【実験系研究開発者向け】機械学習による細胞培養・培地最適化～細胞培養のデータサイエンス～

セミナー趣旨

  細胞培養は学術研究、バイオ産業、再生医療など幅広い業界における基盤技術であります。しかし、細胞培養の環境(培地の構成要素)が複雑であり、細胞自体も高度な複雑系であるため、細胞培養に再現性や安全性など様々な問題が生じています。細胞増殖・培養に対する高度な制御は未だに困難であります。そこで、個人感覚に大きく依存する細胞培養をデータサイエンス化することにより、細胞増殖の予測や合理的な培地改良を可能にします。機械学習を取り入れることで、細胞培養現場での実験系技術者が根拠を持った研究開発が期待できます。本講演は、実験現場での具体的な細胞培養の事例を用いて、細胞培養・培地を定量化・数値化する方法、細胞増殖の学習分析や、培養目的に応じた培地改良を多数紹介します。また、培地最適化や開発に用いられる機械学習アルゴリズムのそれぞれの特徴と応用例を示します。数理情報科学の知識や技術がなくても、感覚でわかるように説明致します。

受講対象・レベル

・細胞を扱う技術者(食品、医薬品、化学材料などの分野)
・異分野参入する研究開発者

習得できる知識

・細胞培養・培地最適化の方法論に対する俯瞰的な理解
・細胞増殖予測や培地改良のための機械学習の基本的な考え
・培地開発に機械学習を用いた研究事例と国内外の研究現状
・実験科学者と情報解析者が協力し合う(異分野融合する)ためのポイント
・手元(既存)の実験データの活用法

セミナープログラム

１．細胞培養の基本と現状
　1-1.細胞の種類と細胞培養
　1-2.培地の種類と培地選び
　1-3.細胞培養・培地最適化の方法と問題点
２．細胞培養のデータサイエンス
　2-1.培養実験におけるデータサイエンス
　2-2.細胞培養の評価(計測)方法の特徴と応用
　2-3.細胞増殖の定量化・数値化
　2-4.細胞培養・培地・結果のデータ化
　2-5.データ処理の自動化
３．細胞培養への機械学習の導入
　3-1.培養実験から機械学習までのプロセス
　3-2.機械学習を活かすための実験データの取得
　3-3.学習アルゴリズムの特徴と活用
　3-4.予測モデル構築の概要
４．細胞培養に対する学習分析
　4-1.学習分析の方法の概要
　4-2.事例① 増殖期ごとにおける決定因子(培地成分)の予測
　4-3.事例② 代謝産物の生産性を左右する培地成分の同定と培地改良
５．アクティブラーニング(能動学習)による培地最適化
　5-1.アクティブラーニングの概要
　5-2.事例① ヒト細胞培養の培地最適化
　5-3.事例② 微生物細胞の選択的培養の培地最適化
６．まとめと展望
＜終了後、質疑応答＞

＊途中、小休憩を挟みます。

■講演中のキーワード
細胞培養、培地、機械学習、人工知能、学習分析、データサイエンス、細胞増殖、培養細胞、微生物 

セミナー講師

 筑波大学 生命環境系 准教授 博士（生命科学）   應蓓文 (インベイウェン) 氏

■ご経歴
東京大学大学院で博士号(生命科学)取得。
フランス国立科学研究センター研究員、大阪大学大学院情報科学研究科助教、特任准教授を経て、現在に至る。
複数の国際学術誌編集委員も務める。
■ご専門および得意な分野・ご研究
現在の専門：ゲノムシステム生物学、応用生命情報科学
現在の研究：細胞増殖の予測と制御、細胞培養・培地の最適化
■本テーマ関連学協会でのご活動
ゲノム微生物学会、農芸化学会、動物細胞工学会、組織培養学会、微生物生態学会

セミナー受講料

1名46,200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35,200円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

主催者

開催場所

受講について

• テキストとして、書籍『機械学習でできる！細胞培養の最適化』(オーム社)を事前に1部郵送いたします。
  お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
  お申込みは4営業日前までを推奨します。
  それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
  書籍の到着がセミナー後になる可能性がございます。
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• Zoomを使用したオンラインセミナーです
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