機械学習による微生物・細胞培養の設定とその最適化

セミナープログラム

【10:30～12:00】

【第１部】 最適な培地設計のための機械学習の活用

北見工業大学　工学部　教授　小西　正朗 氏
専門分野：生物化学工学

【講座主旨】
発酵産業において対象の微生物を効率よく培養し、高い物質生産性や製品の品質を担保することは重要な課題です。実験によって使用する培地は最適化することができるが培地に含まれる栄養成分は多岐にわたり、複数の栄養成分を混合して調合する必要があります。本公演では、機械学習を活用した培地解析方法や最適化方法についての研究をご紹介いたします。これらの研究成果が、発酵産業の活性化に繋がれば幸いです。

【講演内容】

1. 微生物培地の成分について
   ①　天然培地と合成培地
   ②　主要構成元素
   ③　よく使用される天然成分
   ④　微生物培地の課題
2. 培地組成の最適化
   ①　従来技術
   ②　オミクス技術の活用
   ③　機械学習を活用した最適化
3. 培養戦略への活用
   ①　流加培養戦略への反映

【質疑応答】

【13:00～14:30】

【第２部】 AIを活用したバイオ生産マネジメントシステムの開発

(株)ちとせ研究所　バイオ生産部　部長　河合哲志　氏
専門分野：応用微生物学

【講座主旨】
従来までの培養制御の最適化は技術者の経験値に基づいて実施されてきた。しかし、生産現場の海外進出およびそれに伴うノウハウの流出が進み、日本の強みが失われつつあるのが現状である。そのため、経験に依存しない新たな培養技術の開発が求められている。そこで本講演では、ちとせ研究所がAI技術をバイオ生産に応用するために進めた各種技術開発および本技術を活用した培養の最適化事例について紹介する。

【講演内容】

1. バイオ生産へのAI技術の活用法
   1. バイオ生産の課題
   2. AI学習に必要な情報
2. AI技術を活用する基盤技術のご紹介
   1. バイオ生産マネジメントシステムの概要
   2. デバイス技術
   3. AI予測技術
3. 活用事例のご紹介
   1. 動的制御によるバイオ生産の改善事例
   2. 学習データの効率的な取得によるバイオ生産の改善事例
4. 今後の展望
   1. AIによる自動培養制御システムの開発
       

【質疑応答】

【14:45～16:15】

【第３部】 機械学習による細胞増殖の予測とその制御

筑波大学　生命環境系　准教授　イン　ベイウェン　氏
専門分野：ゲノムシステム生物学

【講座主旨】
細胞増殖は生命の基本現象はあり、学術研究、バイオ産業、再生医療など幅広い業界において不可欠である。しかし、細胞も環境も高度な複雑系であるため、細胞増殖に対する高度な制御が困難である。そこで、培養実験の定量化とデータ化を実現し、機械学習を導入することにより、細胞増殖の決定要因の分析と予測を試み、細胞培養のDX化の実現と社会実装を目指す。

【講演内容】

1. 生命現象の基本である細胞増殖
   ①　細胞増殖の仕組み
   ②　細胞増殖の集団動態２．細胞増殖の決定要因
   ①　遺伝情報と環境情報
   ②　培養と培地
   ③　最適化技術
2. 細胞増殖の予測と制御
   ①　実験科学とデータサイエンス
   ②　細胞増殖の学習分析と至適化
3. データ駆動式培養技術の応用と展望
   ①　バイオ産業における応用
   ②　再生医療における展望 

【質疑応答】

セミナー講師

【第１部】　 北見工業大学　工学部　教授　小西　正朗　氏
【第２部】 (株)ちとせ研究所　バイオ生産部　部長　河合　哲志　氏
【第３部】 筑波大学　生命環境系　准教授　イン　ベイウェン　氏

セミナー受講料

1名につき 60,500円（税込・資料付）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき55,000円〕

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