Bioprocess Modeling Made Easy With Hybrax
本文介绍了 Hybrax，这是一个开源 Python 框架，它通过提供标准化的数据格式以及用于混合机理-神经网络模型的自动化端到端训练流水线，简化了生物工艺建模流程，从而增强了可复现性并减少了开发和共享这些模型所需的编码工作量。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明
在制造救命药物的工厂里，最关键的工作往往发生在肉眼看不见的玻璃容器内部，在那里，微小的细胞被诱导产生复杂的蛋白质。这些生物工艺过程既精细、昂贵，又难以控制，因为其中的活体生物会根据环境不断改变其行为。长期以来，科学家们一直试图建立计算机模型来预测这些细胞的行为，希望以此优化生产，而无需进行无数次且成本高昂的实验。目前最成功的方法是一种混合方法：将已知的物理和化学定律与能够直接从数据中学习模式的灵活计算机程序相结合。然而，构建这些模型传统上是一项繁琐且针对每个项目都要定制的工作，研究人员需要编写大量的代码，仅仅是为了处理喂养细胞、提取样本以及追踪体积变化等琐碎细节。这种重复性的工作使得分享模型或比较不同方法变得困难，从而减缓了该领域的发展进程。
为了解决这一瓶颈，一个研究小组开发了一个名为 Hybrax 的新型开源软件框架。可以将这个工具想象成构建生物工艺模型的标准化底盘，就像汽车底盘允许工程师在不重建整个车辆的情况下更换发动机一样。在 Hybrax 出现之前，科学家必须手动编写代码，以计算添加液体或移除样本如何改变反应器中物质的浓度。Hybrax 自动完成了整个过程。它接收来自实验室的原始数据——包括添加了什么、移除了什么以及细胞生产了什么——并自动计算必要的物理调整。这使得研究人员可以跳过代码中枯燥的“管道工程”，而将精力完全集中在生物学问题上：细胞究竟是如何表现的？
该框架设计得足够灵活，可以处理不同类型的模型，从严格基于已知化学方程的模型，到使用人工智能来推测过程中未知部分的模型。研究人员通过重现科学文献中的两个现有模型展示了其威力。第一个涉及一种用于生产特定化合物的知名细菌——大肠杆菌（E. coli）。通过将来自先前研究的真实世界数据输入 Hybrax，该团队构建了一个与原始结果相匹配的模型，在预测生物量和产物水平方面达到了极高的准确度。第二个测试使用了来自哺乳动物细胞系 HEK293 的合成数据，该细胞系常用于制造抗体。这个过程更为复杂，涉及数十种不同的营养物质和代谢废物。团队使用了一种被称为长短期记忆网络（LSTM）的类型的人工智能来构建模型，这种网络擅长记忆随时间变化的模式。该模型的表现与使用另一种编程语言编写的原始版本不相上下，能够准确预测生物量、抗体和葡萄糖随时间变化的水平。
Hybrax 最显著的特性之一是它如何处理科学工作的共享。在许多领域，由于原始数据埋藏在自定义电子表格中，且代码散落在不同的文件中，很难复现一项研究。Hybrax 将这一切整合在一起。每当模型进行训练时，软件都会保存一个完整的检查点，其中包含模型的设置、用于定义模型的代码、配置以及处理后的数据。这意味着任何其他研究人员都可以通过拿取那单个文件，立即运行模型，或者从头开始重新训练，而无需寻找原始数据集或破译原作者的笔记。研究人员发现，这种方法不仅加快了他们自己的工作速度，还使得能够轻松地在同一数据集上更换不同的模型架构，从而实现对哪种方法效果最好的直接且公平的比较。
团队还展示了该软件如何处理保持预测符合物理现实这一棘手问题。在对哺乳动物细胞的测试中，初始模型有时会预测出物质的负值，这在现实世界中是不可能的。通过在软件中添加一条简单的规则，对这些不可能出现的预测进行惩罚，他们成功训练出了第二个版本的模型，该模型表现同样出色，但能确保所有预测值均为正数。这种灵活性表明，该工具可以被用来强制执行特定研究过程中的物理定律，而无需重写底层的核心代码。
最终，Hybrax 代表了使生物工艺建模变得更加易于获取和可重复的转变。通过将数据准备和方程设置等常规、重复性的任务从研究人员肩上卸下，该软件释放了他们的精力，让他们能够专注于细胞功能的实际科学研究。作者指出，虽然该工具目前是开源的并可供任何人使用，但它仍在进化中。未来的版本将致力于提高训练速度，并增加更好的工具来理解模型为何做出某些预测。就目前而言，该框架作为一个实用的解决方案，解决了长期存在的问题，提供了一种以更高清晰度和一致性来构建、共享和比较复杂生物模型的方法。
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