AIを活用した培養プロセスの最適化により再生医療用細胞の大量生産を実現

課題

再生医療の実用化には、移植用細胞を安定的かつ大量に供給することが不可欠です。セルエンジニアリング株式会社では、AI技術を活用した培養プロセスの最適化により、再生医療用細胞の大量生産と品質管理の課題解決を目指していました。

解決方法

セルエンジニアリング株式会社は、再生医療用細胞の培養プロセスに関する大規模データを取得し、機械学習を用いて培養条件と細胞品質の関係性を解析しました。得られた知見を基に、細胞の増殖と分化を最適に制御する培養条件をAIが自動設計するシステムを構築しました。また、培養プロセス中の細胞の品質を常時モニタリングし、異常を検知する画像解析技術も開発しました。

結果

AIを活用した培養プロセスの最適化により、セルエンジニアリング株式会社は再生医療用細胞の大量生産と品質管理の効率化に成功しました。AIが設計した最適な培養条件により、細胞の増殖速度と分化効率が飛躍的に向上し、安定的な細胞供給が可能になりました。また、画像解析による品質管理システムにより、細胞の品質を常に高い水準に保つことができるようになりました。本技術は、再生医療の普及に大きく貢献すると期待されています。