“重复危机”在生命科学领域愈演愈烈：Nature调查显示，逾七成研究人员无法复现他人实验，超半数连自己的数据都再现不了。数据的碎片化、描述的随意性，不仅导致资源浪费，更在COVID-19大流行期间拖慢了疫苗与药物的应急研发。面对这一痛点，来自伦敦大学学院（UCL）与牛津大学共建的VaxHub Sustainable网络的Anca Tacu、Ryan Mellor等人，在《Nature Biotechnology》发表通信文章，提出为生物工艺开发建立“最小信息标准”（MIS）与共享语言体系，力图让实验数据可发现、可访问、可互作、可重用（FAIR），从而加速可持续疫苗制造并降低研发成本。

作者指出，生物工艺开发贯穿从细胞株构建到GMP放大生产的全过程，却长期缺乏类似MIAME、MIRIAM、SBML那样的统一报告规范。没有MIS，数据难以检索、难以整合，AI与数字化工具也无的放矢。为此，团队以疫苗工艺为切入口，设计了一套灵活、迭代、社区驱动的数据交换框架，并在VaxHub内部试点。结果显示：①标准化字段迫使实验人员提前考量设计稳健性，数据质量显著提升；②统一语义让跨团队、跨组织技术转移时间缩短30%，重复实验减少；③与现有LIMS、ELN对接后，自动化平台可直接读取参数文件，放大工艺优化周期缩短两周；④高质量小数据集即可训练轻量级语言模型，能耗仅为大型模型的十分之一，却实现同等预测精度。更重要的是，框架兼容开放科学倡议，被纳入WHO《大流行协定》数据共享条款讨论稿，为构建全球大流行 preparedness 中心提供了工具箱。

技术路线方面，作者采用“社区共识—模板迭代—平台验证”三步法：首先召集产业界、监管、出版及资助方举办三轮线上研讨，收集关键字段；随后将草案映射至FAIR原则与SBML格式，开发可扩展的XML模板；最后在VaxHub两家GMP示范工厂进行真实场景测试，对比标准化前后数据重用率、技术转移耗时与资源消耗。

主要结果如下：

共享语言框架的构建——通过德尔菲法凝练出涵盖细胞株、培养基、生物反应器、下游纯化、质量控制五大模块的120项核心描述符，并赋予唯一标识符，实现跨平台机器可读。

数据质量与重用率提升——试点单位在6个月内上传的240组上游灌流数据，经自动校验后完整度由58%提至93%，外部用户检索下载次数增加4倍，显著减少重复实验。

技术转移效率——采用标准化报告模板后，两机构间将实验室规模（2 L）的腺病毒载体工艺放大至50 L，仅需原来一半沟通会议与文件往返，关键性能指标偏差<5%。

可持续收益评估——生命周期评价（LCA）显示，由于减少试错批次，每千升培养可节省能源18%、水耗22%，化学试剂及一次性耗材降低15%，碳排放下降约200 kg CO_当量。

监管与出版可行性——与英国MHRA、Nature系列期刊初步对接，框架字段可直接嵌入电子提交文件及补充数据表，无需额外撰写负担。

结论与讨论部分强调，MIS并非“写更多”，而是“写得对”；其核心价值在于用统一语义打通数据孤岛，让AI、自动化与绿色制造真正落地。VaxHub试点证实，该框架可在不增加硬件投资的前提下，显著提升疫苗工艺开发速度与可持续性。作者呼吁全球生物工艺社区、监管机构与出版平台共同推广，以期在下一场公共卫生危机来临前，实现“数据即备、工艺即产”的敏捷响应愿景。