。作为制造科学与技术 (MSAT) 的一部分，机理建模可用于支持生物制药生产中的多项活动，包括工艺转移活动、数字模拟故障排除、工艺分析技术和自动化生物制造。
工艺转移：只需点击几下鼠标，即可从开发规模转移到生产规模
药用蛋白的生产工艺需要在产品生命周期的多个阶段进行放大和工艺转移活动，以满足临床和商业化产品的需求。例如，需要通过放大和工艺转移活动将工艺从实验室规模扩大到中试规模，最终形成正常的商业化规模。
为了保证整个产品生命周期内的产品质量，必须确保工艺性能不受规模差异的影响，并且通过小规模模型数据获得的工艺知识可以为所有规模工艺的稳健运行提供参考。在向大规模商业化系统的转移过程中，规模的独立性对于避免设施适配问题也很重要。
机理工艺模型适用于所有规模，因此可以支持工艺转移活动。这类模型将工艺行为描述为系统参数的函数，例如层析柱的尺寸或其装填质量。因此，机理模型可以模拟规模差异，并且可以研究这些差异如何影响工艺行为。同时，它们还可以在早期用于调查工艺是否适合现有的生产设施。这对于灵活生产、多产品设施或顺利过渡到连续工艺非常重要。
使用软传感器的工艺分析技术
以前，为了确保生产过程中的产品质量，放行测试与实际生产工艺在不同的时间和地点分别执行。如今，在生产过程中进行实时分析比单独的分析更加重要。
尽管测试最终产品是当今质量控制策略的一部分，但越来越多的工艺采用质量源于设计 (QbD) 方法进行设计，从而确保从早期工艺设计开始就具有最高质量和工艺稳健性。监管机构提供了大量关于 QbD 元素使用的文件，它们在工艺分析技术 (PAT) 的帮助下促进了科学方法和数据驱动方法的发展。
PAT 通过实时测量质量属性和性能指标来分析和控制生产系统，从而提高工艺理解能力并确保最终产品质量。机理工艺模型提供了最先进的软传感器，这对于在生产中实施 PAT 至关重要。
自动化生物制造
生物制药工艺越来越自动化，可以防止操作员发生错误并消除潜在的差异来源。高效的工艺自动化需要稳健的控制策略提供保证。由于制药工艺是一系列单个单元的操作，因此控制策略不应限于单个单元操作，而应考虑单元操作之间的各种相互作用。
在自动化下游工艺中，机理模型可以成为系统使用模型预测控制 (MPC) 的关键推动因素。与旨在最小化工艺变量与设定值偏差的传统控制器不同，MPC 使用动态模型（例如机理模型）来预测工艺的未来行为，作为过往观测的工艺变量的函数。MPC 通过整个每个单元操作的机理模型，可以帮助更好地理解单元操作之间的各种相互作用，以前馈方式实现工艺控制，并实现统一的工艺控制。
数字模拟根因分析
尽管产品开发和生产过程中采取了各种预防措施，但始终无法完全消除生产工艺中出现偏差的风险。工艺变化（例如层析柱或过滤膜的老化）会导致产品质量发生变化，并最终导致生产批次损失。由于工艺读数（例如紫外和电导率曲线等）并不能提供直接证据，因而确定产品质量变化的根本原因并不太容易。
由于机理模型提供了工艺输入和输出（产品质量）之间的因果关系，它们不仅可以预测工艺输入的变化如何影响其输出，还可以反向确定出现的工艺结果的根本原因。通过系统地改变数字模拟中的工艺参数和原料特性，可以确定描述生产工艺中出现的偏差的工艺条件。因此，基于模型的方法不仅可以确定偏差的根本原因，还可以提供有关偏差数量的信息。由于数字模拟的根本原因调查比搜索相关历史数据集或开始实验调查要快得多，机理模型可以帮助更快地发现工艺偏差并降低批次失败的风险。
随着药物生产难度和生产工艺复杂性的增加，根因调查已成为一个高维度、非线性的问题。工艺偏差受多个工艺参数和物料属性的共同影响。数字模拟故障排除是发现此类高维度问题并立即恢复生产的首选方法。