バイオリアクター制御｜AIとデジタルツインによる適応制御の性能と量産化への課題

2026年10月18日

PPTI News – Protein Production Technology International アメリカ

概要

バイオ製造におけるバッチの失敗を防ぐため、AIを用いた適応制御やデジタルツインによるプロセス最適化が進展している。Cellcraft社の「Cellcraft IQ」は、従来の制御手法と比較してオーバーシュートを90%削減し、定常偏差を99%以上削減することに成功した。これにより、スケールアップ時に発生する細胞の代謝変化や環境変動へのリアルタイムな対応が可能になる。製造プロセスの再現性と一貫性が向上することで、最終的なタンパク質収率の最適化とコスト削減が期待される。

詳細

主要成果

バイオリアクターの制御において、AIとデジタルツインの活用によりプロセスの安定性と効率が大幅に向上している。Cellcraft社が2026年4月に投入したAI搭載OS「Cellcraft IQ」の内部テストでは、従来の制御アプローチと比較して、オーバーシュートの90%削減、沈降時間の45%削減、および定常偏差の99%以上の削減という高い制御性能を記録した。また、Pow.Bio社とBühler社による3,000L規模の連続発酵キャンペーンでは、従来の流加培養（fed-batch）プロセスと比較してタンパク質出力を3倍に高め、売上原価（COGS）を50%以上削減できる見通しを得ている。

技術・詳細

Cellcraft IQは、pH、溶存酸素、温度、攪拌、ガス流量などのリアルタイム測定値を統合的に利用し、細胞の状態に合わせてプロセスを動的に調整する適応制御を実現している。従来のシステムが各信号を個別に扱い設定値を維持するのに対し、AIが vessel 内部の状況を包括的に把握して制御を行う。また、オペレーターが推奨される変更を承認する「アドバイザリーモード」を備え、段階的な自動化への移行を可能にしている。

モニタリング面では、ノッティンガム大学が開発する「BioSee AI」が注目される。これは超音波と光学測定を機械学習と組み合わせたマルチセンサープラットフォームであり、細胞の凝集や汚染、プロセスのドリフトを運転中に検知することを目的としている。また、Pow.Bio社は製造拠点間の差異を補正するデジタルツインを開発した。ある導入事例では、酸素伝達や蒸発の挙動の違いに対し、AI層がフィード戦略や運用調整をリアルタイムで推奨・適用し、初回運転での成功を実現した。

背景・業界の文脈

バイオ製造では、優れた生物学的特性を持っていても、プロセス制御が細胞のリアルタイムなニーズに追従できなければバッチを損失するリスクがある。特にラボスケールから工業生産へ移行する際、細胞の代謝活動の変化やスケールによる挙動の違いが課題となる。プロセス分析技術（PAT）は、バイオリアクターを「ブラックボックス」にせず、内部を可視化するための「目と耳」として重要視されている。特に大規模スケールでは、単一のプローブでは検知できない容器内の不均一性が存在するため、複数の溶存酸素プローブや二酸化炭素データの活用が不可欠となっている。

今後の展望

連続生産への移行は、設備投資（CapEx）を抑えつつ利用率を高める手段として期待されている。Bühler社によれば、既存設備へのレトロフィットによるコスト増は限定的であり、Pow.Bio社は既存の発酵インフラの少なくとも70%が適切な設備導入において再利用可能であると推定している。また、オランダのECOFERMコンソーシアム（NIZO Food Research、BFF、DAB.bio、Vivici、dsm-firmenich、ファン・ハル・ラレンスタイン応用科学大学で構成）では、in-situ バイオマス保持を用いた連続精密発酵の研究が進められており、モニタリングと自動化による生物学的安定性の維持が今後の鍵となる。

元記事: https://www.proteinproductiontechnology.com/post/who-controls-the-bioreactor

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