微生物培養・細胞培養(CHO細胞)のデータ高品質化および培養プロセスへのリアルタイムAI自動制御技術の活用～データ駆動型のバイオ生産マネジメントシステム実現に向けて～＜東京・会場開催セミナー＞

セミナー趣旨

  微生物や動物細胞によるものづくり分野において、これまでノウハウに依存していた培養プロセスの構築や生産時の運用を、機械学習を活用したデータに基づく新しい制御に切り替えていくことに関心のある方のための講座です。データ駆動の培養プロセスの改善に必要なデータの特徴や、データの集め方について説明し、AIモデルの種類を説明し、それによって実際にどのようなことが実現可能なのかを実例を踏まえて紹介します。また、AIモデルによる予測や最適化技術を利用して、どのような課題が解決できるのか、どのような将来像に繋がるのかを紹介します。

必要な予備知識

■本テーマ関連法規・ガイドライン
・経済産業省が定めるAI・データの利用に関する契約ガイドライン

習得できる知識

・機械学習の活用のポイントが理解できる
・AIモデルの違いが理解できる
・機械学習に必要なデータの特徴が理解できる
・バイオ生産のAI制御の最新の応用事例が理解できる
・バイオ生産の課題に機械学習をどう活用していくかが想像できるようになる

セミナープログラム

1. バイオ生産へのAI技術の活用法
　1.1 バイオ生産の課題
　1.2 データ駆動型の新技術
2. データ活用に関する世の中の動向
　2.1 バイオ分野で活用されるデータ駆動型技術
　2.2 データ活用プラットフォームの進展状況
3. AI技術を活用する基盤技術
　3.1 AI学習に求められるデータ
　3.2 デバイス技術
　3.3 AIモデルの種類
　3.4 データ活用基盤
4. 活用事例
　4.1 培養の予測技術の事例紹介
　4.2 培養の最適化技術の事例紹介
5. 今後の展望
　5.1 AI技術の導入法
　5.2 データ駆動型の培養プロセス開発の将来像
6. 質疑応答＆個別質問

＊途中、小休憩を挟みます。

■講演中のキーワード
・機械学習
・AI制御/培養制御
・予測/最適化
・データ駆動 

【【鬼丸洸先生の代表的な論文】
1. Onimaru K*, Nishimura O, Kuraku S, “Predicting gene regulatory regions with a convolutional neural network
    for processing double-strand genome sequence information.” PLoS One, 15(7):e0235748, 2020
2. Onimaru K, Tatsumi K, Shibagaki K, Kuraku S*, “A de novo transcriptome assembly of the zebrabullhead shark,
    Heterodontus zebra. ” Sci. Data, 5, 180197, 2018
3. Onimaru K, Marcon L, Musy M, Tanaka M, Sharpe J*, “The fin-to-limb transition as the re-organization
    of a Turing pattern” Nat. Commun., 7, 11582, 2016

セミナー講師

 株式会社ちとせ研究所 バイオ生産本部 本部長 博士（工学）  河合 哲志 氏
 Tech & Biz development Div.・BioEngineer 博士（理学）  鬼丸 洸 氏
 Tech & Biz development Div.・BioEngineer　  山下 仁義 氏

【河合 哲志 氏】
■ご経歴
2008年 岐阜大学大学院 農学研究科修了後、主にJBAつくば研究室にてNEDO加速的先導事業
「酵素糖化・効率的発酵に資する研究基盤」に従事する。2014年 株式会社ちとせ研究所に入社。
ちとせ研究所では、藻類培養の海外実証試験、新規の酵素変換プロセス開発などに従事後、
2020年よりバイオ生産へのAI技術開発に従事。
2022年よりバイオ生産部 部長として発酵事業およびAI事業の事業責任者に就任。2024年よりバイオ生産本部 本部長に就任。
■ご専門および得意な分野・ご研究
・酵素および微生物を活用したものづくりにおける、探索研究、酵素・微生物改変研究、プロセス開発
・各種のバイオ生産に対する機械学習の活用における、デジタル技術とバイオ技術の架け橋となる領域
■本テーマ関連学協会でのご活動
・第75回生物工学会大会 醸造・発酵の新たなブレークスルーに向けて 「データ駆動型のバイオ生産マネジメントシステム」の講演
・日本食品機械研究会 24年度年次大会 「AIを活用した発酵生産の現状と未来像」の講演
・第25回酵素応用シンポジウム 企画講演4 「AIを活用したバイオ生産マネジメントシステムの開発」の講演

【鬼丸 洸 氏】
■ご経歴
【ご学歴】
2008年 東京工業大学 生命理工学部 卒業
2010年 東京工業大学大学院 生命理工学研究科 生体システム専攻 修士課程 修了
2013年 東京工業大学大学院 生命理工学研究科 生体システム専攻 博士課程 修了
【主なご職歴】
2013年10月～2016年4月 Centre for Genomic Regulation, James Sharpe lab (postdoctoral researcher) /
数理モデルを用いた脊椎動物の形態進化の研究を行った。
2016年5月～2018年3月 理化学研究所 ライフサイエンス技術基盤研究センター 分子配列比較解析ユニット（研究員）/
軟骨魚類のゲノムやトランスクリプトームなどのバイオインフォマティクス的研究を行っていた。
2018年4月～2021年11月 理化学研究所 生命機能科学研究センター（基礎科学特別研究員）/
深層学習（AI）を用いたDNA配列の非コード領域の機能解析を行っていた。
2021年12月～2023年4月 名古屋大学医学系研究科 分子腫瘍学（助教）/
ラットのガンゲノム解析、天然変性タンパクのガンにおける役割などを研究していた。
2023年5月～現在 ちとせ研究所 Tech & Biz development Div.（BioEngineer）/
ちとせ研究所では、培養におけるデータ解析およびAI自動制御システムのシステム構築などを行っている。
■ご専門および得意な分野・ご研究
・数理モデルを用いた生物現象の理解
・深層学習を用いた生物学的データの解析手法の開発やAIモデルの作成
・AIモデルを安定的に運用し、有効に活用するためのシステム構築
■本テーマ関連学協会でのご活動
・日本バイオインフォマティクス学会

【山下 仁義 氏】
■ご経歴
2017年に東京工業大学生命理工学院を卒業後、日本学術振興会特別研究員として同大学にて
動物細胞の新規遺伝子群探索に関する基礎研究に従事。
同時期にニューヨーク大学の訪問研究員として、酵母のゲノム合成プロジェクトに日本人として初めて参画。
帰国後、東京工業大学にてゲノム合成技術基盤の導入を進めながら、哺乳類細胞のゲノム合成基盤技術の開発に従事。
2021年より株式会社ちとせ研究所に入社し、バイオ生産分野におけるAI技術の活用を目指した技術開発を担当。
動物細胞を含むバイオ生産現場においてAIの利用に有効なデータ取得を目的としたデバイスの改良、設計、導入に従事している。
■ご専門および得意な分野・ご研究
・細胞及び、微生物を活用したものづくりにおける遺伝子の発現及び解析分野、ゲノム改変の研究
・微生物及び動物細胞の培養状態をデジタル化するためのセンシング技術の研究及び応用分野
・マイクロコンピュータを用いたリアルタイム計測デバイスの開発および関連したプログラミングの分野

セミナー受講料

1名45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 感染拡大防止対策にご協力下さい。
• セミナー会場での現金支払いを休止しております。
• 新型コロナウイルスの感染防止の一環として当面の間、昼食の提供サービスは中止させて頂きます。
• 配布資料は、当日セミナー会場でのお渡しとなります。
• 希望者は講師との名刺交換が可能です。
• 録音・録画行為は固くお断り致します。
• 講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
• 講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。(＊PC実習講座を除きます。)