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多组学数据整合的细胞株稳定性预测模型1

多组学数据整合的细胞株稳定性预测模型

摘要

本研究旨在构建一个基于多组学数据整合的细胞株稳定性预测模型，以解决生物制

药领域中细胞株筛选与稳定性评估的关键技术瓶颈。通过整合基因组学、转录组学、蛋

白质组学和代谢组学等多维度数据，结合机器学习算法，建立高精度的细胞株稳定性预

测系统。研究采用系统生物学方法，分析细胞株在长期培养过程中的分子变化规律，识

别关键稳定性标志物。模型将包含数据预处理模块、特征选择模块、预测算法模块和验

证模块四个核心部分。预期成果将显著提高细胞株筛选效率，降低生物制药研发成本，

缩短药物上市周期。本研究符合国家”十四五”生物经济发展规划中关于生物医药技术创

新的战略部署，对推动我国生物制药产业高质量发展具有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

细胞株作为生物制药的核心生产工具，其稳定性直接关系到药物的质量、产量和安

全性。据统计，在单克隆抗体药物生产中，约30%的生产批次因细胞株不稳定而导致

产量下降或质量不达标，造成每年全球经济损失超过50亿美元。传统的细胞株稳定性

评估方法主要依赖长期传代实验，通常需要23个月时间，严重制约了研发效率。随着

精准医疗和个性化治疗的发展，对高质量细胞株的需求日益增长，迫切需要开发快速、

准确的细胞株稳定性预测技术。

多组学技术的快速发展为解决这一难题提供了新的思路。通过整合不同层面的分

子数据，可以全面揭示细胞株稳定性的分子机制。近年来，美国FDA、EMA等监管机

构也开始鼓励采用创新技术加速生物制品开发。我国《“十四五”生物经济发展规划》明

确提出要”突破生物育种、生物制药等领域关键核心技术”，本研究正是响应这一国家战

略需求的重要实践。

1.2国内外研究现状

在国际上，美国Genentech公司于2020年开发了基于单细胞测序的细胞株稳定性

评估方法，将预测准确率提高至75%，但成本较高。欧洲罗氏公司利用蛋白质组学数据

构建了稳定性预测模型，但仅适用于特定类型的细胞株。国内药明生物等企业也在开展

相关研究，但主要依赖单一组学数据，预测精度有限。

学术界方面，NatureBiotechnology在2021年发表的研究表明，整合多组学数据

可以提高细胞表型预测的准确性。然而，现有研究多集中在数据整合方法上，对细胞株

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稳定性这一特定问题的针对性不足。此外，不同组学数据的异构性、高维度和噪声问题

仍未得到有效解决，限制了预测模型的实际应用。

1.3研究目标与内容

本研究的主要目标是构建一个高精度、高通量的细胞株稳定性预测模型，具体包

括：(1)建立标准化的多组学数据采集与分析流程；(2)开发适用于异构数据整合的特征

选择算法；(3)构建基于深度学习的稳定性预测模型；(4)验证模型在工业环境中的适用

性。研究内容涵盖数据采集、算法开发、模型构建和验证四个核心环节，最终形成一套

完整的细胞株稳定性评估解决方案。

研究概述

2.1研究定位与特色

本研究定位于应用基础研究，聚焦生物制药产业的关键技术需求。与现有研究相

比，本项目的特色在于：(1)首次系统整合四类组学数据（基因组、转录组、蛋白质组、

代谢组）进行细胞株稳定性预测；(2)开发了专门针对异构生物数据的深度学习架构；

(3)建立了从实验室到工业生产的完整转化路径。研究团队由生物信息学、细胞工程和

人工智能三个领域的专家组成，确保了多学科交叉融合的优势。

2.2研究范围与边界

本研究主要针对哺乳动物细胞（特别是CHO细胞）的稳定性预测，这是生物制药

中最常用的表达系统。研究范围包括：(1)细胞株在长期培养过程中的分子变化；(2)影

响稳定性的关键因子识别；(3)预测模型的构建与验证。研究边界明确排除了：(1)原核

细胞系统；(2)非稳定性相关的细胞表型；(3)临床应用阶段的细胞株评估。这种聚焦策

略有助于确保研究的深度和质量。

2.3技术路线概览

研究采用”数据驱动+知识引导”的技术路线，主要包括五个阶段：(1)样本设计与

数据采集；(2)数据预处理与标准化；(3)多组学数据整合；(4)预测模型构建；(5)模型

验