工业发酵罐作为生物制造的核心场景，长期面临 “检测滞后、数据平均、无法看清单细胞状态” 的行业痛点。传统分析需取样、前处理、色谱 / 质谱检测，耗时长达两天，数据仅反映细胞群体均值，难以捕捉代谢异质性与实时变化，易造成产品不合格、产量损失与工艺失控。
针对这一瓶颈，中科院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心联合清华大学、中国农科院、北京微构工场、青岛星赛生物等单位，成功研发过程拉曼组(process Ramanomics) 新技术，可在不中断生产、无荧光标记的条件下，直接获取单细胞生化指纹，破解发酵罐 “黑箱” 难题。
该技术基于单细胞拉曼光谱，12 分钟内即可同步测出 “合成何种聚合物、含量多少、单体比例” 等关键指标，将传统两天检测周期压缩至分钟级。在聚羟基脂肪酸酯(PHA)工业发酵中，可精准区分 PHB 与 P34HB 两种聚合物，准确率达 99.75%；单细胞水平定量总 PHA 含量及 3HB、4HB 单体组成，中位绝对偏差低于 3.8%，精度与气相色谱(GC)相当。
在5000L 工业发酵罐验证显示：传统方法判定 28 小时为采收峰值，而过程拉曼组监测发现 26 小时时 4HB 单体比例合规、群体异质性最低、高产细胞占比达 91.54%，提前 2 小时采收可保证合格率并避免损失。该技术突破 “只看总产量峰值” 的传统思路，首次将细胞代谢异质性纳入工艺调控依据。
该平台还可适用于酿酒酵母蛋白合成、红球菌油脂合成等多种体系，具备广谱适用性。过程拉曼组将作为新一代AI + 生物传感器引擎，支撑高端智能生物反应器研发，推动我国生物制造装备自主创新与产业升级。
相关成果以 “Label-free, single-cell-precision and monomeric-unit-resolved monitoring of biopolymer fermentation by Ramanomics” 为题，发表于国际期刊Trends in Biotechnology。
