⼈⼯知能を活⽤した微⽣物培地コンサルティング

ラボオートメーションおよび多検体培養によるハイスループット培養データ収集・エキス類成分DB・AIや最適化アルゴリズム⽀援による最適培地組成の探索・バイオものづくりに適した培地や培養⽅法の提案を⼀貫して⽀援するためのシステムの開発。

⼤腸菌によるタンパク質⽣産(PoC)

• AIを⽤いた最適化アルゴリズムでM9培地を改変して、⽣産量を1.95倍に増加。
• エキス成分DBを活⽤して優れた合成培地を設計（T社市販培地の1.51倍）
• 半合成培地を設計（SOC培地の6.61倍）

※培地最適化システム検証のため、⼤腸菌による緑⾊蛍光タンパク質⽣産を例に有効性を検証

• 培地コンサルティングサービスの提供（例︔⽣産性を改善する培地の提案、増殖や物質⽣産を阻害する物質の特定、育種株（スマートセル等）と野⽣株の栄養要求性の変動の検出および特定、解析結果に基づく培養⽅法の提案）
• バイオファウンドリサービス提供企業への培地最適化システムの提供・システム構築⽀援

• Tachibana, S. et al.: Machine learning modeling of the effects of media formulated with various yeast extracts on heterologous protein production in Escherichia coli, Microbiology Open, 10(3), e1214 (2021)
• ⼩⻄正朗: 成分分析と機械学習を⽤いた微⽣物培地解析に関する研究，⽣物⼯学会誌，100(3)，125-130 (2022)