L-羥脯氨酸作為膠原蛋白的關鍵成分之一，在醫藥、化妝品及食品工業中具有重要應用價值。傳統發酵法生產L-羥脯氨酸面臨產量低、過程控制粗放等挑戰。蔡萌萌團隊的最新研究聚焦于利用先進的活細胞在線監控技術，對L-羥脯氨酸的補料發酵工藝進行系統性優化，旨在實現高效、穩定的工業化生產。

研究團隊首先構建了能夠高產L-羥脯氨酸的工程菌株，并在此基礎上，引入了先進的活細胞在線監控系統。該系統通過實時監測發酵過程中的關鍵生理參數，如細胞密度、活力、關鍵代謝物濃度及OUR（攝氧率）、CER（二氧化碳釋放率）等，實現了對發酵狀態的精準感知。這種實時、在線的數據反饋，為動態調整補料策略提供了堅實的數據基礎。

核心的工藝創新在于，團隊開發了一套與活細胞狀態聯動的智能補料策略。傳統的補料發酵往往依賴于固定的時間或底物消耗模型進行補料，難以應對發酵過程中細胞的動態變化。本研究則根據在線監控得到的活細胞生理狀態信息，特別是與脯氨酸羥化過程密切相關的輔因子需求、前體物質積累及細胞代謝負荷，動態調整葡萄糖、前體氨基酸、以及關鍵誘導劑或輔因子的流加速率和時機。例如，當監控系統檢測到細胞處于高活力、低代謝副產物的“黃金窗口期”時，系統會智能增加前體物質的補料速率，以最大化羥化反應的效率。

實驗結果表明，應用該活細胞在線監控指導的補料發酵工藝，L-羥脯氨酸的產量較傳統工藝提升了約35%，同時發酵周期縮短了約18%。更重要的是，工藝的穩定性和重復性得到顯著改善，有效降低了批次間的差異，為規模化生產奠定了關鍵技術基礎。

蔡萌萌團隊的這項研究，不僅為L-羥脯氨酸的高效生物制造提供了一種創新的解決方案，更展示了將先進的在線過程分析技術（PAT）與發酵過程控制深度融合的巨大潛力。該策略可推廣至其他高附加值氨基酸或次級代謝產物的發酵生產，對推動整個微生物發酵產業的智能化、精細化升級具有重要的參考價值。結合機器學習模型對監控數據進行深度挖掘與預測，有望實現完全自主優化的“智能發酵”過程。