主要成果: Thermo Fisher ScientificがAI駆動型デジタルツインでバイオプロセス最適化をリード
Thermo Fisher Scientificは、CHO細胞培養およびアップストリームバイオプロセスワークフローに特化したデジタルツインモデルの開発を主導するデータサイエンティストの採用を通じて、AI技術の最前線に立っています。この取り組みは、バイオプロセスにおける予測能力と制御精度の飛躍的な向上を目指しており、医薬品製造の効率化と品質確保に貢献するものです。
技術・臨床詳細: ハイブリッドモデリングによる予測シミュレーション
- デジタルツインモデル開発: 募集されるデータサイエンティストは、CHO細胞培養プロセス全体の仮想モデルであるデジタルツインを構築します。このデジタルツインは、物理的なプロセスからリアルタイムデータを取得し、それを基に挙動をシミュレーション、予測します。
- AI、機械学習、ベイズ最適化の統合: 従来の物理モデルとデータ駆動型モデルを組み合わせたハイブリッドモデリング手法が用いられます。AIと機械学習は、複雑な生体反応パターンを学習し、ベイズ最適化はモデルの不確実性を考慮しつつ、最適なプロセス条件を探索するために利用されます。
- 予測シミュレーションの対象: 栄養枯渇、代謝物蓄積、細胞増殖速度、目的タンパク質の生産性など、細胞培養の重要なプロセスパラメータが予測の対象となります。これにより、プロセス中の変動や問題発生の可能性を事前に察知できます。
- リアルタイム予測と是正措置: リアルタイムまたはニアリアルタイムでこれらの予測を行うことで、プロセスの逸脱を早期に検出し、システムが自動的に、またはオペレーターに推奨される形で是正措置を講じることが可能になります。これにより、バッチ失敗のリスクを低減し、生産効率と品質の一貫性を向上させます。
背景・業界文脈: バイオ医薬品製造の複雑性とデータ活用へのニーズ
バイオ医薬品製造、特に細胞培養プロセスは、多数の相互作用する変数を持つ複雑なシステムです。わずかな変動でも最終製品の品質や収率に大きな影響を与える可能性があります。そのため、プロセスの深い理解と精密な制御が不可欠です。近年、IoTセンサーの普及により大量のデータが利用可能となり、これをAIで解析し活用することで、プロセスの「見える化」と「最適化」を実現しようとする動きが業界全体で加速しています。
今後の展望: スマートバイオ製造の実現に向けた基盤技術
Thermo Fisher Scientificのこの取り組みは、バイオ製造におけるデジタル変革の加速を示すものです。AI駆動のデジタルツインは、プロセスの設計からスケールアップ、商業生産、さらには品質管理に至るまで、バイオプロセスライフサイクル全体にわたる意思決定を支援する基盤技術となるでしょう。これにより、新薬の市場投入までの時間短縮、製造コストの削減、そして最終的には患者へのより安全で高品質な医薬品の安定供給に貢献することが期待されます。将来的には、このような予測制御システムが標準的な製造プラットフォームとなるでしょう。
元記事: https://haystackapp.io/jobs/167bdfcd-4458-4fcc-b0af-0ba85bc0aa52
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