L-羟脯氨酸作为胶原蛋白的关键成分之一，在医药、化妆品及食品工业中具有重要应用价值。传统发酵法生产L-羟脯氨酸面临产量低、过程控制粗放等挑战。蔡萌萌团队的最新研究聚焦于利用先进的活细胞在线监控技术，对L-羟脯氨酸的补料发酵工艺进行系统性优化，旨在实现高效、稳定的工业化生产。

研究团队首先构建了能够高产L-羟脯氨酸的工程菌株，并在此基础上，引入了先进的活细胞在线监控系统。该系统通过实时监测发酵过程中的关键生理参数，如细胞密度、活力、关键代谢物浓度及OUR（摄氧率）、CER（二氧化碳释放率）等，实现了对发酵状态的精准感知。这种实时、在线的数据反馈，为动态调整补料策略提供了坚实的数据基础。

核心的工艺创新在于，团队开发了一套与活细胞状态联动的智能补料策略。传统的补料发酵往往依赖于固定的时间或底物消耗模型进行补料，难以应对发酵过程中细胞的动态变化。本研究则根据在线监控得到的活细胞生理状态信息，特别是与脯氨酸羟化过程密切相关的辅因子需求、前体物质积累及细胞代谢负荷，动态调整葡萄糖、前体氨基酸、以及关键诱导剂或辅因子的流加速率和时机。例如，当监控系统检测到细胞处于高活力、低代谢副产物的“黄金窗口期”时，系统会智能增加前体物质的补料速率，以最大化羟化反应的效率。

实验结果表明，应用该活细胞在线监控指导的补料发酵工艺，L-羟脯氨酸的产量较传统工艺提升了约35%，同时发酵周期缩短了约18%。更重要的是，工艺的稳定性和重复性得到显著改善，有效降低了批次间的差异，为规模化生产奠定了关键技术基础。

蔡萌萌团队的这项研究，不仅为L-羟脯氨酸的高效生物制造提供了一种创新的解决方案，更展示了将先进的在线过程分析技术（PAT）与发酵过程控制深度融合的巨大潜力。该策略可推广至其他高附加值氨基酸或次级代谢产物的发酵生产，对推动整个微生物发酵产业的智能化、精细化升级具有重要的参考价值。结合机器学习模型对监控数据进行深度挖掘与预测，有望实现完全自主优化的“智能发酵”过程。