研究已經開發了各種機械數學框架來描述細胞培養的動力學。這種機械模型可以分為結構化和非結構化類別。結構化模型描述細胞外和細胞內成分，而非結構化模型只考慮細胞外代謝物和營養物質的濃度。迄今為止，大多數文獻都使用了非結構化相關性，因為構建結構化模型需要對細胞特定的內部過程有透徹的了解。傳統的 Monod 型動力學和產量系數已用于非結構化模型，因為這些簡單模型可以提供足夠的信息來描述生物量、產物和底物濃度
細胞和基因療法 (CGT) 為腫瘤、遺傳性疾病、免疫疾病和其它治療領域有巨大醫療需求的患者提供了新的治療方法的潛力。治療性醫療設備的這種快速變革性發展必須伴隨著有效的生產，才能將這些復雜的療法大規模地提供給患者。隨著這個新行業的發展，我們確定了可以構建其轉型的創新。獲批的 CGT 產品目前每年總共使數千名患者受益，這些產品是使用成本高、效率低、主要是手動操作且通常不適合其目的的工藝生產，這些工藝主
由于最近的成功和 AAV 的挑戰，以及 mRNA 作為一種新的 COVID 疫苗方式的意外勝利，基因治療生產正在快速發展，這進一步引起了人們對非病毒基因治療的興趣。我們首先介紹新的生物分子形式，這些形式可能正在取代用于疫苗和基因治療的質粒，尤其是狗骨 DNA (doggybone DNA，dbDNA)，它在 2022 年吸引了許多額外的行業興趣（包括與拜耳、龍沙和默克的交易）。然后我們討論生產 A
AAV 是體內基因治療的主要形式，有幾種已批準的藥物，數百項正在進行的 1 期、2 期和 3 期試驗主要針對眼部、肝臟、肌肉或中樞神經系統適應癥，但也有針對心血管和肺部疾病的新研究。這些產品使用一系列天然血清型（AAV2、AAV8、AAV9、AAV5、AAV6、AAV1、AAVrh10、AAVrh74）或越來越多地使用工程衣殼。轉基因受各種啟動子（CMV、CBA+CBh、CAG、普遍存在的、天然的
隨著數字化和大數據分析的最新進展，越來越多的制藥公司正在采用數字工具來實現現代化。生物反應器內的生物現象是此類數字方法的關鍵目標，因為這些過程通常很復雜且難以擴展。從歷史上看，經驗法則已用于匹配生物反應器規模的性能指標。盡管這些方法已經很成熟并且被行業廣泛采用，但還沒有開發出通用的解決方案來克服工藝開發和放大過程中面臨的許多挑戰。幾種基于計算機的方法可以潛在地應用于生物反應器的規模放大，包括知識驅
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