JP7075905B2 - 模擬サンプル作成方法、模擬サンプル作成装置、数値モデル作成システム、及び数値モデル作成方法 - Google Patents

Description

本発明は、模擬サンプル作成方法、模擬サンプル作成装置、数値モデル作成システム、及び数値モデル作成方法に関する。

細胞、微生物、菌類等の検体を培養液の中で培養し、その進行状況を把握する方法として、培養液に含まれる所定成分（検体由来の成分、検体の栄養素となる成分等）を光学分析によって測定する方法が知られている。光学分析は、検体が含まれる培養液を非破壊、非侵襲、即時的に分析可能である。よって、光学分析後の培養液は再利用が可能、すなわち、光学分析後の培養液の中でさらに検体の培養を進行させることが可能であるため、培養液を用いた検体の培養の進行状況を把握するために広く採用されている。なお、光学分析によって培養液に含まれる所定成分を測定するためには数値モデルを事前に作成する必要がある。

数値モデルとは、光学分析によって得られるスペクトルデータと、培養液中の所定成分の濃度との相関を表すモデルである。

従来、数値モデルを作成するためには、実際に培養液を用いて検体を培養させる過程を複数回実行する必要がある。すなわち、培養においては、複数の培養過程間で上記した所定成分に濃度のばらつきが生じるため、複数回の培養過程で得られたデータを数値モデルの作成に用いることにより、培養液に含まれる所定成分の濃度のばらつきを考慮した高精度な数値モデルを構築することができる。

上述したように、従来においては、数値モデルを作成するために複数回の培養過程を実行する必要があり、多大な人的な手間と時間を要している。

このような人的な手間と時間の削減を目的として、例えば非特許文献1には、サンプリングした細胞の培養液に被計測物質であるグルコースなどを添加し、数値モデルへの被計測物質の信号強度を増加させてから数値モデルを作成する方法が記載されている。

Jiang Qiu, et al., "On-line near infrared bioreactor monitoring of cell density and concentrations of glucose and lactate during insect cell cultivation", Journal of Biotechnology 173, 106-111, 2014

非特許文献1に記載の方法では、経時的に成分の濃度が変化する培養液に用いる場合、定期的な培養液のサンプリング、被計測物質の混合、及び光学測定等を複数回行う必要があるため、依然として人的な手間と時間を要することになる。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、要する人的な手間と時間を削減して精度の高い数値モデルを作成できるようにすることを目的とする。

本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。

上記課題を解決すべく、本発明の一態様に係る模擬サンプル作成方法は、検体の培養に用いていない培養前液体培地と、検体の培養に用いた培養後液体培地と、添加物と、を混合して模擬サンプルを作成することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、要する人的な手間と時間を削減して精度の高い数値モデルを作成することが可能となる。

上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

図１は、本発明の第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法の概要を説明するための図である。 図２は、本発明の第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法の概要を説明するための図である。 図３は、模擬サンプルの作成方法の一例を説明するフローチャートである。 図４は、本発明の第２の実施形態に係る数値モデル作成システムの構成例を示す図である。 図５は、分光分析装置の構成例を示す図である。 図６は、分析セルの形状の一例を示す図である。 図７は、解析装置の構成例を示す図である。 図８は、作成された模擬サンプルの効果を説明するための図である。 図９は、本発明の第３の実施形態に係る模擬サンプル作成システムの構成例を示す図である。 図１０は、培養装置の構成例を示す図である。 図１１は、混合装置の構成例を示す図である。 図１２は、分析セル導入装置の構成例を示す図である。

以下、本発明の複数の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、各実施形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合、及び原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、「Ａからなる」、「Ａより成る」、「Ａを有する」、「Ａを含む」と言うときは、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合、及び原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似又は類似するもの等を含むものとする。

＜本発明の第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法の概要について＞
図１及び図２は、本発明の第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法の概要について説明するための図である。

本発明の第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法では、培養前液体培地１と、培養後液体培地２と、添加物３とを混合して模擬サンプル４を生成する。

＜培養前液体培地１、培養後液体培地２、及び添加物３の定義＞
培養前液体培地１は、検体の培養に用いていない液体培地である。培養前液体培地１には、糖類、及びアミノ酸が含まれていない。ただし、培養前液体培地１には、所定量以下の糖類、及びアミノ酸の少なくとも一方が含まれていてもよい。

培養後液体培地２は、細胞、微生物、菌類等の検体の培養が終了した時点で得られる液体培地である。なお、培養後液体培地２は、培養後の液体培地から細胞、微生物、菌類等の検体をフィルタリング等によって取り除いたものであってもよい。ここで、検体の培養が終了した時点とは、検体の代謝活動により産生される乳酸等の代謝物質の濃度が所定閾値を超えた時点とする。所定閾値は、想定する培養プロセスの終了状態における代謝物質の濃度の値であり、ユーザが任意に定義できる。

添加物３は、糖類、アミノ酸、代謝物、及びタンパク質のうちの少なくとも１種類を含む。添加物３の形態は任意であり、粉末や錠剤等の固体であってもよいし、溶液等の液体であってもよい。

模擬サンプル４は、培養前液体培地１、培養後液体培地２、及び添加物３を混合して作成した液体である。

＜模擬サンプル４の作成に使用する道具＞
模擬サンプル４の作成には、培養前液体培地１、培養後液体培地２、及び添加物３をそれぞれ秤量するためのピペット、それらを混合するためスターラまたはスパチュラ等の攪拌装置、模擬サンプル４を格納するための容器を使用する。

＜模擬サンプル４の作成方法＞
図３は、模擬サンプル４の作成方法の一例を説明するフローチャートである。

はじめに、作成者は、ピペットを用いて培養前液体培地１をＶａ［ｍｌ］だけ秤量する（ステップＳ１）。次に、作成者は、ピペットを用いて培養後液体培地２をＶｂ［ｍｌ］だけ秤量する（ステップＳ２）。次に、作成者は、秤量した培養前液体培地１、及び培養後液体培地２を容器に格納して混合する（ステップＳ３）。

この時点で、容器には、Ｖｃ（＝Ｖａ＋Ｖｂ）［ｍｌ］の液体培地が格納されたことになる。なお、培養前液体培地１の容量Ｖａ、及び培養後液体培地２の容量Ｖｂそれぞれの容量Ｖｃに対する割合は、０～１００％（０％，１００％を含む）の範囲の任意の値をとることができる。

次に、作成者は、培養前液体培地１と培養後液体培地２とが混合された液体培地に所定量の添加物３を加えて十分に混合することによって模擬サンプル４を作成する（ステップＳ４）。なお、混合に際しては、スターラ、スパチュラ等の撹拌装置を用いてもよいし、容器に蓋をして作成者が振とうしてもよい。

以上に説明した作成方法により、培養前液体培地１、培養後液体培地２、及び添加物３の混合比を変更した複数の模擬サンプル４を作成する。

なお、添加物３が溶け難い場合、混合した模擬サンプル４からフィルタ等を用いて溶け残った添加物３を除去してもよい。

＜本発明の第２の実施形態に係る数値モデル作成システム２０について＞
次に、図４は、本発明の第２の実施形態に係る数値モデル作成システム２０の構成例を示している。

数値モデル作成システム２０は、分光分析装置２１、参照値計測装置２２、及び解析装置２３を備える。

分光分析装置２１は、作成者によって作成された模擬サンプル４の分光分析を行い、その結果得られるスペクトルデータを解析装置２３に出力する。

参照値計測装置２２は、分光分析以外の方法、例えば酵素反応やクロマトグラフィ等を採用した既存の装置であり、作成者によって作成された模擬サンプル４に含まれる所定成分の濃度を計測し、その結果を参照値として解析装置２３に出力する。

解析装置２３は、複数の模擬サンプル４から得られるスペクトルデータ及び参照値に基づき、多変量解析によって、スペクトルデータと参照値との相関を表す数値モデルを作成する。

次に、図５は、分光分析装置２１の構成例を示している。

分光分析装置２１は、制御部２１１、光源部２１２、受光部２１３、保持部２１４、及び固定器具２１５を備える。なお、分光分析装置２１におけるＸＹＺ座標系については、図示のとおりであり、以降の図面においても同様とする。

制御部２１１は、例えば、ＣＰＵ(Central Processing Unit)、メモリ、ストレージ、通信インターフェース等を備えるコンピュータからなり、制御部２１１の各機能は、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することによって実現される。制御部２１１は、光源部２１２の発光を制御するとともに、受光部２１３からの受光信号に基づいてスペクトルデータを生成する。なお、制御部２１１にてスペクトルデータを生成せず、受光部２１３からの受光信号を解析装置２３に送信し、解析装置２３にてスペクトルデータを生成するようにしてもよい。また、制御部２１１は、後述する解析装置２３を兼ねてもよい。

光源部２１２は、例えば、保持部２１４に保持された分析セル２０１に格納されている模擬サンプル４に対して所定波長の光（例えば、赤外光、近赤外光、可視光、紫外光、Ｘ線等）を照射する。受光部２１３は、例えば、光電子増倍管、Ｓｉフォトダイオード、ＩｎＧａＡｓフォトダイオード、ＰｂＳ光導電素子等からなる。受光部２１３は、光源部２１２から照射され、模擬サンプル４を透過した透過光を受光し、受光結果を表す受光信号を制御部２１１に出力する。なお、受光部２１３は、模擬サンプル４を透過した透過光だけでなく、模擬サンプル４にて反射したり、散乱したりした光を受光できる位置に配置してもよい。

保持部２１４は、例えば、プラスチック、金属等の変形し難い材料によって形成されている。保持部２１４は、模擬サンプル４が格納された分析セル２０１を保持、固定する。

固定器具２１５は、光源部２１２、受光部２１３、及び保持部２１４の相対的な位置関係を維持する。

次に、図６は、分析セル２０１の形状の一例を示している。

分析セル２０１は、模擬サンプル４を格納するための容器であり、少なくとも１組の向かい合う平面対を有するように形成されている。同図の場合、分析セル２０１は、外形、及び内部の空間が直方体に形成されている。分析セル２０１は、光源部２１２からの照射光を透過する材料、例えば、石英ガラス、アクリル樹脂等の材料から形成される。

分析セル２０１の上面には、模擬サンプル４を導入するための導入口２０１１が設けられている。また、分析セル２０１の下面には、模擬サンプル４を排出するための排出口（不図示）を設けてもよい。

また、分析セル２０１の全体を箱等に入れて外光を遮光し、該箱に光源部２１２からの照射光を入射するための開口と、透過光を出射させるための開口とを設けてもよい。

分析セル２０１は、再利用が可能であり、模擬サンプル４を複数回入れ替えて分光分析を行ってもよい。また、同一の分析セル２０１を複数個用意し、任意のタイミングで使用する分析セル２０１を交換してもよい。分析セル２０１を再利用する場合、模擬サンプル４を入れ替える必要はあるが、分析セル２０１を交換する手間を削減することができる。複数の同一の分析セル２０１を使用する場合、キャリーオーバー等による分析精度の低下を防ぐことが可能となる。

次に、分光分析装置２１によるスペクトルデータ生成処理の一例について説明する。

分光分析装置２１においては、バックグラウンド測定を行う。バックグラウンド測定は、例えば、模擬サンプル４を格納していない空の分析セル２０１を保持部２１４に保持させた状態の受光信号を取得するか、または、保持部２１４に分析セル２０１を保持させていない状態の受光信号を取得する。そして、模擬サンプル４を格納した分析セル２０１を保持部２１４に保持させた状態の受光信号からバックグラウンド測定の結果を差し引くことで、模擬サンプル４の真のスペクトルデータを得ることが可能となる。

はじめに、測定者（模擬サンプル４の作成者と同一の人物でもよいし、異なる人物でもよい）が、純水、洗浄液（有機溶媒等）、または模擬サンプル４を用いて分析セル２０１を洗浄する。ただし、分析セル２０１が未使用の状態である場合、洗浄は省略してもよい。洗浄に際しては、分析セル２０１の導入口２０１１から洗浄液等を導入し、また排出する。

分析セル２０１を洗浄した後、測定者が、分析セル２０１の導入口２０１１から模擬サンプル４を導入する。導入後、分析セル２０１を保持部２１４に保持、固定させる。

次に、光源部２１２が、制御部２１１からの制御に従い、模擬サンプル４が格納されている分析セル２０１に対して所定波長の光の照射を開始する。そして、受光部２１３が、制御部２１１からの制御信号に従い、分析セル２０１を透過した透過光の受光を開始し、受光結果を表す受光信号を制御部２１１に出力する。制御部２１１は、受光信号に基づいてスペクトルデータを生成する。この後、測定者が、分析セル２０１に格納されている模擬サンプル４を廃棄して１回分の分光分析を終了する。

そして、上述した分光分析を少なくとも模擬サンプル４の数だけ繰り返し行うことにより、分光分析装置２１によるスペクトルデータ生成処理は終了される。

次に、図７は、解析装置２３を構成する機能ブロックの構成例を示している。

解析装置２３は、上述した分光分析装置２１の制御部２１１と同様、コンピュータからなり、解析装置２３の各機能は、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することによって実現される。なお、解析装置２３は、制御部２１１を兼ねてもよい。解析装置２３は、前処理部２３１、演算部２３２、及び記憶部２３３を備える。

前処理部２３１は、模擬サンプル４から得られたスペクトルデータ、及び参照値に対して、後述する演算部２３２における多変量解析に適したデータ形式に変換するための所定の前処理（例えば、四則演算、微分、積分、正規化等）を行って演算部２３２に出力する。なお、前処理部２３１は適宜省略してもよい。

演算部２３２は、複数の模擬サンプル４から得られた前処理後のスペクトルデータ、及び参照値に対して多変量解析を行うことにより、スペクトルデータと参照値との相関を表す数値モデルを作成する。

多変量解析の手法としては、例えば、単回帰分析、重回帰分析、数量化１類、数量化２類、数量化３類、判別分析、ロジスティック回帰分析、主成分分析、部分的最小二乗回帰（ＰＬＳ回帰）、因子分析、クラスター分析、コレスポンデンス分析、多次元尺度構成法、コンジョイント分析、サポートベクターマシン、決定木、ランダムフォレスト、ナイーブベイズ、ニューラルネットワーク、深層学習（ディープラーニング）等が想定されるが、上述した例以外の多変量解析を採用してもよい。

記憶部２３３は、前処理部２３１や演算部２３２による演算過程のデータを保持する等、作業領域として利用される。

次に、解析装置２３による数値モデル生成処理の一例について説明する。

解析装置２３においては、はじめに前処理部２３１が、分光分析装置２１からのスペクトルデータ、及び参照値計測装置２２からの参照値に対して所定の前処理を行って演算部２３２に出力する。次に、演算部２３２が、前処理後のスペクトルデータ、及び参照値に対して多変量解析を行うことにより数値モデルを作成する。なお、作成された数値モデルは、解析装置２３の外部に出力されて、実際の分光分析（培養液に含まれる所定成分の濃度の推定等）に用いられる。

＜数値モデル作成システム２０によって作成された数値モデルの評価＞
次に、数値モデル作成システム２０によって作成された数値モデルの評価について、実験例に基づいて説明する。

はじめに、従来手法による数値モデルの作成について説明する。

まず、ＣＨＯ(Chinese Hamster Ovary)細胞の培養を８回行った。以下、８回の培養をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈとする。用いた培養液は、低グルコース（１．０［ｇ/ｌ］）のダルベッコ改変イーグル培養前の液体培地に、グルコースとＬ－グルタミンを添加しており、グルコースは５．５～６．５［ｇ/ｌ］となるように調整して培養を行った。

８回（Ａ～Ｈ）の培養は、１２５［ｍｌ］の培養前液体培地を用い、気温３７．５℃のインキュベータ内において、大気に対するＣＯ_２濃度比５％の環境下で行った。

８回（Ａ～Ｈ）の培養のうち、４回分（Ａ～Ｄ）の培養では、１日につき最大１回の頻度で５回サンプリングして分光分析、及び参照値計測を行った。そして、複数のサンプルそれぞれから得られたスペクトルデータと参照値とを用いて数値モデルを作成した。

具体的には、まず、４回分（Ａ～Ｄ）の培養の回毎の培養（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）それぞれから得られる５個のサンプルのデータ（スペクトルデータ、及び参照値）を用いて数値モデルを作成した。この場合、４種類の数値モデルが作成される。

次に、４回分（Ａ～Ｄ）の培養のうち、２回分の培養の全組み合わせ（ＡＢ，ＡＣ，ＡＤ，ＢＣ，ＢＤ，ＣＤ）から得られる全てのデータ（スペクトルデータ、及び参照値）をそれぞれ用いて数値モデルを作成した。この場合、６種類の数値モデルが作成される。

次に、４回分（Ａ～Ｄ）の培養のうちの３回分の培養の全組み合わせ（ＡＢＣ，ＡＢＤ，ＡＣＤ，ＢＣＤ）から得られる全てのデータ（スペクトルデータ、及び参照値）をそれぞれ用いて数値モデルを作成した。この場合、４種類の数値モデルが作成される。

さらに、４回分（Ａ～Ｄ）の培養のうちの４回分の培養の全組み合わせ（ＡＢＣＤ）から得られる全てのデータ（スペクトルデータ、及び参照値）を用いて数値モデルを作成した。この場合、１種類の数値モデルが作成される。

一方、第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法では、４回分（Ａ～Ｄ）の培養のうちの１回（例えば、Ａ）の培養完了後（培養８日目）の培養液を培養後液体培地２として採用して模擬サンプル４を作成した。培養前液体培地１としては、低グルコース（１．０［ｇ/ｌ］）のダルベッコ改変イーグル培地を採用した。添加物３としては、グルコースを採用した。

そして、培養前液体培地１と培養後液体培地２と添加物３とをランダムな分量で混合し、混合比が異なる６６種類の模擬サンプル４を作成した。そして、６６種類の模擬サンプル４を数値モデル作成システム２０（図４）に順次入力して数値モデルを作成した。なお、解析装置２３における多変量解析にはＰＬＳ回帰を採用した。

さらに、上述した８回（Ａ～Ｈ）の培養のうち、残りの４回分（Ｅ～Ｈ）の培養完了後（培養８日目）の培養液からスペクトルデータ、及び参照値を取得し、数値モデルの精度検証に用いた。具体的には、スペクトルデータは、数値モデルを用いたグルコースの濃度推定に用いた。参照値は、グルコースの濃度の真値として用いた。

次に、図８は、第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法によって作成された数値サンプルの効果を説明するための図である。

同図の横軸は、数値サンプルを作成する際に用いた培養液の数を表す。従来手法の場合、数値サンプルを作成する際に用いた培養液の数は１～４であり、第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法の場合は１となる。同図の縦軸は、数値サンプルを用いて推定されたグルコースの濃度と、グルコースの濃度の真値との誤差指標ＲＭＳＥＰ［ｇ／ｌ］を表す。ＲＭＳＥＰは、その値が小さいほど数値モデルの精度が高いことを表し、０．６［ｇ／ｌ］以下であれば、高精度な数値モデルとみなすことができる。

同図の白丸は、従来手法に対応するＲＭＳＥＰ、黒三角は従来手法に対応するＲＭＳＥＰの平均値、黒四角は第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法に対応するＲＭＳＥＰである。

従来手法の場合、数値モデルの作成に用いる培養液の数が多くなれば、データ数も増加するので、数値モデルの高精度化を実現できることが分かる。

一方、第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法の場合、数値モデルの作成に用いる培養液（培養後液体培地２）の数は１であるが、培養前液体培地１と添加物３との混合比が異なる６６種類の模擬サンプル４を作成しているので、ＲＭＳＥＰが０．５７［ｇ／ｌ］となる高精度の数値モデルが作成できたことが分かる。

第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法により生成した模擬サンプル４を用いて高精度な数値モデルが作成できる要因としては、数値モデルを構成する因子が、主因子と阻害因子との２種類の因子によって構成されると仮定することで説明できる。

すなわち、主因子は、真の成分濃度を決める因子であり、いまの場合、グルコースの単スペクトルが相当する。阻害因子は、主因子で決まる成分濃度に誤差を与えるものであり、いまの場合、乳酸等が相当する。培養前液体培地１、培養後液体培地２、及び添加物３の混合比を変えて作成した模擬サンプル４は、主因子と阻害因子の濃度相関を欠落させることに成功し、主因子と阻害因子を明確に区別できたため、高精度の数値モデルを作成できたと考えられる。

＜本発明の第３の実施形態に係る模擬サンプル測定システム１００について＞
上述した第１の実施形態に係る模擬サンプル作成方法では、人手によって模擬サンプルを作成していたがこれを自動化してもよい。

次に、図９は、本発明の第３の実施形態に係る模擬サンプル測定システム１００の構成例を示している。

模擬サンプル測定システム１００は、模擬サンプル４を作成し、分析セルに導入するまでの処理を人手に頼らず実行する。模擬サンプル測定システム１００は、培養装置１１０、混合装置１２０、及び分析セル導入装置１３０を備える。

培養装置１１０は、培養後液体培地２を生成して混合装置１２０に出力する。混合装置１２０は、培養装置１１０からの培養後液体培地２に、培養前液体培地１、及び添加物３を混合して模擬サンプル４を作成する。分析セル導入装置１３０は、混合装置１２０によって作成された模擬サンプル４を分析セル２０１に導入する。

次に、図１０は、培養装置１１０の構成例を示している。

培養装置１１０は、培養槽１１００、第１ポンプ１１０５、光学分析セル１１０６、及び第２ポンプ１１０８を備える。

培養槽１１００には、攪拌翼１１０１が設けられている。また、培養槽１１００には、第１流出口１１０２、及び流入口１１０３が設けられている。第１流出口１１０２と流入口１１０３とは、第１流路１１０４によって接続されている。第１流路１１０４上には、第１ポンプ１１０５、及び光学分析セル１１０６が設けられている。

さらに、培養槽１１００には、第２流出口１１０７が設けられている。第２流出口１１０７は、第２流路１１０９によって混合装置１２０に接続されている。第２流路１１０９上には、第２ポンプ１１０８が設けられている。

第１流路１１０４、及び第２流路１１０９は、耐熱性、耐圧性、機械的な強度が高く、洗浄、滅菌等が容易であり、培養槽１１００の中の物質に対して非侵襲であるものが望ましい。光学分析セル１１０６は、石英ガラスやアクリル樹脂等光を透過させる材料で形成されている。

培養装置１１０においては、培養槽１１００の第１流出口１１０２の上側まで培養液を満たして検体を入れた状態で、第１流出口１１０２、及び流入口１１０３を開放し、第２流出口１１０７を閉鎖して第１ポンプ１１０５を駆動する。これにより、培養液は、第１流出口１１０２から出て、第１流路１１０４を通り、流入口１１０３から培養槽１１００に戻ることになる。そして、第１流路１１０４上の光学分析セル１１０６にて光学分析を行うことにより、培養液中の検体の培養の進行状況を確認することができる。培養装置１１０では、培養液を外気にさらすことなく、光学分析セル１１０６にて光学分析を行うことができるので、光学分析の際に汚染物質が混入してしまうことを防ぐことが可能となる。

光学分析の結果、培養の進行状況が所望する状態であることを確認できた場合、第１流出口１１０２、及び流入口１１０３を閉鎖して第１ポンプ１１０５を停止し、第２流出口１１０７を開放して第２ポンプ１１０８を駆動する。これにより、培養液（培養後液体培地２）は、第２流出口１１０７から排出され、第２流路１１０９を通り、混合装置１２０に出力される。

培養装置１１０によれば、複数の培養槽１１００を用いることなく１つの培養槽１１００のみで、培養の進行状況が所望する状態の培養液を得ることができる。

次に、図１１は、混合装置１２０の構成例を示している。混合装置１２０は、本発明の模擬サンプル作成装置に相当する。

混合装置１２０は、第１容器１２０１、第２容器１２０２、第３容器１２０３、ポンプ１２０４、流路１２０５、第４容器１２０６、第５容器１２０７、振とう機１２０９、及び秤量混合部１２１０を備える。

第１容器１２０１、第２容器１２０２、第３容器１２０３、流路１２０５、第４容器１２０６、及び第５容器１２０７は、耐熱性、耐圧性、機械的な強度が高く、洗浄、滅菌等が容易であり、培養槽１１００の中の物質に対して非侵襲であるものが望ましい。

第１容器１２０１及び第４容器１２０６には、予め所定量の添加物３が格納されている。第３容器１２０３には、培養前液体培地１が格納されている。第１容器１２０１及び第２容器１２０２には、培養装置１１０からの培養後液体培地２が導入される。第４容器１２０６及び第５容器１２０７には、第３容器１２０３からの培養前液体培地１が導入される。

振とう機１２０９は、第１容器１２０１及び第４容器１２０６を振とうする。秤量混合部１２１０は、第１容器１２０１、第２容器１２０２、第４容器１２０６、及び第５容器１２０７から培養液（培養前液体培地１、添加物３が混合された培養前液体培地１、培養後液体培地２、及び添加物３が混合された培養後液体培地２）を秤量、取得して混合することにより模擬サンプル４を作成する。

混合装置１２０においては、培養装置１１０からの培養後液体培地２が、第１容器１２０１及び第２容器１２０２に導入される。また、ポンプ１２０４が駆動され、第３容器１２０３に格納されている培養前液体培地１が、流路１２０５を通って、第４容器１２０６及び第５容器１２０７に導入される。

次に、振とう機１２０９が、培養後液体培地２が格納されている第１容器１２０１及び培養前液体培地１が格納されている第４容器１２０６を振とうさせて、予め格納されている添加物３と混合する。その後、秤量混合部１２１０が、第１容器１２０１、第２容器１２０２、第４容器１２０６、及び第５容器１２０７から培養液を秤量、取得して混合し、混合比が異なる複数の模擬サンプル４を作成する。

次に、図１２は、分析セル導入装置１３０の構成例を示している。

分析セル導入装置１３０は、サンプリング部１３０１、制御弁１３０２、及び制御部１３０３を備える。

サンプリング部１３０１は、制御部１３０３からの制御に従い、混合装置１２０から入力される模擬サンプル４を、分析セル２０１に導入する。

なお、図１２における分析セル２０１は、図示は省略するが分光分析装置（図５）の保持部２１４に保持されており、模擬サンプル４が導入され次第、直ちに分光分析が可能とされている。

制御弁１３０２は、分析セル２０１の下面に設けられた排出口２０２１に接続された廃液チューブ２０１３に設けられている。制御弁１３０２は、例えば電磁弁であり、制御部１３０３からの制御に従って開閉することにより、分析セル２０１に格納されている模擬サンプル４を排出する。

廃液チューブ２０１３は、耐熱性、耐圧性、機械的な強度が高く、変形可能であり、洗浄、滅菌等が容易であることが望ましく、ゴム、シリコン、タイゴン等の材料からなる。

制御部１３０３は、例えば、ＣＰＵ、メモリ、通信インターフェース、ストレージを備えるコンピュータによって実現される。制御部１３０３は、サンプリング部１３０１、及び制御弁１３０２を制御する。

分析セル導入装置１３０においては、はじめに、制御弁１３０２が、制御部１３０３によって閉鎖される。次に、サンプリング部１３０１が、制御部１３０３からの制御に従い、混合装置１２０から入力される模擬サンプル４を、導入口２０１１から分析セル２０１に導入する。分析セル２０１に模擬サンプル４が格納された状態で、分光分析等が行われる。分析が終了した後、制御弁１３０２が、制御部１３０３によって開放される。これにより、分析セル２０１から模擬サンプル４が廃液チューブ２０１３を通って排出される。そして、上述した動作が、模擬サンプル４の数だけ繰り返される。

以上に説明した模擬サンプル測定システム１００によれば、培養後液体培地２の作成、模擬サンプル４の作成、分析セル２０１に対する模擬サンプル４の導入、及び模擬サンプル４の光学分析、分析セル２０１に対する模擬サンプル４の入れ替えからなる一連の処理を、人手を要することなく実行することが可能となる。

本発明は、上記した実施形態や変形例に限定されるものではなく、さらに様々な変形例が含まれる。例えば、上記した各実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明が、必ずしも説明した全ての構成要素を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を、他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に、他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１・・・培養前液体培地、２・・・培養後液体培地、３・・・添加物、４・・・模擬サンプル、２０・・・数値モデル作成システム、２１・・・分光分析装置、２２・・・参照値計測装置、２３・・・解析装置、１００・・・模擬サンプル測定システム、１１０・・・培養装置、１２０・・・混合装置、１３０・・・分析セル導入装置、２０１・・・分析セル、２１１・・・制御部、２１２・・・光源部、２１３・・・受光部、２１４・・・保持部、２１５・・・固定器具、２３１・・・前処理部、２３２・・・演算部、２３３・・・記憶部、１１００・・・培養槽、１１０１・・・攪拌翼、１１０２・・・第１流出口、１１０３・・・流入口、１１０４・・・第１流路、１１０５・・・第１ポンプ、１１０６・・・光学分析セル、１１０７・・・第２流出口、１１０８・・・第２ポンプ、１１０９・・・第２流路、１２０１・・・第１容器、１２０２・・・第２容器、１２０３・・・第３容器、１２０４・・・ポンプ、１２０５・・・流路、１２０６・・・第４容器、１２０７・・・第５容器、１２０９・・・振とう機、１２１０・・・秤量混合部、１３０１・・・サンプリング部、１３０２・・・制御弁、１３０３・・・制御部、２０１１・・・導入口、２０１３・・・廃液チューブ、２０２１・・・排出口

Claims (11)

1. 検体の培養に用いていない培養前液体培地と、検体の培養に用いた培養後液体培地と、添加物と、を混合して模擬サンプルを作成し、
   前記模擬サンプルのスペクトルデータを取得し、
   前記模擬サンプルの参照値を計測し、
   前記培養前液体培地と、前記培養後液体培地と、前記添加物との混合比が異なる複数の前記模擬サンプルから得られる前記スペクトルデータ及び前記参照値に基づき、前記スペクトルデータと前記参照値との相関を表す数値モデルを生成する
   ことを特徴とする模擬サンプル作成方法。
2. 請求項１に記載の模擬サンプル作成方法であって、
   前記添加物は、糖類、アミノ酸、代謝物、及びタンパク質のうちの少なくとも１つを含む
   ことを特徴とする模擬サンプル作成方法。
3. 請求項１に記載の模擬サンプル作成方法であって、
   前記培養前液体培地には、糖類、及びアミノ酸が含まれていないか、または所定量以下の糖類、及びアミノ酸の少なくとも一方が含まれている
   ことを特徴とする模擬サンプル作成方法。
4. 請求項１に記載の模擬サンプル作成方法であって、
   前記培養後液体培地は、検体の培養に用いた培養液から前記検体を除去していないもの、または前記検体を除去したものである
   ことを特徴とする模擬サンプル作成方法。
5. 請求項１に記載の模擬サンプル作成方法であって、
   前記模擬サンプルの容量に対する前記培養前液体培地及び前記培養後液体培地それぞれの割合は、０～１００％である
   ことを特徴とする模擬サンプル作成方法。
6. 請求項１に記載の模擬サンプル作成方法であって、
   前記培養前液体培地と、前記培養後液体培地と、前記添加物と、の混合比が異なる複数の前記模擬サンプルを作成する
   ことを特徴とする模擬サンプル作成方法。
7. 検体の培養に用いていない培養前液体培地と、検体の培養に用いた培養後液体培地と、添加物と、を秤量して混合することにより模擬サンプルを生成する秤量混合部と、
   前記模擬サンプルのスペクトルデータを取得する分光分析部と、
   前記模擬サンプルの参照値を計測する参照値計測部と、
   前記培養前液体培地と、前記培養後液体培地と、前記添加物との混合比が異なる複数の前記模擬サンプルから得られる前記スペクトルデータ及び前記参照値に基づき、前記スペクトルデータと前記参照値との相関を表す数値モデルを生成する解析部と、
   備えることを特徴とする模擬サンプル作成装置。
8. 請求項７に記載の模擬サンプル作成装置であって、
   前記添加物が混合された前記培養前液体培地、及び前記添加物が混合された培養後液体培地を振とうする振とう機を、
   備えることを特徴とする模擬サンプル作成装置。
9. 検体の培養に用いていない培養前液体培地と、検体の培養に用いた培養後液体培地と、添加物と、を秤量して混合することにより模擬サンプルを生成する模擬サンプル作成装置と、
   前記模擬サンプルのスペクトルデータを取得する分光分析装置と、
   前記模擬サンプルの参照値を計測する参照値計測装置と、
   前記培養前液体培地と、前記培養後液体培地と、前記添加物との混合比が異なる複数の前記模擬サンプルから得られる前記スペクトルデータ及び前記参照値に基づき、前記スペクトルデータと前記参照値との相関を表す数値モデルを生成する解析装置と、
   を備えることを特徴とする数値モデル作成システム。
10. 請求項９に記載の数値モデル作成システムであって、
    前記解析装置は、多変量解析により、前記数値モデルを生成する
    ことを特徴とする数値モデル作成システム。
11. 検体の培養に用いていない培養前液体培地と、検体の培養に用いた培養後液体培地と、添加物と、が混合された模擬サンプルのスペクトルデータを取得するスペクトルデータ取得ステップと、
    前記模擬サンプルの参照値を計測する参照値計測ステップと、
    前記培養前液体培地と、前記培養後液体培地と、前記添加物との混合比が異なる複数の前記模擬サンプルから得られる前記スペクトルデータ及び前記参照値に基づき、前記スペクトルデータと前記参照値との相関を表す数値モデルを生成する解析ステップと、
    を含むことを特徴とする数値モデル作成方法。

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