JP7314253B2 - 情報処理装置、細胞培養システム、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents
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Description
次に、学習済みモデル59を得るための学習フェーズについて説明する。図4を参照して、本実施形態に係る情報処理装置12の学習フェーズにおける機能的な構成について説明する。図4に示すように、情報処理装置12は、取得部60、導出部62、及び生成部64を含む。CPU50が学習プログラム57を実行することにより、取得部60、導出部62、及び生成部64として機能する。
次に、学習済みモデル59を用いた運用フェーズについて説明する。運用フェーズは、各細胞培養チャンネル16にて細胞を培養するフェーズである。図8を参照して、本実施形態に係る情報処理装置12の運用フェーズにおける機能的な構成について説明する。図8に示すように、情報処理装置12は、取得部70、導出部72、及び統合制御部74を含む。CPU50が細胞培養プログラム58を実行することにより、取得部70、導出部72、及び統合制御部74として機能する。
複数の処理部を1つのプロセッサで構成する例としては、第1に、クライアント及びサーバ等のコンピュータに代表されるように、1つ以上のCPUとソフトウェアの組み合わせで1つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第2に、システムオンチップ(System on Chip:SoC)等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を1つのIC(Integrated Circuit)チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの1つ以上を用いて構成される。
12 情報処理装置
14 インキュベータ
16 細胞培養チャンネル
20 貯留部
22 ポンプ
24 流体デバイス
26 廃液部
28 流量測定部
30 微差圧測定部
32 pH測定部
34 抵抗測定部
36 撮影部
38、40 制御部
42 環境測定部
44 環境調整部
50 CPU
51 メモリ
52 記憶部
53 表示部
54 入力部
55 外部I/F
56 バス
57 学習プログラム
58 細胞培養プログラム
59 学習済みモデル
60、70 取得部
62、72 導出部
64 生成部
74 統合制御部
Claims (6)
- 複数の流体デバイスそれぞれにより培養されている細胞の状態の前記流体デバイス毎の評価値、培養環境、及び前記流体デバイスの配置位置情報を取得し、
前記取得された複数の前記流体デバイス毎の前記評価値、前記培養環境、及び前記配置位置情報のうち、前記培養環境が調整されることによって前記流体デバイス毎の前記評価値が第1閾値以上で、かつ前記複数の流体デバイス間における前記流体デバイス毎の前記評価値の差の絶対値が第2閾値以下となった場合の調整前の前記流体デバイス毎の前記評価値、調整後の前記培養環境、及び前記配置位置情報を教師データとして用いた機械学習によって、前記流体デバイス毎の前記評価値及び前記配置位置情報を入力とし、かつ前記培養環境を出力とした学習済みモデルを生成する第1プロセッサ、
を備えた情報処理装置。 - 前記流体デバイス毎の前記評価値は、前記細胞を撮影して得られた画像から導出される情報及び前記細胞の経上皮電気抵抗によって定められる値である
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記培養環境は、前記流体デバイスを流れる液体の流量、前記液体の温度、前記流体デバイスの周囲の環境温度、前記流体デバイスの周囲の環境湿度、前記流体デバイスの周囲の二酸化炭素濃度、前記流体デバイスの周囲の窒素濃度、及び前記流体デバイスの周囲の酸素濃度を含む
請求項1又は請求項2に記載の情報処理装置。 - 細胞が培養される流体デバイス、液体を前記流体デバイスに流入させる送液部、前記流体デバイスで培養される細胞の状態を検出する第1センサ、及び前記送液部と前記第1センサとを制御する第2プロセッサをそれぞれ備えた複数の細胞培養チャンネルと、
前記複数の細胞培養チャンネルで培養されている細胞の培養環境を測定する第2センサと、
請求項1から請求項3の何れか1項に記載の情報処理装置と、
を含む細胞培養システム。 - 複数の流体デバイスそれぞれにより培養されている細胞の状態の前記流体デバイス毎の評価値、培養環境、及び前記流体デバイスの配置位置情報を取得し、
取得した複数の前記流体デバイス毎の前記評価値、前記培養環境、及び前記配置位置情報のうち、前記培養環境が調整されることによって前記流体デバイス毎の前記評価値が第1閾値以上で、かつ前記複数の流体デバイス間における前記流体デバイス毎の前記評価値の差の絶対値が第2閾値以下となった場合の調整前の前記流体デバイス毎の前記評価値、調整後の前記培養環境、及び前記配置位置情報を教師データとして用いた機械学習によって、前記流体デバイス毎の前記評価値及び前記配置位置情報を入力とし、かつ前記培養環境を出力とした学習済みモデルを生成する
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。 - 複数の流体デバイスそれぞれにより培養されている細胞の状態の前記流体デバイス毎の評価値、培養環境、及び前記流体デバイスの配置位置情報を取得し、
取得した複数の前記流体デバイス毎の前記評価値、前記培養環境、及び前記配置位置情報のうち、前記培養環境が調整されることによって前記流体デバイス毎の前記評価値が第1閾値以上で、かつ前記複数の流体デバイス間における前記流体デバイス毎の前記評価値の差の絶対値が第2閾値以下となった場合の調整前の前記流体デバイス毎の前記評価値、調整後の前記培養環境、及び前記配置位置情報を教師データとして用いた機械学習によって、前記流体デバイス毎の前記評価値及び前記配置位置情報を入力とし、かつ前記培養環境を出力とした学習済みモデルを生成する
処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
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佐藤 和紀, 他,培養細胞の自動品質判定アルゴリズムの開発,電子情報通信学会技術研究報告 (IEICE Technical Report),2016年01月,Vol. 115, No. 401,pp. 277-282 |
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