主要成果
東中国理工大学のXiwei Tian博士と桂林電子科技大学のYinlan Ruan博士らによる研究チームは、Raman分光法と近赤外分光法（NIR）を融合させた新しいソフトセンシング・フレームワーク「DS-CAT」を開発しました。このモデルは、真のグルコース濃度の変動の99%を説明することに成功しており、これは一般的に「良好」とされる基準の95%を大きく上回る数値です。また、ルート平均二乗誤差（RMSE）は1.09 g/L、平均絶対誤差（MAE）は0.89 g/Lを記録し、効果的なフィード制御を確保するために必要なレベルを十分に満たしています。これらの結果は5回交差検証を通じて同様に維持されており、リアルタイム処理制御において致命的となる外れ値の少ない、一貫した精度を持つことが示されました。
技術・詳細
DS-CATは、特性の異なる2つの分光法を組み合わせたデュアルストリーム・クロスアテンション・トランスフォーマー（DS-CAT）アーキテクチャを採用しています。具体的には、化学的な指紋のように鮮明で特異性の高い情報を得られるRaman分光法と、広範で情報量の多いスペクトルカバレッジを持つNIR分光法のそれぞれを個別にエンコードし、その後で統合する仕組みです。研究チームは、前処理済みの同期された142組のRaman-NIRレコードを用いてシステムをテストしました。
また、予測ベースの摂動分析およびRamanブロック感度分析により、本フレームワークがRaman情報に強く依存していることが判明しました。特に、炭水化物の振動モードに関連する1122−1335 cm-1の区間が最も強い予測感度を示しており、これは既存の文献報告とも整合しています。これにより、従来の手法と比較して感度の向上、ノイズの低減、およびドリフトの抑制が実現されました。
背景・業界の文脈
バイオ医薬品の製造において、流加培養（fed-batch fermentation）における正確なグルコースモニタリングは長年のボトルネックとなっていました。特に、高度な治療薬の製造に向けて、ハイブリッドプロセスや連続バイオプロセシングへの移行が進む中で、その重要性は増しています。従来の商用オフラインセンサーでは、高頻度かつ低遅延な測定が困難であったため、リアルタイムでの制御に課題がありました。
DS-CATは、業界標準のモデリング手法である部分最小二乗回帰（PLS）、勾配ブースティング回帰木（GBRT）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、および時間畳み込みネットワーク（TCN）の4つを同一の評価プロトコル下で上回る性能を示しました。
今後の展望
DS-CATによるグルコースセンシングは、哺乳類細胞および微生物発酵のクローズドループ制御における重要なパラメータに対して、信頼性の高い知見を提供することが期待されます。この手法が提供する高頻度かつ低遅延なデータ測定は、従来の流加培養から連続製造へと合理的に移行するための鍵となる要素になると考えられています。
元記事: https://www.genengnews.com/topics/bioprocessing/ramannir-spectra-improves-glucose-soft-sensing/
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