細胞培養の実験科学におけるデータサイエンス・機械学習の基礎から解説！

培地開発に機械学習を活用するための注意点とは？

機械学習による細胞培養の培地改良および

開発のポイント

実験系技術者ためのデータサイエンス

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

細胞培養は、学術研究、バイオモノづくり、再生医療など多岐にわたる分野の基本的な技術です。細胞と培地の両方の複雑さから、細胞増殖と培養の厳密なコントロールは依然として難題であり、細胞培養の再現性や生産性に関する問題が生じやすいです。この分野での個人の経験に頼る傾向をデータサイエンスによって解決し、細胞増殖の予測や合理的な培地改良を実現することが可能です。実験科学に機械学習の導入により、実験系技術者は根拠に基づいた研究開発を行うことが期待されます。本講演では、具体的な事例を用いて、細胞増殖と培養に寄与する培地成分の学習分析や培養目的に合わせた培地のカスタマイズ方法を多数紹介します。数理統計学や情報科学の専門知識を持たなくても分かる内容構成となっており、実験系研究開発者が十分に理解できるように説明します。

◆習得できる知識

• 培地最適化の方法論に関する包括的な理解
• 細胞培養の実験科学におけるデータサイエンス・機械学習の基本的な考え方
• 培地開発に機械学習を活用するための注意点
• 実験技術者と情報解析者との協力のポイント

◆キーワード

細胞培養、機会学習、培地最適化、学習分析、培地改良、研修、セミナー

担当講師

筑波大学　准教授　博士（生命科学）應 蓓文 氏

《専門》
システム生物学

《略歴》
東京大学大学院で博士号（生命科学）取得
フランス国立科学研究センター研究員、大阪大学大学院情報科学研究科助教、特任准教授経て、筑波大学生命環境系准教授（現在に至る）
複数国際学術誌編集委員務める

セミナープログラム（予定）

1．細胞培養
1-1　細胞の基本
1-2　細胞増殖に対する定量的評価
1-3　細胞培養に使用される培地の分類と現状

2．培地改良と開発の方法
2-1 生物実験科学的な手法
2-2 統計学的方法
2-3 機械学習を活かした方法

3．機械学習による培地最適化
3-1 機械学習の応用と現状
3-2 培養実験から学習までの概要
3-3 機械学習ための実験データの取得と注意点
3-4 学習アルゴリズムの概要と学習モデルの構築

4．細胞増殖と培養における学習分析
4-1 学習分析の概要
4-2 一般的な学習分析方法（統計学手法・学習アルゴリズム）
4-3 事例①　異なる増殖期に寄与する培地成分の学習分析
4-4 事例②　代謝産物の生産量を決定する培地成分の予測と培地改良

5．能動学習
5-1 能動学習とは
5-2 事例①　能動学習によるHela細胞培養の培地最適化
5-3 事例②　能動学習による大腸菌と乳酸菌の選択的培養の培地チューニング

6．まとめと展望
6-1 機械学習の強みと制約
6-2 知財と市場展望

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年07月25日（木） 12:30～16:30

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）
会員： 46,200円 （本体価格：42,000円）

会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
★1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。

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備考

• 本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。

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