前言回顧人類的發展歷史，疫苗是一個前所未有的醫學里程碑，它通過利用人類免疫系統拯救了無數生命。在2019年COVID-19大流行期間，疫苗接種仍然是最有效的防御方式。脂質納米顆粒COVID-19 mRNA疫苗的成功，為納米技術在疫苗開發中的應用提供了廣闊前景。與傳統疫苗相比，納米疫苗在淋巴結積聚、抗原組裝和抗原提呈方面具有優勢；由于多種免疫因子的有序組合，它們還具有獨特的病原體仿生特性。除了傳染病
機器學習模型有一系列機器學習方法可應用于模擬生物反應器放大的問題。表 2 列出了這些技術及其一般優缺點。表2. 機器學習方法的一般優缺點。人工神經網絡 (ANN) 是最有前途的機器學習技術之一，可應用于生物反應器規模縮放。總的來說，人工神經網絡對非線性復雜系統進行建模的能力使人工神經網絡成為增長最快的數據驅動生化系統建模方法之一。此外，ANN 模型可以同時預測多個響應變量，同時也可以將多個自變量引
仿制藥可能與原研藥具有不同的外觀（例如，形狀、顏色或包裝），但它們必須具有相同的活性成分、劑量、強度和給藥途徑。它們通常被認為與品牌藥一樣安全有效。根據新的分析，2022 年仿制藥（包括生物仿制藥）的全球市場規模估計為 5668.5 億美元，預計從 2023 年開始以 5.7% 的復合年增長率增長，到 2032 年達到 9900 億美元。本文將分享驅動市場的因素、細分市場洞察力等。 推動市場的因素
基因療法從被發明應用，到如今的蓬勃發展，其進程可謂一波三折。隨著越來越多基因治療產品上市，基因治療的征程已獲得里程碑性勝利。從目前已獲批產品和未獲批的產品臨床試驗進程來看，基因治療具有廣闊前景。PART.1基因治療的發展歷史基因治療的歷史可以分為基礎研究、臨床試驗開始、蕭條到繁榮以及未來的發展這四個階段（圖1）。下文將對每個階段的時間及發生的主要事件進行詳述。圖1 基因治療的發展歷史1.1 基礎研
生物制藥流程1階段1 細胞修飾生物藥是通過活細胞或微生物培養產生，通過對細胞進行修飾，能使其產生出生物藥中的活性物質。當被修飾的細胞括增到目標密度后，將被低溫冷凍并存儲在細胞庫的凍存管中，只有授權人員可以獲取。2階段2 預培養在用于生產之前，需要從細胞庫中取出細胞樣本，并將其在生物反應器的發酵罐中進行傳代增殖。通過使用富含營養且利于細胞生長的培養基，促使細胞傳代、增殖，并實現生產體積的擴大。這個過
基于桿狀病毒的表達系統 桿狀病毒表達系統是基于感染的系統。它非常適合更大體積的規模放大，并利用非哺乳動物的昆蟲細胞，例如可以在無血清培養基中懸浮生長的草地貪夜蛾 (Sf9)。此外，桿狀病毒本身具有與 rAAV 復制所需的腺病毒輔助功能等效的輔助功能。第1個表達系統是由 Urabe 等人開發的 Three-Bac 系統（圖 3A）。在該系統中，Sf9 細胞被3種不同的桿狀病毒感染：Bac-Rep，在
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