生物学的および化学的プロセスは、化粧品や洗剤から必須食品成分や命を救う医薬品まで、膨大な製品を作成するために不可欠です。これらの生産プロセスがより効率的でよりスマートであり、より手頃な価格で持続可能な製造がより高品質の最終製品の製造をもたらすと想像してください。これは、最先端のチップテクノロジー、AI、および人間の専門知識が収束して生産方法を根本的に変換する高度なバイオ製造の約束です。
生物学的および化学的プロセスの効率を改善するには、正確な品質とプロセス制御が必要です。適切なデータと知識を収集することは、プロセスの洞察を効果的な介入に変換するためにこの努力において重要です。革新に関する研究センサーしたがって、正確なシミュレーションモデルとよく訓練された演算子が不可欠であり、高度なバイオ製造の追求に貴重なツールを提供します。
精密療法の課題
CAR-Tや幹細胞療法のヒト細胞の生物学的生成など、バイオ製造の課題を考慮してください。治療のためのエンジニアリング細胞のプロセスは、患者にとっては長いが時間的に批判的です。それは患者ごとに行われ、かなりの量の肉体労働を伴う必要があり、費用がかかります。さらに、治療の有効性は、最終製品の品質に直接関係しています。これらの課題は、オフターゲットまたは非特異的効果を含む臨床的関連性に影響を与えます。
従来、生物学的プロセス制御には「オフライン」モニタリングが含まれます。ここでは、後の分析のためにサンプルが流れから採取されます。このような測定値は、サンプリング時の製品の品質を貴重な兆候を提供し、将来のプロダクションに重要な洞察を提供します。ただし、サンプリングと分析の間に時間がかかるため、進行中のプロセスへのリアルタイムの調整は許可されていません。したがって、革新的な細胞療法を手頃な価格で市場に投入するには、プロセス制御の大幅な改善が必要です。
インライン生産プロセスの監視は、この必要な改善に向けた一歩を提供する可能性があります。インラインセンサーを使用すると、プロセスステップを監視およびリアルタイムで調整できます。これにより、総生産時間を短縮し、コストを削減するだけでなく、最終製品の品質を改善しながら、原材料とエネルギーの消費も削減します。
小型インラインセンサー
インラインセンサーは存在しますが、それらは商品ではありません。たとえば、インラインモニタリング用のプローブは、バイオリアクターのpHや温度のプローブが40年以上存在してきました。ただし、生物学的生産に関連するすべてのパラメーターを測定するには、多数のプローブとオフラインシステムが必要です。これにより、インストール、キャリブレーション、データ処理、さらには滅菌の課題が発生します。
IMECの研究者は、さまざまなインラインセンサーを1つのプローブに成功裏に組み合わせて組み合わせました。結果として得られる統合された、小型化された、多文化、およびマルチパラメトリックプロセス分析技術（PAT）センサーは、たとえばバイオリアクターのリアルタイムで、温度、溶解酸素、電気伝導率、グルコース、乳酸、さらには細胞密度を同時に測定できます。その結果、生物学的または化学的プロセスをより密接に監視することができ、製品の収量と品質が向上します。
神秘的なモデルから教育者や協力者まで
AIの否定できない利点にもかかわらず、「ブラックボックス」の性質のために、業界でのその実装は限られたままです。解決策として、透明で「説明可能な」AIは、理解可能な人間の言語で意思決定プロセスを説明するインターフェイスを提供し、人間のオペレーター間で信頼を築き、テクノロジーとの相互作用を強化できます。
さらに、透明なAIは、オペレーターを通知するだけでなく、オペレーターを教育する可能性があります。通常、重要なプロセスステップを理解して制御するには、長年の経験が必要です。 AIの支援により、経験豊富なオペレーターの学習曲線が大幅に短縮され、独立性と有効性が向上する可能性があります。逆に、AIモデルはオペレーターの専門知識からも学ぶことができます。
業界パートナーとの別のプロジェクトで、IMECはそのようなモデルの実装とその価値の実装を実証しました。まず、生産プロセスをデジタル化し、その最適化のためにAIモデルにリンクし、最終的にオペレーターとの相互作用を可能にします。専門家は、温度や粘度などの測定と生産プロセスの間の相関を特定することができました。したがって、センサー情報は、年功序列や歴史的正確性などの要因を考慮して、人間の知識を通じて文脈化される可能性があります。
これにより、AIモデルは、専門家の入力と根本的な経験に基づいて学習することができました。このプロジェクトでは、このような構造化されたアプローチにより、新しいプロセスの洞察と樹脂の生産（Allnex Belgium）の生産、安定性の向上、市場までの布地軟化剤（Procter＆Gamble）の速度が発生しました。
イノベーションのためのハードウェア、人間の専門知識、AIの活用
データと知識の制約により、伝統的にステアリング（バイオ）化学プロセスが制限されていました。プロセス分析テクノロジー（PAT）などのセンサーはデータ収集を最適化しますが、既存の人間の専門知識にサポートされているAI駆動型ソリューションは、知識の革新を推進します。この高度なハードウェア、専門知識、AIの相乗効果は、より効率的なプロセス、廃棄物の減少、イノベーションのための前例のない機会をもたらします。
この専門知識をまとめることにより、研究センターは（バイオ）化学産業のパラダイムシフトを強調し、業界のパートナーがプロセス最適化開発の最前線に留まるように積極的に協力するように誘います。