实时和个性化的过程控制和生产调度对于扩大 CAR-T 细胞生产规模必不可少，而这成为了 AI 的责任。与此相关，AIDPATH 项目一直在基于营养消耗和代谢物产生为 CAR-T 细胞扩增的生物反应器实施数字孪生，这可以及时预测细胞扩增完成情况以实现细胞剂量目标 (UC1)。7 第二个系统使用“软传感器”，它基于可用的生物反应器传感器将多个传感器输入组合成实时通知 (UC2)。8,9 调度算法 (UC3) 能够协调不同患者的并行制造周期，以通过细胞扩增过程时间和他们准备好治疗患者的时间应对这些不确定性。10