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虽然机器学习（ML）为生物制药领域做出了重大贡献，但其应用仍处于早期阶段，在为基于良好的基于良好的基于质量的基于质量的基于质量的支持和制造生物制造，从而阻碍了生物普罗佩克斯从开发到制造业的自动化的巨大潜力。但是，由于大规模生产数据的积累，采用基于ML的模型而不是常规的多元数据分析方法正在显着增加。这一趋势主要是由对生物制药产品的过程变量和质量属性的实时监视驱动的，该趋势通过实施高级过程分析技术的实施。鉴于生物产品设计，生物普应开发和产品制造数据的复杂性和多维性，越来越多地采用基于ML的方法来实现准确，灵活和高性能的预测模型，以解决分析，监测和控制生物疗法领域的问题。本文旨在对ML解决方案在设计，监测，控制和优化的当前应用中的当前应用进行全面审查。单克隆抗体的上游，下游和产品配方过程。最后，本文彻底讨论了与生物过程本身，过程数据以及在单克隆抗体过程开发和制造中使用机器学习模型相关的主要挑战。此外，它还提供了对新型数字生物制药解决方案开发的创新机器学习方法和新趋势的进一步见解。
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