JP2024035899A - 検量線モデル作成装置、及び検量線モデル作成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】生細胞密度等を推定する検量線モデルの作成を容易にする。【解決手段】検量線モデル作成装置は、センサ１１が計測したインピーダンスから培養液中の生細胞密度を推定する検量線モデル１５２を作成する制御部１４と、検量線モデル１５２を作成するためのパラメータを含むパラメータセットを生成するための生成条件を受け付ける操作部１２と、を備える。制御部１４は、生成条件に従ってパラメータセットを生成し、生成したパラメータセット毎に、モデル作成用のデータセットを用いて複数の検量線モデル１５２を作成し、複数の検量線モデル１５２の中から選択した１つを記憶する。【選択図】図１

Description

本発明は、生細胞密度（ＶＣＤ：Ｖｉａｂｌｅ ｃｅｌｌ ｄｅｎｓｉｔｙ）を推定する検量線モデルを作成する検量線モデル作成装置、及び検量線モデル作成方法に関する。

従来、細胞培養装置（バイオリアクター）を使用した、例えば動物細胞、微生物、植物細胞等を含む細胞培養において、生細胞密度を予測する予測技術がある（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１には、培養液のインピーダンスを計測するインピーダンスセンサと、細胞の培養開始から死滅までの培養期間の内の所定期間が複数の期間に分類され、分類された複数の期間毎に、インピーダンスを用いて、所定期間において培養液中の生存している生細胞数を推定するための係数を記憶する記憶部と、インピーダンスを取得し、インピーダンスに対して記憶部が記憶する期間毎の係数の少なくとも１つを用いて、生細胞数を推定する生細胞数推定部と、を備える細胞検査装置が開示されている。

特開２０１９－１２４５９４号公報

ここで、従来の生細胞密度を推定する検量線モデルの作成方法を説明する。図１０は、従来の検量線モデルの作成方法を示したフローチャートである。本明細書において、検量線モデルとは、バイオリアクター等が測定した培養液のインピーダンス又はインピーダンスから算出されるキャパシタンスから培養液中の生細胞密度を推定する係数のセットである。

図１０に示すように、ステップＳ１００１において、コンピュータ等の制御装置は、検量線モデルを作成するためのデータセット（以下、検量線モデル作成用データセットとする）を読み込む。

次に、ステップＳ１００２において、ユーザは、検量線モデルを作成するためのパラメータを指定する。例えば、ユーザは、パラメータとして、細胞培養の第１局面（培養前半）と細胞培養の第２局面（培養後半）との境界、すなわち培養開始からの経過時間（秒）等を指定する。

次に、ステップＳ１００３において、制御装置は、読み込んだ検量線モデル作成用データセットとユーザが指定したパラメータとを使って、検量線モデルを作成する。

次に、作成した検量線モデルを検証（バリデート）する。ステップＳ１００４において、制御装置は、ユーザによって指定されたバリデーション用のデータセット（以下、バリデーション用データセットとする）を、作成した検量線モデルに読み込ませる。

そして、ステップＳ１００５において、制御装置は、バリデーション用データセットを使って検量線モデルが推定した生細胞密度と、バリデーション用データセットの既知の生細胞密度とを比較することによって、作成した検量線モデルを検証（バリデーション）する。

最後に、ステップＳ１００６において、ユーザは、バリデーション結果を確認し、問題がなければ本フローを終了し、問題があればステップＳ１００２の処理からやり直す。

上記したように、従来の検量線モデルを作成するフローでは、ユーザがパラメータの指定、バリデーション用のデータセットの指定、及びバリデーション結果の確認を行い、さらには、問題があれば再度パラメータの指定、バリデーション用のデータセットの指定、及びバリデーション結果の再確認を行う必要があった。そのため、最適な検量線モデルを作成するために、ユーザはパラメータの指定などの作業を繰り返し行う必要があり、ユーザの手間がかかるという課題があった。

そこで、本発明は、生細胞密度等を推定する検量線モデルの作成を容易にすることが可能な検量線モデル作成装置及び検量線モデル作成方法を提案する。

本発明の検量線モデル作成装置は、培養液のインピーダンスを計測するセンサが計測したインピーダンスから培養液中の生細胞密度を推定する検量線モデルを作成する制御部と、検量線モデルを作成するための１又は複数のパラメータを含む１又は複数のパラメータセットを生成するための生成条件を受け付ける受付部と、を備え、制御部は、受付部が受け付けた生成条件に従って１又は複数のパラメータセットを生成し、生成した１又は複数のパラメータセット毎に、パラメータセットに含まれる１又は複数のパラメータと、モデル作成用の培養液の培養開始からの経過時間、モデル作成用の培養液のインピーダンス又はインピーダンスから算出されるキャパシタンス、及び培養液中の生細胞密度を計測するセルカウンターが計測したモデル作成用の培養液中の生細胞密度を含むモデル作成用のデータセットと、を用いて複数の検量線モデルを作成し、複数の検量線モデルの中から選択した１つを記憶する。

また、本発明の検量線モデル作成方法は、培養液のインピーダンスを計測するセンサが計測したインピーダンスから培養液中の生細胞密度を推定する検量線モデルを作成するための１又は複数のパラメータを含む１又は複数のパラメータセットを生成するための生成条件を受け付けること、受け付けた生成条件に従って１又は複数のパラメータセットを生成すること、生成した１又は複数のパラメータセット毎に、パラメータセットに含まれる１又は複数のパラメータと、モデル作成用の培養液の培養開始からの経過時間、モデル作成用の培養液のインピーダンス又はインピーダンスから算出されるキャパシタンス、及び培養液中の生細胞密度を計測するセルカウンターが計測したモデル作成用の培養液中の生細胞密度を含むモデル作成用のデータセットと、を用いて複数の検量線モデルを作成すること、及び複数の検量線モデルの中から選択した１つを記憶すること、を有する。

本発明によれば、生細胞密度等を推定する検量線モデルの作成を容易にすることができる。

実施の形態に係る検量線モデル作成システムの構成例を示す図である。 実施の形態に係る制御部のハードウェアブロック図である。 実施の形態に係るモデル作成用データセットの例を示す図である。 実施の形態に係る検量線モデルの検証の指標となる平均誤差の算出方法を示した図である。 実施の形態に係る検量線モデルの作成方法を示したフローチャートである。 実施の形態に係るパラメータセットの一覧を示した図である。 実施の形態に係る検量線モデルの検証方法を示したフローチャートである。 実施の形態に係る検量線モデルの検証結果を示した図（表）である。 実施の形態に係る検量線モデルの検証結果を示した図（グラフ）である。 従来の検量線モデルの作成方法を示したフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。

（検量線モデル作成装置１００）
図１は、本実施形態に係る検量線モデル作成装置１００の構成例を示す図である。図１の示すように、検量線モデル作成装置１００は、バイオリアクター１、及びセルカウンター２を備える。

（バイオリアクター１）
バイオリアクター１は、培養槽１０、センサ１１、操作部１２、表示部１３、制御部１４、及び記憶装置１５を備える。センサ１１は、プローブ１１１、及びセンサ部１１２を有する。また、記憶装置１５は、検量線モデル作成ツール１５１、検量線モデル１５２、モデル作成用データセット１５３、及び１又は複数のバリデーション用データセット１５４を記憶する。培養槽１０、センサ１１、操作部１２、表示部１３、及び記憶装置１５は、制御部１４と通信可能に接続されている。また、セルカウンター２も、制御部１４と通信可能に接続されている。なお、本実施形態では、制御部１４とセルカウンター２とは通信可能に接続されているが、セルカウンター２の計測結果をＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の可搬メモリを使って制御部１４に入力できるように構成してもよい。制御部１４と、制御部１４の周辺デバイス（培養槽１０、センサ１１、操作部１２、表示部１３、記憶装置１５、又はセルカウンター２）との通信は、有線であっても無線であってもよい。

（培養槽１０）
培養槽１０には、細胞を含む培養液（培地）が入れられている。なお、培養槽１０には、センサ１１、不図示の攪拌機、及びヒータ等が取り付けられている。攪拌機による攪拌、及びヒータによる加熱は、制御部１４によって制御される。

（センサ１１）
センサ１１は、電気インピーダンス測定法により、培養液のインピーダンスをリアルタイムに計測する。

プローブ１１１は、測定プローブ、及びインピーダンスセンサを含む。なお、インピーダンスセンサとは、細胞を含む培養液のインピーダンスを計測するセンサである。インピーダンスセンサは、複数の異なる周波数（例えば、２８７ｋＨｚ、４７３ｋＨｚ、…、２００００ｋＨｚ）のそれぞれでインピーダンスを計測する。プローブ１１１は、培養液のインピーダンスを計測し、計測した計測値をセンサ部１１２に出力する。なお、プローブ１１１は、計測した計測値を増幅する増幅部を有していてもよい。

センサ部１１２は、プローブ１１１が出力する計測値をキャパシタンス（誘電率）と、誘電コンダクタンス（導電率）との２つに周知の手法で分離し、分離したキャパシタンス及び誘電コンダクタンスを制御部１４に出力する。なお、センサ部１１２は、プローブ１１１が計測した計測値を増幅する増幅部を有していてもよい。

（操作部１２）
操作部１２は、例えば、表示部１３上に設けられているタッチパネルセンサ、及び操作ボタン等である。操作部１２は、ユーザの操作内容を受け付け、受け付けた操作内容を制御部１４に出力する。操作内容には、細胞名、培養条件の設定値、培養開始指示、培養終了指示、後述する生成条件等が含まれる。操作部１２（受付部）は、検量線モデル１５２を作成するための１又は複数のパラメータを含む１又は複数のパラメータセットを生成するための生成条件を受け付ける。

（パラメータ、パラメータセット）
ここで、パラメータ及びパラメータセットについて説明する。パラメータとは、検量線モデル１５２を作成するために使用する値であって、例えば、パラメータは、細胞培養の第１局面（培養前半）と第２局面（培養後半）との境界（培養開始からの経過時間）を示すパラメータＡ、第２局面の生細胞密度を推定するための次数を示すパラメータＢなどである。そして、パラメータセットとは、１又は複数のパラメータを含むパラメータの集合体である。なお、パラメータセットは、１つのパラメータだけであってもよいし、複数のパラメータの集合体であってもよい。

（表示部１３）
表示部１３は、例えば、液晶表示装置、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示装置等である。表示部１３は、制御部１４が出力した表示画像を表示させる。表示画像は、培養条件の設定画面、後述する生成条件を指定する条件指定画面、作成された複数の検量線モデルの検証結果画面（図８の表、図９のグラフ）等の画像である。

（制御部１４）
制御部１４は、制御部１４と通信可能に接続される周辺デバイスの動作を制御するコンピュータシステムである。例えば、制御部１４は、培養開始指示に応じて、培養条件の設定値に従って培養槽１０の攪拌機、ヒータ等を制御して培養を開始する。なお、制御部１４は、培養開始時に計時を開始し、培養開始時からの経過時間（秒）を計時する。

制御部１４は、記憶装置１５に記憶される検量線モデル作成ツール１５１を実行し、モデル作成用データセット１５３を使って、複数の検量線モデル１５２を作成する。具体的には、制御部１４は、操作部１２が受け付けた生成条件に従って１又は複数のパラメータセットを生成する。そして、制御部１４は、生成した１又は複数のパラメータセット毎に、パラメータセットに含まれる１又は複数のパラメータと、モデル作成用データセット１５３と、を用いて複数の検量線モデル１５２を作成する。

また、制御部１４は、複数の検量線モデル１５２を検証する。具体的には、制御部１４は、作成した複数の検量線モデル１５２のそれぞれに、バリデーション用データセットの経過時間及びキャパシタンスを読み込ませて、バリデーション用の培養液中の生細胞密度を推定させる。そして、制御部１４は、検量線モデル１５２が推定した生細胞密度と、バリデーション用データセットの生細胞密度との誤差から検量線モデル１５２を検証する。

また、複数のバリデーション用データセットがある場合には、制御部１４は、作成した複数の検量線モデル１５２のそれぞれに、複数のバリデーション用データセットの経過時間及びキャパシタンスを読み込ませて、複数のバリデーション用データセット毎にバリデーション用の培養液中の生細胞密度を推定させる。そして、制御部１４は、検量線モデル１５２が推定した複数のバリデーション用データセット毎の生細胞密度と、複数のバリデーション用データセットの生細胞密度との平均誤差から検量線モデル１５２を検証する。

そして、制御部１４は、複数の検量線モデル１５２の中からユーザが選択した検量線モデル１５２、又は自動的に選択した検量線モデル１５２を記憶装置１５に記憶する。

そして、制御部１４は、センサ部１１２から受信した培養液のキャパシタンスを記憶装置１５に記憶した検量線モデル１５２に読み込ませて、培養液中の生細胞密度を推定する。

（制御部１４のハードウェア構成）
図２は、実施の形態に係る制御部のハードウェアブロック図である。ここで、制御部１４のハードウェア構成を説明する。制御部１４は、プロセッサ１４１、メモリ１４２、Ｉ／Ｆ（インターフェース）１４３、及び補助記憶部１４４等を有するコンピュータである。プロセッサ１４１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等であって、記憶装置１５に記憶されるプログラム（例えば、検量線モデル作成ツール１５１）をメモリ１４２に展開して、実行する。また、プロセッサ１４１は、ＲＴＣ（Ｒｅａｌ－Ｔｉｍｅ Ｃｌｏｃｋ）等の計時手段を有し、培養開始時からの経過時間（秒）等を計時する。メモリ１４２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等である。プロセッサ１４１は、Ｉ／Ｆ１４３を介して、周辺デバイスや外部装置と通信を行う。補助記憶部１４４は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等であって、制御部１４のブートプラグラム等を記憶する。

（記憶装置１５）
記憶装置１５は、各種プログラム、プログラムで使用するデータ等を記憶する。記憶装置１５は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等である。本実施形態の記憶装置１５は、検量線モデル１５２を作成するための検量線モデル作成ツール１５１、検量線モデル作成ツール１５１によって作成された検量線モデル１５２、検量線モデル１５２を作成するために使用されるモデル作成用データセット１５３、及び検量線モデル１５２を検証するために使用される１又は複数のバリデーション用データセット１５４を記憶する。

（検量線モデル作成ツール１５１）
検量線モデル作成ツール１５１は、検量線モデル１５２を作成するためのプログラムである。検量線モデル作成ツール１５１は、制御部１４のプロセッサ１４１によって実行され、以下の処理を実行する。
・パラメータセットを生成するための生成条件を指定するための条件指定画面を表示部１３に表示する処理
・条件指定画面を介して受け付けた生成条件に従って、複数のパラメータセットを自動で生成する処理
・生成した複数のパラメータセット毎に検量線モデル１５２を作成する処理
・作成した複数の検量線モデル１５２を検証する処理
・検証結果を表示する処理
・ユーザが選択した又は自動で選択した検量線モデル１５２を記憶装置１５に記憶する処理

（検量線モデル１５２）
検量線モデル１５２は、センサ部１１２から受信した培養液のキャパシタンスから生細胞密度を推定するための係数のセットのことである。以下は、係数の例である。
・細胞培養の第１局面（培養前半）の生細胞密度を推定するための係数
・細胞培養の第２局面（培養後半）の生細胞密度を推定するための係数
・細胞培養の第１局面か第２局面かを推定するための係数

（モデル作成用データセット１５３）
モデル作成用データセット１５３は、図３に示すように、モデル作成用の培養液の培養開始からの経過時間（秒）、モデル作成用の培養液のキャパシタンス、及びセルカウンター２が計測したモデル作成用の培養液中の生細胞密度、を含む。プローブ１１１のインピーダンスセンサは、複数の異なる周波数でインピーダンスの測定を行うため、図３の例は、周波数（２８７ｋＨｚ、４７３ｋＨｚ、…２０００ｋＨｚ）毎のセンサ部１１２から受信したキャパシタンスを含む。上記したように、モデル作成用データセット１５３は、モデル作成用の培養液を測定したデータセットである。また、モデル作成用データセット１５３は、バイオリアクター１で測定されたものであってもよいし、他のバイオリアクター１で測定されてものであってもよい。

（バリデーション用データセット１５４）
バリデーション用データセット１５４は、検量線モデル作成ツール１５１が作成した複数の検量線モデル１５２を検証するために使用される。バリデーション用データセット１５４は、モデル作成用データセット１５３と同様に、バリデーション用の培養液の培養開始からの経過時間（秒）、バリデーション用の培養液のキャパシタンス、及びセルカウンター２が計測したバリデーション用の培養液中の生細胞密度、を含む。バリデーション用データセット１５４は、バイオリアクター１で測定した過去のデータセットであってもよいし、他のバイオリアクターで測定したデータセットであってもよい。また、セルカウンター２とは異なるセルカウンターによって測定した生細胞密度を含んでもよい。なお、バリデーション用データセット１５４の測定値の測定条件と、モデル作成用データセット１５３の測定値の測定条件とは、同じであることが好ましい。

本実施形態では、図４に示すように、複数のバリデーション用データセット１５４（図中のバリデーション用データセット１～３）が用意される。検量線モデル作成ツール１５１によって作成された検量線モデル１５２（図中のモデル１）によって推定された生細胞密度と、複数のバリデーション用データセット１５４の各々との誤差の平均を平均誤差として、検量線モデル１５２を検証する指標として、この平均誤差を用いる。

（セルカウンター２）
セルカウンター２は、培養液をサンプリングし、生細胞を染色して培養液中の生細胞密度（ＶＣＤ；Ｖｉａｂｌｅ Ｃｅｌｌ Ｄｅｎｓｉｔｙ）［ｃｅｌｌ／ｍＬ］を計測する。なお、センサ１１がキャパシタンスを計測するタイミングと、生細胞密度の取得のタイミングは、一致してもよいし、一致していなくてもよい。計測するタイミングは、例えば、キャパシタンスを連続して測定し、生細胞密度を間欠的に取得するようにしてもよい。セルカウンター２は、計測した生細胞密度を示す情報をバイオリアクター１に出力する。なお、セルカウンター２による計測は、オフラインで行われる。

（検量線モデル作成フロー）
次に、図５を参照して、検量線モデル１５２を作成する方法（検量線モデル作成方法）を説明する。図５は、検量線モデルを作成する方法を示したフローチャートである。制御部１４のプロセッサ１４１が記憶装置１５の検量線モデル作成ツール１５１を実行することによって、図５のフローチャートの各ステップが実行される。

ステップＳ５００において、検量線モデル作成ツール１５１が実行されると、制御部１４は、パラメータセットを生成するための生成条件を指定するための条件指定画面を表示部１３に表示する。

ステップＳ５０１において、ユーザは、当該条件指定画面を介して、生成条件を指定する。具体的には、ユーザは、例えば、パラメータＡの生成条件として、細胞培養の第１局面（培養前半）と第２局面（培養後半）との境界の範囲（例えば、培養開始から５０００００～７０００００（秒））、及び当該範囲からピックアップする境界の数（例えば、５つ）を指定する。また、ユーザは、例えば、パラメータＢの生成条件として、第２局面の生細胞密度を推定するための次数の範囲（例えば、３～５）を指定する。

ステップＳ５０２において、制御部１４は、ユーザによって指定された生成条件に従って、パラメータセットを自動生成する。上記したパラメータＡの生成条件（細胞培養の第１局面（培養前半）と第２局面（培養後半）との境界の範囲：５０００００～７０００００（秒）、ピックアップする境界の数：５つ）が入力された場合、制御部１４は、パラメータＡの候補として、５０００００、５５００００、６０００００、６５００００、７０００００（秒）をピックアップする。また、上記したパラメータＢの生成条件（第２局面の生細胞密度を推定するための次数の候補となる範囲：３～５）が入力された場合、制御部１４は、パラメータＢの候補として、３、４、５をピックアップする。

図６は、実施の形態に係るパラメータセットの一覧を示した図である。ユーザによって指定された生成条件に従って生成されたパラメータセットの一覧は、図６に示すように、パラメータＡの５つの候補（５０００００、５５００００、６０００００、６５００００、７０００００（秒））と、パラメータＢの３つの候補（３、４、５）との組み合わせの１５パターンのパラメータセット（図中のパラメータセット１～１５）を含む。

ステップＳ５０３において、制御部１４は、生成したパラメータセットの数（１５パターン）だけ、以下のステップＳ５０４及びＳ５０５の処理を繰り返す。

ステップＳ５０４において、制御部１４は、自動生成した複数のパラメータセットの中から１つを選択し、選択したパラメータセットのパラメータＡ及びパラメータＢ、並びにモデル作成用データセットを使って検量線モデル１５２を作成する。

ステップＳ５０５において、制御部１４は、作成した検量線モデル１５２を検証する。検量線モデル１５２の検証の詳細は後述する。

パラメータセットの数だけ、検量線モデル１５２の作成（ステップＳ５０４）及び検量線モデル１５２の検証（ステップＳ５０５）を実施すると、ステップＳ５０６において、制御部１４は、複数の検量線モデル１５２の検証結果（図８、図９参照）を表示部１３に表示する。なお、複数の検量線モデル１５２の検証結果の詳細は後述する。

ステップＳ５０７において、制御部１４は、ユーザが選択した検量線モデル１５２をファイル化して記憶装置１５に保存する。

（検量線モデル検証フロー）
次に、図７を参照して、検量線モデル１５２を検証する方法を説明する。図７は、実施の形態に係る検量線モデルの検証方法を示したフローチャートである。

ステップＳ７０１において、制御部１４は、ステップＳ５０４で作成された複数の検量線モデル１５２の１つを読み込む。

ステップＳ７０２において、制御部１４は、読み込んだ検量線モデル１５２の推定値とバリデーション用データセットとの誤差の平均を算出するために、事前に合計誤差を０で初期化する。

ステップＳ７０３において、制御部１４は、選択したバリデーション用データセットの数だけ、以下のステップＳ７０４～Ｓ７０７の処理を繰り返す。

ステップＳ７０４において、制御部１４は、複数のバリデーション用データセットの中から１つのバリデーション用データセットを読み込む。

ステップＳ７０５において、制御部１４は、読み込んだ検量線モデル１５２を使用して、バリデーション用データセットのキャパシタンスから生細胞密度を算出する。

ステップＳ７０６において、制御部１４は、算出した生細胞密度と、バリデーション用データセット内のセルカウンターによって計測された生細胞密度との誤差を算出する。

ステップＳ７０７において、制御部１４は、算出した誤差を、合計誤差に加算する。

選択したバリデーション用データセットの数だけ、ステップＳ７０４～Ｓ７０７の処理を繰り返した後、ステップＳ７０８において、制御部１４は、誤差の合計をバリデーション用データセットの数で除算し、平均誤差を算出する。

（検量線モデルの検証結果）
図８は、実施の形態に係る検量線モデルの検証結果を示した図（表）であり、図９は、実施の形態に係る検量線モデルの検証結果を示した図（グラフ）である。図８の表や図９のグラフは、表示部１３に表示される。

図８の表では、検量線モデル１５２のパラメータセット（検量線モデル１５２を示す情報）に、ステップＳ７０８で算出された平均誤差が対応付けて表示される。図８の表は、細胞培養の第１局面（培養前半）と第２局面（培養後半）との境界を示すパラメータＡを含むパラメータセットを生成した例であって、パラメータＡ以外のパラメータ（例えば、パラメータＢ）を含まない。図８の例では、細胞培養の第１局面（培養前半）と第２局面（培養後半）との境界の範囲として５０００００～６２００００秒が指定され、ピックアップする境界の数として１３が指定されている。

図８に示すように、平均誤差が最も小さい検量線モデル１５２のパラメータセット及び平均誤差は、ハイライトされ、強調表示される。

また、図９に示すように、図８の表をグラフ化して、検量線モデル１５２のパラメータセットと平均誤差との関係をグラフィカルに表示することもできる。図９のグラフでは、横軸が検量線モデルのパラメータセットであり、縦軸がステップＳ７０８で算出された平均誤差である。

（本実施形態の効果）
本実施形態では、ユーザは、パラメータセットを生成するための生成条件を入力するだけで、制御部１４が自動的に複数のパラメータセットを生成し、生成した複数のパラメータセットに対して複数の検量線モデルを自動的に作成することができる。このように、本実施形態では、短時間、かつ少ないユーザ操作で、適切な検量線モデルを保存し、この検量線モデルを使用して生細胞密度を推定することができる。

さらに、本実施形態では、作成した検量線モデルを複数のバリデーション用データセットを使って検証することができるので、検量線モデルによる生細胞密度の推定精度を向上させることができる。

以上、本発明を実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

例えば、上記した実施形態では、細胞培養の第１局面（培養前半）での誤差と第２局面（培養後半）での誤差との重みについては説明しなかったが、細胞培養の第１局面（培養前半）での誤差と第２局面（培養後半）での誤差との重みを指定できるようにしてもよい。例えば、細胞培養の第１局面（培養前半）での誤差と第２局面（培養後半）での誤差とを１対１で重み付けしてもよいし、特定の局面での誤差を重視するために特定の局面での誤差の重みを他の局面での誤差より大きくしてもよい。

また、特定の局面の誤差（例えば、第２局面（培養後半）での誤差）のみを表示できるようにしてもよいし、全局面の誤差及び特定の局面の誤差の両方を表示できるようにしてもよい。

上記した実施形態では、指定した範囲の中からピックアップする数を指定する例について説明したが、ピックアップする数の代わりに、ピックアップするインターバル（例えば、５００００秒）を指定してもよい。また、指定する範囲の代わりに、データのインデックスの範囲（５００番目のデータから５０９番目のデータまで）を指定してもよい。

上記した実施形態では、検量線モデルの検証に、検量線モデルによる推定値とバリデーション用データセットとの誤差や平均誤差を算出したが、誤差の代わり、又は誤差に加えて相関係数等の指標を加えてもよい。

また、細胞培養の局面は、３つ以上存在してもよい。

上記した実施形態では、バイオリアクター１に搭載される制御部１４が検量線モデル１５２を作成したり、検量線モデル１５２の検証を行ったりしたが、制御部１４は、クラウドサーバ、オンプレミスサーバ、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレットなどの情報処理可能なコンピュータであってもよい。

１：バイオリアクター、 ２：セルカウンター、 １０：培養槽、 １１：センサ、 １２：操作部、 １３：表示部、 １４：制御部、 １５：記憶装置、 １００：検量線モデル作成装置、 １１１：プローブ、 １１２：センサ部、 １４１：プロセッサ、 １４２：メモリ、 １４３：Ｉ／Ｆ（インターフェース）、 １４４：補助記憶部、 １５１：検量線モデル作成ツール、 １５２：検量線モデル、 １５３：モデル作成用データセット、 １５４：バリデーション用データセット

Claims (12)

1. 培養液のインピーダンスを計測するセンサが計測したインピーダンスから前記培養液中の生細胞密度を推定する検量線モデルを作成する制御部と、
   前記検量線モデルを作成するための１又は複数のパラメータを含む１又は複数のパラメータセットを生成するための生成条件を受け付ける受付部と、を備え、
   前記制御部は、
   前記受付部が受け付けた前記生成条件に従って１又は複数のパラメータセットを生成し、
   生成した前記１又は複数のパラメータセット毎に、前記パラメータセットに含まれる１又は複数のパラメータと、モデル作成用の培養液の培養開始からの経過時間、前記モデル作成用の培養液のインピーダンス又は前記インピーダンスから算出されるキャパシタンス、及び培養液中の生細胞密度を計測するセルカウンターが計測した前記モデル作成用の培養液中の生細胞密度を含むモデル作成用のデータセットと、を用いて複数の前記検量線モデルを作成し、
   複数の前記検量線モデルの中から選択した１つを記憶する
   ことを特徴とする検量線モデル作成装置。
2. 前記制御部は、
   作成した前記複数の検量線モデルのそれぞれに、バリデーション用の培養液の培養開始からの経過時間、前記バリデーション用の培養液のインピーダンス又は前記インピーダンスから算出されるキャパシタンス、及び前記セルカウンターが計測した前記バリデーション用の培養液中の生細胞密度を含むバリデーション用データセットの前記経過時間及び前記インピーダンス又は前記キャパシタンスを読み込ませて、前記バリデーション用の培養液中の生細胞密度を推定させ、
   前記検量線モデルが推定した前記生細胞密度と、前記バリデーション用データセットの前記生細胞密度との誤差から前記検量線モデルを検証する
   ことを特徴とする請求項１に記載の検量線モデル作成装置。
3. 前記制御部は、
   作成した前記複数の検量線モデルのそれぞれに、複数の前記バリデーション用データセットの前記経過時間及び前記インピーダンス又は前記キャパシタンスを読み込ませて、複数の前記バリデーション用データセット毎に前記バリデーション用の培養液中の生細胞密度を推定させ、
   前記検量線モデルが推定した複数の前記バリデーション用データセット毎の前記生細胞密度と、複数の前記バリデーション用データセットの前記生細胞密度との平均誤差から前記検量線モデルを検証する
   ことを特徴とする請求項２に記載の検量線モデル作成装置。
4. 前記制御部は、
   前記複数の検量線モデルを示す情報と前記平均誤差とを対応付けて表示部に表示し、前記平均誤差が最も小さい前記検量線モデルを示す情報を強調して表示する
   ことを特徴とする請求項３に記載の検量線モデル作成装置。
5. 前記生成条件は、細胞培養の前半である第１局面と細胞培養の後半である第２局面との境界を示すパラメータの範囲と、前記範囲の中から選択する境界の数と、を含む
   ことを特徴とする請求項１に記載の検量線モデル作成装置。
6. 前記生成条件は、前記第２局面の生細胞密度を推定するための次数の範囲を含む
   ことを特徴とする請求項５に記載の検量線モデル作成装置。
7. 培養液のインピーダンスを計測するセンサが計測したインピーダンスから前記培養液中の生細胞密度を推定する検量線モデルを作成するための１又は複数のパラメータを含む１又は複数のパラメータセットを生成するための生成条件を受け付けること、
   受け付けた前記生成条件に従って１又は複数のパラメータセットを生成すること、
   生成した前記１又は複数のパラメータセット毎に、前記パラメータセットに含まれる１又は複数のパラメータと、モデル作成用の培養液の培養開始からの経過時間、前記モデル作成用の培養液のインピーダンス又は前記インピーダンスから算出されるキャパシタンス、及び培養液中の生細胞密度を計測するセルカウンターが計測した前記モデル作成用の培養液中の生細胞密度を含むモデル作成用のデータセットと、を用いて複数の前記検量線モデルを作成すること、及び
   複数の前記検量線モデルの中から選択した１つを記憶すること、を有する
   ことを特徴とする検量線モデル作成方法。
8. 作成した前記複数の検量線モデルのそれぞれに、バリデーション用の培養液の培養開始からの経過時間、前記バリデーション用の培養液のインピーダンス又は前記インピーダンスから算出されるキャパシタンス、及び前記セルカウンターが計測した前記バリデーション用の培養液中の生細胞密度を含むバリデーション用データセットの前記経過時間及び前記インピーダンス又は前記キャパシタンスを読み込ませて、前記バリデーション用の培養液中の生細胞密度を推定させること、及び
   前記検量線モデルが推定した前記生細胞密度と、前記バリデーション用データセットの前記生細胞密度との誤差から前記検量線モデルを検証すること、をさらに有する
   ことを特徴とする請求項７に記載の検量線モデル作成方法。
9. 前記バリデーション用の培養液中の生細胞密度を推定させることは、
   作成した前記複数の検量線モデルのそれぞれに、複数の前記バリデーション用データセットの前記経過時間及び前記インピーダンス又は前記キャパシタンスを読み込ませて、複数の前記バリデーション用データセット毎に前記バリデーション用の培養液中の生細胞密度を推定させることを含み、
   前記検量線モデルを検証することは、
   前記検量線モデルが推定した複数の前記バリデーション用データセット毎の前記生細胞密度と、複数の前記バリデーション用データセットの前記生細胞密度との平均誤差から前記検量線モデルを検証することを含む
   ことを特徴とする請求項８に記載の検量線モデル作成方法。
10. 前記複数の検量線モデルを示す情報と前記平均誤差とを対応付けて表示部に表示し、前記平均誤差が最も小さい前記検量線モデルを示す情報を強調して表示すること、をさらに有する
    ことを特徴とする請求項９に記載の検量線モデル作成方法。
11. 前記生成条件は、細胞培養の前半である第１局面と細胞培養の後半である第２局面との境界を示すパラメータの範囲と、前記範囲の中から選択する境界の数と、を含む
    ことを特徴とする請求項７に記載の検量線モデル作成方法。
12. 前記生成条件は、前記第２局面の生細胞密度を推定するための次数の範囲を含む
    ことを特徴とする請求項１１に記載の検量線モデル作成方法。

Images