WO2024079840A1 - 培養装置の制御方法、および細胞培養を伴う培養装置の制御方法 - Google Patents

培養装置の制御方法、および細胞培養を伴う培養装置の制御方法 Download PDF

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広行 曽根
裕之 浅田
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12N—MICROORGANISMS OR ENZYMES; COMPOSITIONS THEREOF; PROPAGATING, PRESERVING, OR MAINTAINING MICROORGANISMS; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING; CULTURE MEDIA
    • C12N1/00—Microorganisms, e.g. protozoa; Compositions thereof; Processes of propagating, maintaining or preserving microorganisms or compositions thereof; Processes of preparing or isolating a composition containing a microorganism; Culture media therefor

Definitions

  • the present invention relates to a method for controlling a culture device and a method for controlling a culture device involving cell culture.
  • Products produced by culture include cosmetics and medicines such as antibodies.
  • products produced by culture include cosmetics and medicines such as antibodies.
  • cells that have been engineered with genes that produce antibodies are cultured, and the antibodies secreted by the cultured cells are purified to produce the antibody drug.
  • Some of the products produced through such cultivation are of high quality and require urgent supply to the market.
  • downstream processes can be controlled based on information from the purification and concentration processes monitored in real time.
  • the present invention was made based on the above circumstances, and its purpose is to provide a method for controlling a culture device that enables culture to be performed in a more suitable culture environment, and a method for controlling a culture device that involves cell culture.
  • a control method for a culture apparatus comprising inputting a setting value for setting a culture environment to control the culture apparatus, A first step of acquiring an actual measurement value of the culture environment at the set value and an analysis value of the culture solution obtained by culturing at a predetermined timing; A second step of deriving a function for determining new set values for resetting the culture environment by machine learning using the actual measured values and analysis values obtained at the predetermined timing; and a third step of calculating a new set value based on a desired target value of the culture solution using the function, and inputting the new set value to perform culture.
  • the control method is characterized in that the function used in the third step is a new function derived from time to time by machine learning, including the latest actual measurement values and analysis values obtained at a predetermined timing.
  • the present disclosure also includes a control method for a culture device involving cell culture, the control method being used in the manufacture of biopharmaceuticals involving cell culture.
  • culture means growing a single cell or microorganism (a single-celled or multicellular organism) in a culture medium.
  • Continuous renewal includes both the concept of continuous renewal (renewal in real time) and the concept of intermittent renewal at specified intervals.
  • the present invention can provide a method for controlling a culture device that enables culture to be performed in a more suitable culture environment, and a method for controlling a culture device that involves cell culture.
  • FIG. 1 is a schematic process diagram showing an example of a manufacturing process for producing an antibody pharmaceutical using a continuous cell culture apparatus.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a continuous cell culture apparatus.
  • FIG. 13 is a schematic diagram showing a control method of the culture device in one embodiment.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a continuous cell culture apparatus.
  • FIG. 1 is a schematic process diagram showing an example of a manufacturing process for producing an antibody pharmaceutical using a batch culture apparatus.
  • the control method for a culture device disclosed herein is a control method for a culture device that controls a culture device that performs culture by inputting a setting value that sets a culture environment, and includes a first step of acquiring, at a predetermined timing, an actual measurement value of the culture environment at the set value and an analysis value of the culture solution obtained by culturing, a second step of deriving, by machine learning, a function for determining a new setting value for resetting the culture environment using the actual measurement value and analysis value acquired at the predetermined timing, and a third step of using the function to determine a new setting value based on a desired target value of the culture solution, and inputting this new setting value to perform culture, wherein the function used in the third step is a new function derived at any time by machine learning, including the latest actual measurement value and analysis value acquired at the predetermined timing.
  • control method for the culture device will be described as an example of a control method for a cell culture device that cultures cells.
  • a control method for a cell culture device can be used, for example, to control a cell culture device that cultures cells to produce pharmaceuticals such as antibodies.
  • a continuous cell culture device is exemplified as the cell culture device.
  • medium is continuously supplied to a culture system while an equal amount of culture liquid is simultaneously extracted from the culture system.
  • control method of the culture device described below is not limited to the control of the cell culture device.
  • one embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings, but the present invention is not limited to the embodiment shown in the drawings.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a manufacturing process for producing an antibody drug using a continuous cell culture device.
  • an antibody drug substance can be produced, for example, by carrying out a culture process P1 and a purification process P2 in this order.
  • the culture process P1 is a process for culturing (growing) cells.
  • the culture process P1 is performed by controlling the continuous cell culture apparatus.
  • the continuous cell culture apparatus 1 can be composed of, for example, a continuous cell culture tank 100, a medium addition device 200, a cell separation device 300, a culture environment adjustment device 400, a control device 500, and a culture fluid analysis device 600.
  • the continuous cell culture vessel 100 cultures cells in a culture solution c under a specific culture environment.
  • the sensors 101, 102 and the culture solution analyzer 600 provided in the continuous cell culture vessel 100 measure actual values PV (Process Variables) and analytical values AV (Analytical Variables) described below.
  • the culture medium addition device 200 stores fresh culture medium and supplies this culture medium to the continuous cell culture vessel 100.
  • the cell separation device 300 separates the culture solution and cells with a membrane and extracts only the culture solution.
  • the culture environment adjustment device 400 adjusts the culture environment of the culture solution c, such as the temperature, pH, and dissolved oxygen concentration.
  • the control device 500 controls the continuous cell culture vessel 100, the culture medium addition device 200, the cell separation device 300, the culture environment adjustment device 400, etc. Details of the control device 500 will be described later.
  • the set value SV (Set Variable) is a variable that sets the culture environment of the continuous cell culture tank 100.
  • the set value SV is composed of one or more parameters. Examples of the parameters include the supply rate of the medium, the temperature of the culture fluid in the continuous cell culture tank 100, pH, dissolved oxygen concentration, the stirring speed of the culture fluid, and the perfusion rate.
  • the continuous cell culture device 1 is provided with a temperature regulator for adjusting the temperature of the culture fluid c, a pH regulator for adjusting the pH of the culture fluid c, an oxygen concentration regulator for adjusting the dissolved oxygen concentration in the culture fluid c, an agitator for uniformly stirring the culture fluid c, and a perfusion device for perfusing the culture fluid c, which are not shown.
  • the purification process P2 is a process for purifying specific products secreted from cells (biologically active substances, useful proteins such as antibodies, etc.) by separating other unnecessary substances (cell shells, viruses, products secreted from cells such as lactic acid and ammonia, etc.) so that the product has a specified quality.
  • the purification device (method) used is not particularly limited as long as it can separate a specific product.
  • the purification device include a continuous capture device, a virus inactivation device, and a filtration sterilization device as shown in Figure 1, as well as a gravity settling device, an ultrasonic aggregation device, a filtration separation device, and the like (not shown). In the purification step P2, these purification devices are used alone or in combination.
  • the control method for the continuous cell culture apparatus 1 controls the continuous cell culture apparatus 1 by inputting a set value SV that sets the culture environment. As shown in FIG. 3, the control method for the continuous cell culture apparatus 1 in this embodiment includes a first step S1, a second step S2, and a third step S3.
  • the first step S1 is a step of acquiring an actual measurement value PV of the culture environment at a set value SV and an analysis value AV of the culture solution c obtained by culturing at a predetermined timing.
  • the first step S1 is executed by measuring the actual measurement value PV and the analysis value AV by the sensors 101, 102, the culture solution analyzer 600, etc.
  • the actual measurement value PV of the culture environment (temperature, pH, pressure, dissolved oxygen concentration, dissolved carbon dioxide concentration, culture solution volume, etc. of the culture solution c) in the continuous cell culture apparatus 1 operated under a culture environment with a preset set value SV (hereinafter also referred to as the "existing set value SV") is acquired using the sensor 101, etc.
  • the analysis value AV which is an index of quality and productivity (number of live cells, antibody concentration, impurity concentration, etc.) of the culture solution c cultured by applying the existing set value SV, is acquired using the sensor 102, the culture solution analyzer 600, etc.
  • the timing (hereinafter also referred to as the "predetermined timing") at which the actual measurement value PV and the analysis value AV are acquired (actual measurement) may be continuous “constantly” or intermittent “timely”. Also, the actual measurement value PV and the analysis value AV may be acquired at the same timing or at different timings.
  • the second step S2 is a step of deriving a function F for determining a new set value SV for resetting the culture environment by machine learning using the actual measured value PV and the analysis value AV obtained at a predetermined timing.
  • the second step S2 is executed by a database 501, a data extraction unit 502, and a machine learning unit 503 of the control device 500 described later.
  • a function F for calculating a new set value SV is derived through machine learning using the actual measured values PV and analysis values AV obtained in the first step S1, which serve as training data.
  • Machine learning includes, for example, Bayesian estimation, support vector regression, random forest regression, and neural networks.
  • machine learning be performed using Bayesian estimation or support vector regression.
  • Bayesian estimation or support vector regression By applying Bayesian estimation or support vector regression to machine learning, a more accurate function F can be derived from the relatively small amount of training data, i.e., actual measured values PV and analysis values AV.
  • Such learning methods using Bayesian estimation or support vector regression are particularly effective in the case of limited samples during process development (situations in which there is little data available, such as actual measured values PV and analysis values AV), and in situations where there is an urgent need to supply pharmaceuticals to the market.
  • the third step S3 is a step of using the function F to determine a new set value SV based on a target variable TV (Target Variable) of the desired culture solution c, and inputting the new set value SV to the continuous cell culture apparatus 1 to perform culture.
  • the third step S3 is executed by a set value calculation unit 504 (described later) of the control device 500, the continuous cell culture tank 100, the culture medium addition device 200, the cell separation device 300, and the culture environment adjustment device 400.
  • a new set value SV is calculated using the desired target value TV of the culture solution c and the function F derived in the second step S2.
  • the target value TV of the desired culture solution c is an index related to quality and productivity (number of viable cells, antibody concentration, impurity concentration, etc.).
  • the new set value SV may be determined to be a value within a predetermined range. Specifically, for example, conditions such as the culture environment in which the continuous cell culture apparatus 1 is operated (the setting range of each parameter to be observed) may be determined in advance. In such a case, if the new set value SV calculated using the function F is a value outside the above-mentioned setting range, the new set value SV calculated using the function F may be corrected so that it falls within the above-mentioned setting range, and the corrected value may be used as the new set value SV. This makes it possible to culture cells under, for example, the manufacturing conditions of an approved pharmaceutical product.
  • the calculated new set value SV is input to the continuous cell culture apparatus 1, and the culture fluid c is cultured in the culture environment of the continuous cell culture apparatus 1 operated using this new set value SV.
  • the culture fluid c is cultured in the new culture environment. Note that when the values of the parameters constituting the existing set value SV and the new set value SV are the same, the parameters are maintained at the same values.
  • a new function F derived from time to time by machine learning including the latest measured value PV and the latest analysis value AV obtained at a predetermined timing is used as the function F used in the third step S3. That is, in the third step S3, the latest function F updated from time to time based on the latest information on the culture solution c is used, and a new set value SV is calculated using the latest function F.
  • the function F may be updated to a new function at the same timing as the specified timing at which the actual measured value PV and analysis value AV described above are obtained (continuous “always” or intermittent "timely"), or at a timing different from the specified timing.
  • the culture solution c can be cultured in a culture environment with a new set value SV obtained using the latest actual measured value PV and the latest analysis value AV.
  • control device 500 of the continuous cell culture device 1 can be composed of, for example, a database 501, a data extraction unit 502, a machine learning unit 503, and a set value calculation unit 504.
  • Database 501 stores data such as the set value SV, the actual measured value PV and analysis value AV obtained at a specified timing, and other lot and process information.
  • the data extraction unit 502 extracts data stored in the database 501 at appropriate times to be used by the machine learning unit 503 and the setting value calculation unit 504, which will be described later.
  • the machine learning unit 503 is a part that executes step S2.
  • the machine learning unit 503 uses the actual measured values PV and analysis values AV acquired from the database 501 via the data extraction unit 502 to perform machine learning to derive a function F for determining a new set value SV for resetting the culture environment.
  • the actual measured values PV and analysis values AV that serve as training data when performing machine learning may include the latest actual measured values PV and the latest analysis values AV.
  • a more accurate function F can be derived by machine learning using more training data including the latest information.
  • the set value calculation unit 504 is a part that calculates a new set value SV in step S3.
  • the set value calculation unit 504 uses the function F derived by the machine learning unit 503 to calculate a new set value SV based on the target value TV of the desired culture solution c.
  • Information (values) of each parameter included in the new set value SV calculated by the set value calculation unit 504 is sent to the continuous cell culture tank 100, the culture medium addition device 200, the cell separation device 300, and the culture environment adjustment device 400.
  • the above-mentioned control device 500 can be configured, for example, by the following hardware. That is, the database 501 is configured by a storage device that stores various data.
  • the storage device can be configured by any type of storage medium, and may include, for example, a semiconductor memory, a hard disk drive, etc.
  • the data extraction unit 502, the machine learning unit 503, and the setting value calculation unit 504 can be configured by a central processing unit (CPU) or the like that can execute the above-mentioned processes.
  • CPU central processing unit
  • the function F used in the third step S3 is a new function F derived at any time by machine learning including the latest actual measurement values PV and analysis values AV obtained at a specified timing, so that a more accurate new set value SV can be obtained by machine learning using more teacher data including the latest information, and culture can be performed in a more suitable culture environment. As a result, products with the desired quality and productivity can be reliably manufactured.
  • the control method of a culture apparatus involving cell culture of the present disclosure is characterized in that the control method of the culture apparatus described above in the section ⁇ Control method of a culture apparatus> is used in the production of biopharmaceuticals involving cell culture.
  • control method for the culture apparatus of the present disclosure allows cells to be cultured in a more suitable culture environment, and allows biopharmaceuticals such as antibody drugs to be produced with high quality and high productivity. Therefore, the control method for the culture apparatus of the present disclosure can be suitably applied to a control method for a culture apparatus involving cell culture, which is used in the production of biopharmaceuticals involving cell culture.
  • control method for a continuous cell culture apparatus 1 that produces antibody pharmaceuticals has been described as an example of a control method for a culture apparatus.
  • the control method for a culture apparatus disclosed herein can also be applied to the culture of other organisms than cells, so long as they can be grown by culture.
  • the control method for a culture apparatus disclosed herein can also be applied to a control method for a culture apparatus that produces cosmetics and the like by culturing microorganisms, such as single-celled organisms or multicellular organisms.
  • the continuous culture apparatus 1 has been described as an example of a culture apparatus to which the control method of the culture apparatus is applied.
  • the control method of the culture apparatus of the present disclosure may also be applied to a control method of a culture apparatus that performs batch processing (batch-type culture apparatus) as shown in FIG. 5 (FIG. 5 illustrates a manufacturing process of a biopharmaceutical drug substance using a batch-type cell culture apparatus).
  • batch-type culture apparatus illustrates a manufacturing process of a biopharmaceutical drug substance using a batch-type cell culture apparatus.
  • set values, actual measured values, analysis values, target values, and functions can be handled in the same way as in the continuous culture apparatus.

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Abstract

より適した培養環境下で培養を行うことが可能な培養装置の制御方法の提供を目的とする。　培養装置１の制御方法は、培養環境を設定する設定値ＳＶを入力して培養を行う培養装置を制御する、培養装置の制御方法であって、設定値ＳＶでの培養環境の実測値ＰＶと、培養して得られた培養液ｃの分析値ＡＶと、を所定のタイミングで取得する第１ステップＳ１と、所定のタイミングで取得した実測値ＰＶと分析値ＡＶとを用い、培養環境を設定し直す新たな設定値ＳＶを求めるための関数Ｆを機械学習により導出する第２ステップＳ２と、関数Ｆを用い、所望する培養液の目標値ＴＶに基づき新たな設定値ＳＶを求め、この新たな設定値ＳＶを入力して培養を行う第３ステップＳ３と、を備え、第３ステップＳ３で用いられる関数Ｆは、所定のタイミングで取得した最新の実測値ＰＶと分析値ＡＶとを含めて機械学習により随時導出した新たな関数Ｆである。

Description

培養装置の制御方法、および細胞培養を伴う培養装置の制御方法
　本発明は、培養装置の制御方法、および細胞培養を伴う培養装置の制御方法に関する。
　培養により生産される産生物として、化粧品や、抗体などの医薬等が挙げられる。例えば、抗体医薬品を製造する場合、抗体を産生する遺伝子が組み込まれた細胞を培養し、培養された細胞から分泌される抗体を精製することで抗体医薬品が製造される。
　このような培養を伴う産生物の中には、ワクチンなどのように、要求される品質が高く、かつ市場への供給が急がれるものも存在する。
上述したような、培養により生産される産生物の品質等を制御する方法として、例えば、生物学的製剤の精製や濃縮プロセスなどの精製工程（下流プロセス）の中間製品の品質特性等をモニターしながら精製等を制御する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
　このような制御手法を用いることで、リアルタイムでモニターされた精製や濃縮プロセスの情報に基づき、下流プロセスの制御が行われる。
特表２０１９－５２２８０２号公報
　一方、細胞や微生物などを増殖して培養するような培養工程（上流プロセス）においては、細胞の滞留時間等で生じる培養状態の経時変化に応じた、より適した制御の可能性が残されている。
　本発明は、以上のような事情に基づいてなされたものであり、その目的は、より適した培養環境下で培養を行うことが可能な培養装置の制御方法、および細胞培養を伴う培養装置の制御方法を提供することにある。
　本開示の一態様は、
　培養環境を設定する設定値を入力して培養を行う培養装置を制御する、培養装置の制御方法であって、
　前記設定値での培養環境の実測値と、培養して得られた培養液の分析値と、を所定のタイミングで取得する第１ステップと、
　前記所定のタイミングで取得した実測値と分析値とを用い、前記培養環境を設定し直す新たな設定値を求めるための関数を機械学習により導出する第２ステップと、
　前記関数を用い、所望する培養液の目標値に基づき新たな設定値を求め、この新たな設定値を入力して培養を行う第３ステップと、を備え、
　前記第３ステップで用いられる関数は、所定のタイミングで取得した最新の実測値と分析値とを含めて機械学習により随時導出した新たな関数であることを特徴とする制御方法、である。
　また、本開示は、前記制御方法が、細胞の培養を伴うバイオ医薬品の製造に用いられる、細胞培養を伴う培養装置の制御方法を含む。
　なお、本明細書において、「培養」とは、単一の細胞や微生物（単細胞生物、多細胞生物）を培地中で増殖させることを意味する。「随時更新」とは、連続的に更新（リアルタイムで更新）する概念、および所定の間隔で断続的に更新する概念のいずれをも含む。
　本発明は、より適した培養環境下で培養を行うことが可能な培養装置の制御方法、および細胞培養を伴う培養装置の制御方法を提供することができる。
連続細胞培養装置を用いて抗体医薬品を製造する製造工程の一例を示す概略的工程図である。 連続細胞培養装置の一例を示す概略図である。 一実施形態における培養装置の制御方法を示す概略図である。 連続細胞培養装置の一例を示す概略図である。 バッチ式培養装置を用いて抗体医薬品を製造する製造工程の一例を示す概略的工程図である。
＜培養装置の制御方法＞
　本開示の培養装置の制御方法は、培養環境を設定する設定値を入力して培養を行う培養装置を制御する、培養装置の制御方法であって、上記設定値での培養環境の実測値と、培養して得られた培養液の分析値と、を所定のタイミングで取得する第１ステップと、上記所定のタイミングで取得した実測値と分析値とを用い、上記培養環境を設定し直す新たな設定値を求めるための関数を機械学習により導出する第２ステップと、上記関数を用い、所望する培養液の目標値に基づき新たな設定値を求め、この新たな設定値を入力して培養を行う第３ステップと、を備え、上記第３ステップで用いられる関数は、所定のタイミングで取得した最新の実測値と分析値とを含めて機械学習により随時導出した新たな関数である制御方法である。
　以下、本発明に係る培養装置の制御方法について、細胞を培養する細胞培養装置の制御方法を一例として説明する。かかる細胞培養装置の制御方法は、例えば、細胞を培養して抗体などの医薬品を製造する細胞培養装置の制御に用いることができる。本明細書では、細胞培養装置としては、連続細胞培養装置を例示する。連続細胞培養装置では、連続的に培養系に培地が供給されると同時に、同量の培養液が培養系から抜き取られる。
　なお、以下に述べる培養装置の制御方法は、細胞培養装置の制御に限定されるものではない。また、本発明の一実施形態について図面を参照して説明するが、本発明は、当該図面に記載の実施形態にのみ限定されるものではない。
　図１は、連続細胞培養装置を用いて抗体医薬品を製造する製造工程の一例を示す概略的工程図である。抗体医薬品原薬は、図１に示すように、例えば、培養工程Ｐ１、精製工程Ｐ２を、この順で実行することにより製造することができる。
　培養工程Ｐ１は、細胞を培養（増殖）する工程である。本実施形態の培養工程Ｐ１は、連続細胞培養装置を制御することで実行される。図２に示すように、連続細胞培養装置１は、例えば、連続細胞培養槽１００と、培地添加装置２００と、細胞分離装置３００と、培養環境調整装置４００と、制御装置５００と、培養液分析装置６００とにより構成することができる。
　連続細胞培養槽１００は、特定の培養環境下で培養液ｃ中の細胞を培養する。連続細胞培養槽１００に設けられたセンサ１０１，１０２と培養液分析装置６００は、後述する実測値ＰＶ（Ｐｒｏｃｅｓｓ　Ｖａｒｉａｂｌｅ）や分析値ＡＶ（Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ　Ｖａｒｉａｂｌｅ）を測定する。培地添加装置２００は、新鮮な培地を収納すると共に、この培地を連続細胞培養槽１００に供給する。細胞分離装置３００は、培養液と細胞とを膜で分離し、培養液のみを抜き取る。培養環境調整装置４００は、培養液ｃの温度，ｐＨ，溶存酸素濃度などの培養環境を調整する。制御装置５００は、連続細胞培養槽１００，培地添加装置２００，細胞分離装置３００，培養環境調整装置４００等を制御する。なお、制御装置５００の詳細については後述する。
　設定値ＳＶ（Ｓｅｔ　Ｖａｒｉａｂｌｅ）は、連続細胞培養槽１００の培養環境を設定する変数である。設定値ＳＶは、一または二以上のパラメータで構成される。パラメータとしては、例えば、培地の供給速度、連続細胞培養槽１００中の培養液の温度、ｐH、溶存酸素濃度、培養液の攪拌速度、灌流率等が挙げられる。設定値ＳＶにより所望の培養環境を実現するため、連続細胞培養装置１には、図示していない、培養液ｃの温度を調節するための温度調整器、培養液ｃのｐＨを調整するためのｐＨ調整器、培養液ｃ中の溶存酸素濃度を調整する酸素濃度調整器、培養液ｃを均一に攪拌するための攪拌器、培養液ｃを灌流するための灌流器等が設けられている。
　精製工程Ｐ２は、細胞から分泌された特定の産生物（生理活性物質、抗体などの有用なタンパク質等）と、それ以外の不用な物質（細胞殻、ウイルス、細胞から分泌された乳酸やアンモニアなどの産生物等）とを分離することで、製品が所定の品質を有するように特定の産生物を精製する工程である。
　精製工程Ｐ２では、特定の産生物を分離することができれば、用いられる精製装置（手法）は特に限定されない。精製装置としては、例えば、図１に示すような、連続キャプチャー装置，ウイルス不活化装置，ろ過滅菌装置や、図示していない重力沈降装置，超音波凝集装置，ろ過分離装置等が挙げられる。精製工程Ｐ２では、これらの精製装置が単独でまたは組み合わせて用いられる。
　
　なお、上述した精製工程Ｐ２では、それぞれ公知の手法および装置を用いることができる。
　ここで、上述した工程のうちの培養工程Ｐ１で用いられる連続細胞培養装置１の制御方法の一実施形態ついて、図３，図４を参照して詳述する。
　連続細胞培養装置１の制御方法は、培養環境を設定する設定値ＳＶを入力して連続細胞培養装置１を制御する。本実施形態の連続細胞培養装置１の制御方法は、図３に示すように、第１ステップＳ１と、第２ステップＳ２と、第３ステップＳ３とを備えている。
［第１ステップ］
　第１ステップＳ１は、設定値ＳＶでの培養環境の実測値ＰＶと、培養して得られた培養液ｃの分析値ＡＶと、を所定のタイミングで取得するステップである。第１ステップＳ１は、センサ１０１，１０２、培養液分析装置６００等により実測値ＰＶおよび分析値ＡＶを測定することで実行される。
　第１ステップＳ１では、具体的には、あらかじめ設定された設定値ＳＶ（以下、「既設の設定値ＳＶ」ともいう）での培養環境下で運転された連続細胞培養装置１における培養環境（培養液ｃの温度，ｐＨ，圧力、溶存酸素濃度，溶存二酸化炭素濃度，培養液量など）に関する実測値ＰＶをセンサ１０１等を用いて取得する。また、第１ステップＳ１では、既設の設定値ＳＶを適用して培養した培養液ｃについての品質や生産性の指標（生細胞数、抗体濃度、夾雑物濃度など）である分析値ＡＶをセンサ１０２、培養液分析装置６００等を用いて取得する。実測値ＰＶおよび分析値ＡＶそれぞれを取得（実測）するタイミング（以下、「所定のタイミング」ともいう）は、連続的な「常時」であってもよく、断続的な「適時」であってもよい。また、実測値ＰＶと分析値ＡＶとは、同じタイミングで取得してもよく、異なるタイミングで取得してもよい。
［第２ステップ］
　第２ステップＳ２は、所定のタイミングで取得した実測値ＰＶと分析値ＡＶとを用い、培養環境を設定し直す新たな設定値ＳＶを求めるための関数Ｆを機械学習により導出するステップである。第２ステップＳ２は、後述する制御装置５００のデータベース５０１、データ抽出部５０２、および機械学習部５０３により実行される。
　第２ステップＳ２では、具体的には、教師データとなる第１ステップＳ１で取得した実測値ＰＶと分析値ＡＶとを用いて機械学習しながら、新たな設定値ＳＶを算出するための関数Ｆを導出する。
　機械学習する際の学習手法としては、例えば、ベイズ推定、サポートベクター回帰、ランダムフォレスト回帰、ニューラルネットワーク等が挙げられる。
　これらの中では、機械学習は、ベイズ推定またはサポートベクター回帰を用いて行われることが好ましい。ベイズ推定やサポートベクター回帰を機械学習に適用することで、教師データとなる比較的少ない実測値ＰＶおよび分析値ＡＶのデータから、より的確な関数Ｆを導出することができる。このようなベイズ推定やサポートベクター回帰を用いた学習方法は、プロセス開発の際の限られたサンプル（利用可能な実測値ＰＶ、分析値ＡＶなどのデータが少ない状況）で、かつ市場への医薬品の供給が急がれる状況下において、特に有効な手法である。
［第３ステップ］
　第３ステップＳ３は、関数Ｆを用い、所望する培養液ｃの目標値ＴＶ（Ｔａｒｇｅｔ　Ｖａｒｉａｂｌｅ）に基づき新たな設定値ＳＶを求め、この新たな設定値ＳＶを連続細胞培養装置１に入力して培養を行うステップである。第３ステップＳ３は、制御装置５００の設定値演算部５０４（後述）、連続細胞培養槽１００、培地添加装置２００、細胞分離装置３００、および培養環境調整装置４００により実行される。
　第３ステップＳ３では、まず、所望する培養液ｃの目標値ＴＶと、第２ステップＳ２で導出した関数Ｆとを用いて新たな設定値ＳＶを算出する。
　
　所望する培養液ｃの目標値ＴＶは、品質や生産性に関わる指標（生細胞数、抗体濃度、夾雑物濃度など）である。
　なお、新たな設定値ＳＶは、所定の範囲内の値となるように求められてもよい。具体的には、例えば、連続細胞培養装置１を運転する培養環境などの条件（遵守すべき各パラメータの設定範囲）があらかじめ定められている場合がある。かかる場合、関数Ｆを用いて算出された新たな設定値ＳＶが上記設定範囲から外れた値であると、関数Ｆを用いて算出された新たな設定値ＳＶを上記設定範囲に収まるように修正し、修正後の値を新たな設定値ＳＶとしてもよい。これにより、例えば、承認された医薬品の製造条件下で細胞を培養することができる。
　次に、算出された新たな設定値ＳＶを連続細胞培養装置１に入力し、この新たな設定値ＳＶを用いて運転された連続細胞培養装置１の培養環境下で培養液ｃの培養を行う。すなわち、既設の設定値ＳＶを新たな設定値ＳＶに置換することで、新たな培養環境下で培養液ｃの培養が行われる。なお、既設の設定値ＳＶを構成するパラメータの値と、新たな設定値ＳＶを構成するパラメータの値とが同じ場合には、当該パラメータは、同一の値に保持される。
　ここで、連続細胞培養装置１の制御方法では、第３ステップＳ３で用いられる関数Ｆとして、所定のタイミングで取得した最新の実測値ＰＶと最新の分析値ＡＶとを含めて機械学習により随時導出した新たな関数Ｆが用いられる。すなわち、第３ステップＳ３では、培養液ｃに関する最新の情報に基づいて随時更新された最新の関数Ｆが用いられ、最新の関数Ｆにより新たな設定値ＳＶが算出される。
　関数Ｆを新たな関数に更新するのは、上述した実測値ＰＶおよび分析値ＡＶを取得する所定のタイミングと同じタイミング（連続的な「常時」または断続的な「適時」）であってもよく、所定のタイミングと異なるタイミングであってもよい。所定のタイミングと同じタイミングで更新する場合、最新の実測値ＰＶと最新の分析値ＡＶとを用いて得られた新たな設定値ＳＶでの培養環境下で培養液ｃの培養を行うことができる。
　次に、上述した連続細胞培養装置の制御方法を実行可能な制御装置について説明する。図４に示すように、連続細胞培養装置１の制御装置５００は、例えば、データベース５０１と、データ抽出部５０２と、機械学習部５０３と、設定値演算部５０４とにより構成することができる。
　データベース５０１は、設定値ＳＶ、所定のタイミングで取得した実測値ＰＶおよび分析値ＡＶ、その他のロットや工程情報等のデータを格納する。
　データ抽出部５０２は、データベース５０１に格納されているデータのうち、後述する機械学習部５０３および設定値演算部５０４で用いられるデータを適時抽出する。
　機械学習部５０３は、ステップＳ２を実行する部位である。機械学習部５０３は、データ抽出部５０２を介してデータベース５０１から取得した実測値ＰＶおよび分析値ＡＶを用い、培養環境を設定し直す新たな設定値ＳＶを求めるための関数Ｆを導出するための機械学習を行う。機械学習を行う際の教師データとなる実測値ＰＶおよび分析値ＡＶには、最新の実測値ＰＶおよび最新の分析値ＡＶを含めてもよい。最新の実測値ＰＶおよび最新の分析値ＡＶを含めることで、最新の情報を含めてより多くの教師データを用いた機械学習により、より的確な関数Ｆを導出することができる。
　設定値演算部５０４は、ステップＳ３における新たな設定値ＳＶを求める部位である。設定値演算部５０４は、機械学習部５０３で導出された関数Ｆを用い、所望する培養液ｃの目標値ＴＶに基づき新たな設定値ＳＶを求める。設定値演算部５０４で求められた新たな設定値ＳＶに含まれる各パラメータの情報（値）は、連続細胞培養槽１００，培地添加装置２００，細胞分離装置３００，培養環境調整装置４００に送出される。
　上述した制御装置５００は、例えば、以下のようなハードウェアにより構成することができる。すなわち、データベース５０１は、各種データを記憶する記憶装置等により構成される。記憶装置は、任意の種類の記憶媒体によって構成することができ、例えば、半導体メモリ、ハードディスクドライブ等を含んでいてもよい。データ抽出部５０２、機械学習部５０３、および設定値演算部５０４は、上述した処理を実行可能なセントラルプロセッシングユニット（ＣＰＵ）等により構成することができる。
　以上のように、連続細胞培養装置１の制御方法によれば、第３ステップＳ３で用いられる関数Ｆは、所定のタイミングで取得した最新の実測値ＰＶと分析値ＡＶとを含めて機械学習により随時導出した新たな関数Ｆであるので、最新の情報を含めてより多くの教師データを用いた機械学習により、より的確な新たな設定値ＳＶを求めることができ、より適した培養環境下で培養を行うことができる。その結果、所望の品質および生産性を有する製品を確実に製造することができる。
＜細胞培養を伴う培養装置の制御方法＞
　本開示の細胞培養を伴う培養装置の制御方法は、＜培養装置の制御方法＞の項で上述した培養装置の制御方法が、細胞の培養を伴うバイオ医薬品の製造に用いられることを特徴とする。
　上述の実施形態で例示した連続細胞培養装置１の制御方法のように、本開示の培養装置の制御方法によれば、より適した培養環境下で細胞を培養して、高品質かつ高い生産性で抗体医薬などのバイオ医薬品を製造することができる。そのため、本開示の培養装置の制御方法は、細胞の培養を伴うバイオ医薬品の製造に用いられる、細胞培養を伴う培養装置の制御方法に好適に適用することができる。
　なお、本開示は、上述した実施形態の構成に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。上述した実施形態の構成のうちの一部を削除したり、他の構成に置換してもよく、上述した実施形態の構成に他の構成を追加等してもよい。
　例えば、上述した実施形態では、培養装置の制御方法として、抗体医薬品（バイオ医薬品）を製造する連続細胞培養装置１の制御方法を例示して説明した。しかしながら、本開示の培養装置の制御方法は、培養により増殖することができれば細胞以外の培養にも適用することができる。本開示の培養装置の制御方法は、例えば、単細胞生物や多細胞生物のような微生物の培養により化粧品などを製造する培養装置の制御方法等にも適用することができる。
　また、上述した実施形態では、培養装置の制御方法を適用する培養装置として、連続培養装置１を例示して説明した。しかしながら、本開示の培養装置の制御方法は、図５に示すような、バッチ処理を行う培養装置（バッチ式培養装置）の制御方法に適用してもよい（図５では、バッチ式細胞培養装置を用いたバイオ医薬品原薬の製造工程を例示）。バッチ式培養装置の制御方法においても、連続培養装置と同様に、設定値、実測値、分析値、目標値、関数を取り扱うことができる。
　１　連続細胞培養装置（培養装置）
　ＳＶ　設定値
　ＰＶ　実測値
　ＡＶ　分析値
　ＴＶ　目標値
　Ｓ１　第１ステップ
　Ｓ２　第２ステップ
　Ｓ３　第３ステップ
　Ｐ１　培養工程
　Ｐ２　精製工程
　

Claims (5)

  1. 　培養環境を設定する設定値を入力して培養を行う培養装置を制御する、培養装置の制御方法であって、
    　前記設定値での培養環境の実測値と、培養して得られた培養液の分析値と、を所定のタイミングで取得する第１ステップと、
    　前記所定のタイミングで取得した実測値と分析値とを用い、前記培養環境を設定し直す新たな設定値を求めるための関数を機械学習により導出する第２ステップと、
    　前記関数を用い、所望する培養液の目標値に基づき新たな設定値を求め、この新たな設定値を入力して培養を行う第３ステップと、を備え、
    　前記第３ステップで用いられる関数は、所定のタイミングで取得した最新の実測値と分析値とを含めて機械学習により随時導出した新たな関数であることを特徴とする制御方法。
  2. 　前記関数を、前記所定のタイミングと同じタイミングで前記新たな関数に更新する請求項１に記載の制御方法。
  3. 　前記機械学習は、ベイズ推定またはサポートベクター回帰を用いて行われる請求項１に記載の制御方法。
  4. 　前記新たな設定値は、所定の範囲内の値となるように求められる請求項１に記載の制御方法。
  5. 　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の制御方法が、細胞の培養を伴うバイオ医薬品の製造に用いられる、細胞培養を伴う培養装置の制御方法。
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