细胞培养基优化的传统方法是在获知各种细胞培养基成份的浓度范围后，进行多轮的筛选实验，每轮筛选一种成分，找到其适合浓度；在下一轮实验中固定筛选过的物质的适合浓度，再筛选另一种成分；如此循环直至每一种成分均获得优化。
此种方法的优点是每一种培养基成分对细胞的作用均有详细研究，容易找到其中重要的因素；缺点是耗时耗力，成本高。因为各成分间可能存在交互协同作用，已经优化好的成分其适合浓度可能会因其它成分的浓度改变而改变，因此该方法需要多轮反复优化才能找到相对合理的配方，并且该方法无法考察成分间的交互作用，而这恰恰是培养基优化工作中重要的一点。
细胞培养基配方约有50-100多种营养成分，而且许多成分的浓度是互相影响、互相关联的。改变一种成分浓度，有可能要改变另一种成分的浓度。用理性的实验设计策略来设计和开发细胞培养基配方，有望较快获得性能良好的细胞培养基。
近年来，有学者提出了一些无血清细胞培养基理性设计的优化方法，主要包括化学计量法、统计学优化法、计算机辅助实验设计的遗传算法等，结合近年来出现的基因组学、蛋白质组学及细胞代谢流分析优化法，使得细胞培养基的优化特别是无血清细胞培养基的优化取得较快进展。
理性细胞培养基设计方法主要有四种：
一种方法是组分滴定（One factor at a time，OFAT），经典的培养基开发方法，研究一系列单组分浓度（保持其他组分恒定）对细胞培养效果的影响，预测性好，但通量小。
另一种方法是培养基混合（Media blending），通过混合已有配方的细胞培养基产生许多新配方培养基，评估这些混合物的细胞培养情况，容易选出较好的培养基组合，高通量时效果较好，但预测性差。
第三种方法是培养基消耗分析（Spent media analysis），检测细胞培养过程的营养物质的变化及其代谢情况，计算出哪些营养物质被消耗了，哪些代谢物积累了，预测性好。
第四种方法是高通量筛选（High-throughautomated screening），通常需要自动化设备进行液体配制、多孔板细胞培养和细胞密度/代谢检测，比如SimCellTM系统，预测性好，通量较高，但设备价格昂贵。
这四种细胞培养基设计方法各有其优缺点，实际应用时需扬长避短、综合使用。
