估计装置、学习装置、优化装置、估计方法、学习方法以及优化方法与流程

技术特征：
1.一种估计装置，具备：受理部，其受理测定数据的输入，所述测定数据包含在从将细胞接种至培养基起经过了规定期间之后的至少一个定时测定包含该细胞和该培养基的培养容器内的至少一种物质所得到的测定结果；预测部，其通过将所述受理部受理的所述测定数据输入到用于预测通过培养所述细胞而制造的生物药品的原料药的品质的预测模型，来生成表示所述原料药的品质的品质预测数据；以及输出部，其输出所述预测部生成的所述品质预测数据。2.根据权利要求1所述的估计装置，其中，所述测定数据包含在从将所述细胞接种至所述培养基起的多个定时测定所述至少一种物质所得到的测定结果。3.根据权利要求1或2所述的估计装置，其中，所述测定数据包含在开始培养所述细胞时测定所述至少一种物质所得到的测定结果。4.根据权利要求1～3中的任一项所述的估计装置，其中，所述测定数据包含在所述细胞的对数增殖期测定所述至少一种物质所得到的测定结果。5.根据权利要求1～4中的任一项所述的估计装置，其中，所述测定数据包含在所述细胞的稳定期测定所述至少一种物质所得到的测定结果。6.根据权利要求1～4中的任一项所述的估计装置，其中，所述测定数据包含在所述细胞的死亡期测定所述至少一种物质所得到的测定结果。7.根据权利要求1～6中的任一项所述的估计装置，其中，所述至少一种物质是所述细胞摄取的营养素、通过所述细胞的代谢而生成的代谢物以及所述细胞中的至少一者。8.根据权利要求1～7中的任一项所述的估计装置，其中，通过输入所述受理部受理的所述测定数据，而从所述预测模型输出以第一观点评价了所述原料药的品质的情况下的第一预测值和以第二观点评价了所述原料药的品质的情况下的第二预测值，所述品质预测数据包含所述第一预测值和所述第二预测值。9.根据权利要求1～7中的任一项所述的估计装置，其中，通过输入所述受理部受理的所述测定数据，而从所述预测模型输出以规定的观点评价了所述原料药的品质的情况下的预测值，所述预测部包括基于所述预测值来判定所述原料药的品质的判定部，所述品质预测数据包含判定所述原料药的品质所得到的判定结果。10.根据权利要求1～9中的任一项所述的估计装置，其中，所述受理部还受理表示所述细胞的培养条件的条件数据的输入，所述预测部通过将所述受理部受理的所述测定数据和所述条件数据输入到所述预测模型来生成所述品质预测数据。11.一种学习装置，具备：受理部，其受理包含测定数据和品质数据的学习用数据，所述测定数据包含在从将细
胞接种至培养基起的多个定时测定包含该细胞和该培养基的培养容器内的至少一种物质所得到的测定结果，所述品质数据是对用所述细胞制造的生物药品的原料药进行解析所得到的数据；以及模型生成部，其通过使用所述受理部受理的所述学习用数据执行学习处理来生成预测模型，所述预测模型用于基于测定培养所述细胞的中途的培养容器内的所述至少一种物质所得到的测定结果、来生成表示用该培养的中途的培养容器中包含的所述细胞制造的所述生物药品的所述原料药的品质的品质预测数据。12.根据权利要求11所述的学习装置，其中，所述学习用数据还包含表示所述细胞的培养条件的条件数据，所述条件数据包含用于定义所述培养条件的多个参数的值，所述学习装置还具备使所述多个参数的值的组合优化的优化部，所述优化部以所述多个参数的值和基于所述多个参数的值培养了所述细胞时所得到的所述品质数据为输入，来估计所述多个参数的值的最优组合。13.根据权利要求11所述的学习装置，其中，所述学习用数据还包含表示所述细胞的培养条件的条件数据，在所述受理部受理的所述学习用数据中包含以第一培养条件培养了所述细胞时所得到的第一学习用数据和以第二培养条件培养了所述细胞时所得到的第二学习用数据，所述模型生成部通过使用所述第一学习用数据和所述第二学习用数据执行所述学习处理来生成所述预测模型。14.一种估计方法，包括以下步骤：将细胞和培养基放入培养容器内来培养该细胞；测定步骤，在从将所述细胞接种至所述培养基起经过了规定期间之后的至少一个定时测定所述培养容器内的至少一种物质；通过将包含在所述测定步骤中得到的测定结果的测定数据输入到用于预测通过培养所述细胞而制造的生物药品的原料药的品质的预测模型，来生成表示所述原料药的品质的品质预测数据；以及输出所述品质预测数据。15.一种学习方法，包括以下步骤：将细胞和培养基放入培养容器内来培养该细胞；测定步骤，在从将所述细胞接种至所述培养基起的多个定时测定所述培养容器内的至少一种物质；解析步骤，对通过培养所述细胞而制造的生物药品的原料药的品质进行解析；以及通过使用包含通过所述测定步骤得到的测定结果的测定数据和通过所述解析步骤得到的品质数据的学习用数据执行学习处理来生成预测模型，所述预测模型用于基于测定培养所述细胞的中途的培养容器内的所述至少一种物质所得到的测定结果、来生成表示用该培养的中途的培养容器中包含的所述细胞制造的所述生物药品的所述原料药的品质的品质预测数据。16.一种优化装置，具备：受理部，其受理用于定义将细胞接种至培养基时的培养条件的多个参数的值和对通过
培养所述细胞而制造的生物药品的原料药进行解析所得到的品质数据；估计部，其以所述受理部受理的所述多个参数的值和所述品质数据为输入，来估计最优的所述多个参数的值的组合；以及输出部，其输出所述估计部估计出的所述多个参数的值的组合。17.一种优化方法，包括以下步骤：细胞培养步骤，将细胞和培养基放入培养容器内，在通过多个参数的值定义的培养条件下培养该细胞；解析步骤，对通过培养所述细胞而制造的生物药品的原料药的品质进行解析；以及估计步骤，以所述多个参数的值和通过所述解析步骤得到的品质数据为输入，来估计所述多个参数的值的最优组合，在所述细胞培养步骤中，将通过所述估计步骤估计出的所述多个参数的值的最优组合作为新的所述培养条件来培养所述细胞。

技术总结
估计装置(200)通过将包含在从将细胞接种至培养基起经过了规定期间之后的至少一个定时测定培养容器内的物质所得到的测定结果的测定数据(510)输入到预测模型(420)，来生成表示通过培养该细胞而制造的生物药品的原料药的品质的品质预测数据(540)。预测模型(420)是通过使用包含测定数据和品质数据的学习用数据(530)执行学习处理而生成的，该测定数据包含在从将细胞接种至培养基起的多个定时测定培养容器内的物质所得到的测定结果，该品质数据是对用细胞制造的生物药品的原料药进行解析所得到的数据。析所得到的数据。析所得到的数据。


技术研发人员：铃木崇 山本周平 丰田健一 黑田博隆
受保护的技术使用者：株式会社岛津制作所
技术研发日：2022.01.31
技术公布日：2023/10/5