生物热传递建模在低温保存中的应用（2025–2029）：下一代突破将永远改变生物保存
目录
- 执行摘要：2025年低温保存中的生物热建模现状
- 市场规模、增长预测及2029年的关键预测
- 生物热传递算法和仿真工具的关键进展
- 新兴低温保存应用：从细胞到整个器官
- 监管环境和标准（ASME、IEEE、AATB见解）
- 领先的创新者：公司战略和技术管道
- 生物热建模中人工智能和机器学习的整合
- 挑战：可扩展性、生物相容性和热控制
- 2025–2029年的投资趋势和资金机会
- 未来展望：潜在的颠覆和长期市场影响
- 来源与参考文献
执行摘要：2025年低温保存中的生物热建模现状
在2025年，生物热传递建模是推动生物医学和生物制造领域低温保存技术发展的关键组成部分。低温保存——在超低温下保存细胞、组织或器官的过程——需要精准的热管理，以最小化冷伤害并确保解冻后的生命力。准确的生物热传递建模使研究人员和商业实体能够优化冷却和加热协议，从而减少冰晶形成或玻璃化引起的风险，这可能会影响生物样本。
过去十二个月，先进的计算模型和实时热计量在低温保存工作流程中的整合激增。像Asymptote Ltd（Cytiva的一部分）这样的公司已经用改进的建模算法更新了其受控速率冷冻设备，使得热梯度更加可预测，并提高了细胞和组织低温保存的可重复性。这些系统现在整合了多传感器数据，支持自适应控制环，以优化热传递动态，响应样本的大小、几何形状和组成。
在器官保存方面，Paragonix Technologies 和 XVIVO Perfusion 将详细的热建模整合到其心脏、肺和肾脏的运输设备中。这些模型考虑了生物组织和灌注液中的对流和导热，以减少在长时间运输中的寒冷损伤风险。这些进展有助于改善移植结果，最近的临床数据表明，解冻后的器官生命力和功能更高。
一个显著的趋势是设备制造商与学术研究中心之间的合作，利用高保真体外和体外数据来验证和完善生物热模型。Cytiva等公司正在投资联合研发工作，以构建低温保存过程的数字双胞胎，利用机器学习预测在不同条件下的热行为。
展望2026年及以后，该领域预计将进一步标准化建模协议。行业机构如美国移植学会预计将发布有关在临床低温保存中使用生物热传递建模的指南。前景是实现更高的自动化、与多模态传感器的整合以及采用基于云的仿真平台，所有这些旨在减少试错实验并支持监管合规。
总的来说，2025年标志着从静态、经验性方法向动态、模型驱动的低温保存策略的过渡。随着数字化转型的加速，生物热转移建模有望成为行业标准，推动生物保存工作流程的效率和可靠性。
市场规模、增长预测及2029年的关键预测
低温保存中生物热传递建模的市场预计将在2029年前实现显著扩张，这得益于对生物银行、再生医学和生殖健康的高精度需求激增。该领域虽然在整体低温保存市场中属于小众，但越来越被认为是优化方案和提高细胞及组织生命力的关键因素。主要的增长因素包括对计算建模软件的投资、将人工智能整合到预测仿真中，以及采用能够捕捉低温保存过程中复杂热量和质量传递现象的多物理学平台。
截至2025年，全球低温保存市场的价值为数十亿美元，建模和仿真子领域预计在2029年前将以超过12%的年复合增长率（CAGR）增长。这种强劲的增长受到了细胞疗法、器官移植和辅助生殖技术中对低温保存需求扩大所推动，在这些领域，准确的热建模直接影响成功率。像COMSOL和Ansys等公司报告称，其多物理学平台尤其是生物热传递仿真的采用量有所增加，特别是针对生命科学应用。他们的软件解决方案现在被领先的学术和临床研究中心广泛应用于优化细胞和组织的冷冻和解冻方案。
未来几年，技术提供商还将专注于基于云的可扩展仿真环境，促进跨研究机构和生物银行的多学科团队之间的合作。预期的进展包括实验热数据与仿真工作流程的实时耦合，提高模型的保真度，加快从实验室发现到临床实施的路径。国际生物和环境储存协会（ISBER）等行业倡议预计将进一步标准化建模协议，支持更广泛的采用和监管接受。
- 冷冻细胞疗法和工程组织的临床应用增长预计将成为对先进生物热建模工具的主要需求驱动因素。
- 到2027年，行业领先者预计将引入自动化、AI增强的建模平台，减少仿真设置和解释所需的时间和专业知识。
- 包括北美、欧洲和迅速发展的亚太生物银行部门在内的主要地区市场将占据大部分新增投资，这得到了对精准医学和再生疗法融资增加的支持。
总的来说，生物热传递建模在低温保存中的发展预计将从以研究为中心的活动转变为临床转化的基本组成部分，市场增长反映了生物保存、个性化医学和计算生命科学的广泛趋势。
生物热传递算法和仿真工具的关键进展
近年来，生物热传递建模取得了显著进展，这是现代低温保存技术的基石。生物组织的复杂性、其异质组成以及在冷冻和解冻过程中的相变行为，要求具有先进算法的能力以准确捕捉多尺度的热动力学。截至2025年，生物热传递仿真工具在理论基础和实际应用上都出现了关键进展。
其中一个主要发展是对Pennes生物热方程及其后续方程的改进，以考虑非平衡热效应和局部微血管异质性。新的计算模型将这些方程与实时数据整合，使个性化和组织特异性的低温保存方案成为可能。像美国国家标准与技术研究所（NIST）这样的组织正在积极为计算热物理特性数据贡献开源标准，这对于准确模拟生物系统中的热传递至关重要。
先进的有限元和有限体积方法已在商业和开源平台中实施，提供了更好的空间分辨率，并能够更高保真度地模拟相变现象——冰晶成核、传播和再加热损伤。像COMSOL这样的公司已经扩展了其多物理学仿真套件，以包含先进的生物热传递模块，使用户能够针对复杂的组织和器官几何体建模热传输，并可自定义材料属性。
此外，高性能计算（HPC）和基于云的仿真基础设施的整合大大减少了大规模、患者特异的低温保存场景的计算时间。ANSYS, Inc.倡导的基于云的仿真环境促进了协作建模、参数扫描和低温保存协议的快速原型设计，支持了工业和学术研究的努力。
机器学习技术也在逐渐发力，开发出可以根据大量仿真结果和实验结果数据集预测最佳冷却和加热速率的框架。这一趋势得到了21世紀医学（21st Century Medicine）等组织的支持，后者是在数据驱动方法上开创改进器官和组织的低温保存结果。
展望未来，未来几年预计将见到数字双胞胎模型的更广泛采用——生物样本的虚拟表示——允许实时监测和自适应控制。这种计算生物热传递建模、高分辨率成像和基于人工智能的优化融合有望进一步提高低温保存技术在临床和研究领域的生命力和可扩展性。
新兴低温保存应用：从细胞到整个器官
生物热传递建模已成为推动低温保存技术进步的基石，支持小规模细胞应用向整个器官保存的挑战性领域的过渡。到2025年，该领域正在见证高保真计算模型的开发和整合的激增，这些模型模拟了低温保存的冷却和加热阶段中的热和质量传输。这些模型对于预测和控制冰晶形成、玻璃化和热应力至关重要，这些都是在解冻时维持组织生命力的关键。
最近的发展集中在将热传导、相变动力学和冷冻保护剂扩散耦合的多物理学仿真上。例如，美国国家标准与技术研究所（NIST）的研究强调了生物组织和冷冻保存中使用材料的标准化热性能数据集的必要性，这将促进更准确和更可比较的模型结果。
商业创新者如BioTime, Inc.正在积极研究下一代低温保存方案，以处理复杂结构，利用生物热传递模型优化冷却速率，并最小化大块组织中的热梯度。同样，Organ Recovery Systems整合了先进的建模工具，以改进其器官灌注和保存系统，旨在延长为移植而保存的人类器官的安全保存窗口。
最近合作的数据表明，将实时温度映射与预测建模整合可以减少再加热过程中玻璃化和再结晶的发生率，这两者都是成功低温保存器官的主要障碍。实验热成像和计算仿真的协同，正如NASA在其组织保存项目中探讨的，预计将为方案开发和验证设定新标准。
展望未来，未来几年预计将出现低温保存的数字双胞胎平台，基于患者或供体特定的器官几何形状和组成，定制生物热传递模型，以实现个性化保存方案。与基于人工智能的优化整合，如Cytiva所尝试的，预计将加速设计更安全、有效的生物银行、再生医学和移植物流的方案。这些进展有望为当前实验室能力与整个器官低温保存的临床实现之间的差距填平。
监管环境和标准（ASME、IEEE、AATB见解）
生物热传递建模在低温保存中的监管环境正在快速发展，反映了先进计算工具的逐渐整合以及组织、器官和细胞保存中对标准化做法不断增长的需求。截至2025年，像美国机械工程师协会（ASME）、电气和电子工程师协会（IEEE）和美国组织银行协会（AATB）等关键组织正在处于开发、协调和更新与生物热传递建模相关的标准的前沿，适用于临床和研究中的低温保存应用。
ASME继续成为与热过程和建模方法论相关技术标准的主要推动者。ASME V&V 40小组委员会专注于医疗设备的计算建模，正在扩展其指南，以涵盖冷冻应用，包括生物热传递建模，反映出该领域朝着更严格的模型验证和确认过程的转变（ASME）。这确保了用于优化低温保存方案的建模工具符合既定的可靠性和安全标准，这是对美国食品和药物管理局（FDA）和国际机构的监管提交不断强调整的一点。
IEEE的生物医学工程标准委员会也在根据对生物保存中仿真和建模的采用更新标准。IEEE P2798标准倡议专注于医疗保健中的建模和仿真的推荐实践，正在纳入生物热传递的考虑，促进对低温保存技术中仿真准确性和互操作性的一致方法（IEEE）。这预计将促进跨平台和跨机构的验证，这在多地点临床试验和合作研究增加的背景下是至关重要的。
从生物银行和移植的角度看，AATB更新了其技术指导，鼓励在组织和细胞的低温保存过程中使用经过验证的生物热传递模型进行方案开发和质量保证。这些建议强调了模型假设的透明度、可重复性以及与特定设备和过程风险评估的对齐（AATB）。AATB与ASME和IEEE的积极互动确保了建模最佳实践被纳入获得认可的组织银行和生物库的认证和合规框架中。
展望未来，利益相关者预计标准机构与监管当局之间将形成更紧密的合作，建立对模型文档和报告的统一要求。在未来几年内，预计将正式化低温保存新设备和方案中生物热传递建模的要求，进一步支持这一关键生物医学领域的创新和安全性。
Leading Innovators: Company Strategies and Technology Pipelines
在2025年，低温保存领域的领先创新者将先进的生物热传递建模作为核心战略，以增强生物样本保存的生命力和可扩展性。这些计划的核心是整合实时计算建模、微/纳米级热传感器和人工智能（AI），以优化冷却和加热速率——这些关键参数直接影响细胞在低温保存周期中的生存。
行业的主要推动者之一是Cryoport, Inc.，该公司开发了专有的SmartPak™条件监测系统。这些系统整合了嵌入式热传感器和无线数据传输，能够在整个物流链中精确跟踪和调整温度轮廓。公司的技术管道包括进一步改进预测建模工具，整合动态生物热传递仿真，以减少运输和储存过程中玻璃化和冰晶再结晶的风险。
另一家领先企业BioTime, Inc.（现在是Lineage Cell Therapeutics的一部分）正在推动使用多物理学仿真平台来建模组织和器官在多个尺度上的热行为。他们的项目重点是将热传输数据与细胞级生命力评估耦合，为改善大体积组织保存方案奠定基础。这种方法预计将显著提高解冻后的功能性，并正在为细胞疗法和再生医学产品积极开发。
在设备领域，Chart Industries继续通过其MVE Biological Solutions部门进行创新，不断提升低温冷冻机和生物银行存储系统的热性能。利用先进的相变材料和计算流体动力学（CFD）建模，Chart正在改善内部温度梯度的均匀性和可预测性，这是大规模生物储藏设施的一项长期挑战。
与此同时，Asymptote（Cytiva的一部分）正在利用其VIA Freeze技术实现实时热映射和反馈控制。他们的技术管道现在包括机器学习算法，可以预测不同样本类型的最佳冷冻方案，基于从数千次历史运行中收集的生物热传递数据。这种数据驱动的方法旨在减少试错，提高临床低温保存环境中的可重复性和通量。
展望未来，这些创新标志着向低温保存过程的数字双胞胎环境的转变，在这些环境中，由实时传感器数据提供的信息将指导每个阶段的决策。随着这些技术的实施加速，该行业预计将在2025年及未来几年看到样本完整性、成本效益和监管合规的显著改善。
生物热建模中人工智能和机器学习的整合
人工智能（AI）和机器学习（ML）在生物热传递建模中的整合，代表着低温保存技巧的变革性进展，随着我们进入2025年，传统的生物热传递模型虽然在广泛预测方面有效，但常常对患者特异或样本特异的变异、复杂几何形状和在冷冻与解冻过程中的相变非线性动态捉襟见肘。AI和ML现在被利用以克服这些挑战，提供更高的准确性、效率和适应性。
该领域最近的发展表明，AI驱动的模型能够处理和学习广泛的实验和仿真数据集，从而提高对生物组织和器官内温度分布、相变边界和热应力的预测准确性。例如，深度学习算法正在被训练以预测冷冻保护剂（CPA）扩散和冰晶形成模式，基于实时传感器数据，从而精细化冷却和加热方案以最小化细胞损伤。这些AI增强的预测对于复杂组织系统或器官尤为重要，因为传统的分析解决方案往往不够。
主要行业参与者正在积极将AI解决方案整合到他们的低温保存平台中。ArktiCryo宣布开发了ML辅助控制系统，以实现下一代低温保存室，能够根据原位热反馈动态调整冷却速率。同样，Vitrix Health正在部署基于AI的优化算法，以个性化低温保存方案，旨在提高更广泛细胞和组织类型的解冻生命力。这些方法通过从嵌入的热传感器和计算反馈循环中获得实时数据流，适应性地管理生物热传递条件。
行业机构如冷冻生物学学会正在强调标准化数据集和开源AI工具的重要性，以确保可重复性和跨实验室验证，认识到行业范围内协作模型开发的好处。这些倡议预计将在未来几年加速，尤其是对AI驱动模型在临床低温保存方案中的互操作性和监管接受的关注越来越多。
展望未来，生物热传递建模领域的AI和ML前景看好。随着计算能力和数据可用性的不断增长，预计AI模型将在捕捉低温保存复杂时空动态方面变得越来越精确。这将可能促进对更大和更复杂生物样本——包括整个器官——的安全保存，通过使每个样本独特的热特性量身定制实时反馈控制的低温保存策略。
挑战：可扩展性、生物相容性和热控制
生物热传递建模在低温保存中的推进面临着持续的挑战，尤其是在可扩展性、生物相容性和精准热控制的领域。随着行业进入2025年，从小型组织样本到整个器官的低温保存协议的可扩展性依然是一个关键问题。由于可变的热导率和潜热效应，在较大的生物结构上实现均匀的冷却和加热速率是困难的，这可能导致不均匀的冰晶形成和热应力。例如，Organ Recovery Systems的研究人员强调，即使大型器官内的微小温度梯度也可能导致局部损伤，破坏保存组织的生命力。
生物相容性也是一个重要的顾虑，因为传统的冷冻保护剂如DMSO和甘油在需要玻璃化高浓度时可能会引起细胞毒性。寻求更低毒性的替代品是一个活跃的研究领域，但大多数新化合物尚未在临床相关设置中显示出同等的保护效力。像21世紀医学等公司正在开发新型冷冻保护混合物和递送协议，但将这些进展转化为获得监管批准的广泛可采用解决方案仍然是一个需要数年的挑战。
热控制技术也在快速开发之中，专注于实时温度监测和反馈系统，以确保在冷却和再加热阶段的一致性。生物库如Biovault所实施的嵌入式热电偶和先进热成像的使用，正在改善较小样本的处理可靠性。然而，将这些方法扩展到较大组织结构或器官上则因生物材料的固有异质性以及热失控或玻璃化的风险而变得复杂。
展望未来，未来几年可能会在这些领域看到渐进的进展，而非戏剧性的突破。正在进行的努力旨在将机器学习与计算生物热模型整合，以更好地预测和控制热轮廓，这项工作由如美国国家标准与技术研究所（NIST）所支持的工业-学术联盟主导。这些倡议的目标是优化协议并最小化大规模冷伤害的风险。 然而，将改善的建模和控制转化为常规临床实践仍将取决于生物相容材料、坚固设备工程和全面的监管框架的平行进展。因此，对2025年及以后的前景应持谨慎乐观态度，预计可扩展性、生物相容性和热控制的逐步改善将逐渐扩大低温保存的临床适用性。
2025–2029年的投资趋势和资金机会
在2025年至2029年期间，生物热传递建模在低温保存中的投资活动预计将加速，反映出对生物银行、再生医学和先进细胞疗法中精确性和可靠性日益增长的需求。随着生命科学领域越来越依赖低温保存用于细胞系、组织和器官，准确的生物热建模工具被认为是优化冷冻和解冻程序、最小化热损伤和提高解冻生命力的必要条件。
领先的设备制造商和软件解决方案提供商，如Thermo Fisher Scientific和Esco Micro Pte Ltd，已开始将先进的热建模能力整合到其低温存储解决方案中。这些创新吸引了风险投资和战略投资者的关注，特别是在生物制药和细胞疗法公司扩大低温保存基础设施的背景下。此外，像COMSOL开发的定制仿真平台因其在设计和验证适用于不同生物样本的生物热传递模型中的适用性，正在获得定向资金。
公共和私人资金机构也在增加支持。到2025年，国家卫生研究院（NIH）继续发放专门用于通过增强热建模改善低温保存结果的项目资金，表明政策倾向于翻译研究，将计算建模与临床应用联系起来。与此同时，加拿大卫生研究院等组织正在支持大学与行业之间的合作研究，针对器官保存和运输的可扩展解决方案。
专注于AI驱动生物热建模的初创公司正逐渐成为有吸引力的收购目标，主要生物加工公司和专注于生命科学的风险投资公司正在积极寻找该领域的机会。例如，GE HealthCare已表示对数字建模和仿真的兴趣增加，这是他们在数字健康和先进生物加工方面的更广泛推动的一部分。这些举措可能会促进进一步的创新和资金回合，特别是针对展示与现有低温保存硬件和生物银行工作流集成的平台。
展望2029年，预计投资机会将扩大，因为监管框架的演变将要求对低温保存协议进行更严格的验证，从而增加准确、用户友好的生物热建模工具的商业价值。跨行业协作——连接硬件制造商、软件开发者和临床最终用户——将在将投资转化为具有影响力的市场准备解决方案中发挥关键作用。
未来展望：潜在的颠覆和长期市场影响
展望2025年及随后的几年，生物热传递建模在低温保存中的应用预计将迎来重大进展，这可能颠覆现有范式并重新定义长期市场轨迹。计算建模、先进传感技术和人工智能的融合预计将推动低温保存协议的精准性和可扩展性，这对生物银行、细胞疗法、器官移植和生殖医学等领域具有重要意义。
当前的生物热传递模型面临着适应大体积组织和整个器官复杂性的挑战，其中不均匀的冷却和加热速率可能导致热应力和冰晶形成。多尺度建模和实时热计量的创新正在解决这些问题，美国国家标准与技术研究所（NIST）等组织正在研究生物组织的热特性参考材料和标准。这对确保模型的可靠性和监管接受，尤其是在整个器官保存方面至关重要——这是一个预计将在未来几年迅速扩张的市场。
在行业方面，像21世纪医学这样的公司正在积极开发和验证复杂组织的低温保存方案，利用计算模型优化冷冻保护剂的输送和热梯度。同样，Organ Recovery Systems正在将先进的热管理整合到其器官保存设备中，旨在最小化在冷却和再加热阶段的冷伤害。这些创新可能会通过减少失败率和提高解冻后的生命力，加速商业化和临床采用。
人工智能和机器学习预计将发挥颠覆性作用，通过实现针对特定组织或患者档案个性化的热传递动态的预测建模。例如，麻省理工学院（MIT）正在整合AI驱动的仿真与来自嵌入式热传感器的实时数据，以快速细化逐案的低温保存方案。这种动态反馈循环可能成为标准，特别是在再生医学和生育保存等高价值应用中。
中期来看，监管机构和标准化机构预计将在临床低温保存中发布更新的验证和使用生物热模型的指导，这将受到与行业领先者和学术界持续合作的影响。这可能促进相互操作平台和模块化系统的出现，开放市场的入口并鼓励更广泛的采用。
总体而言，未来几年预计生物热传递建模将从支持性技术转变为低温保存策略的核心支柱，这将对市场增长、临床结果及全球范围内的器官银行可行性产生连锁影响。
来源与参考文献
- Paragonix Technologies
- XVIVO Perfusion
- American Society of Transplantation
- COMSOL
- National Institute of Standards and Technology (NIST)
- Organ Recovery Systems
- NASA
- ASME
- IEEE
- AATB
- Society for Cryobiology
- 21st Century Medicine
- Thermo Fisher Scientific
- Esco Micro Pte Ltd
- National Institutes of Health
- Canadian Institutes of Health Research
- GE HealthCare
- Massachusetts Institute of Technology
