【インタビュー更新】アステラス製薬様の Epistra AI × ロボット活用事例：収量50～100倍向上の背景とは

細胞培養における再現性という課題に、アステラス製薬がAIとロボットの連携で挑んだ開発事例を、弊社HPにて公開いたしました。本取り組みを主導された井上 敦様（アステラス製薬）へのインタビュー形式でご紹介しています。

細胞医薬品の研究・開発に取り組むあなたへ

こんな悩み、ありませんか？

• 長期培養での細胞の「ばらつき」が大きく、実験結果の再現性が低い
• 経験や文献頼りの条件検討では、目標を達成する培養条件を発見できない
• 細胞製造のプロセス開発を効率的に進めたいが、具体的な打ち手がない

細胞医薬品の実用化において、こうした課題は長年の壁となってきました。 とくに分化誘導が必要な長期培養では、条件検討を行う際にも膨大な時間とコストがかかり、「たくさんの条件は検討できない」「思ったほどいい結果が出ない」といった細胞培養特有の課題が、現場を悩ませてきました

解決の鍵は、AI × ロボットにありました

アステラス製薬 × Robotic Biology Institute（RBI）× エピストラの３社連携によるケーススタディ「NK細胞分化プロセスの最適化」では、前述の課題を解決し、次世代の細胞医薬品製造の実現に向けて新たなアプローチを提示しました。

【成果①】「ブレない培養」

ロボットを用いた実験自動化により、「ブレない培養」を実現（CV値5.9%）

【成果②】「大幅な収量の向上」

ロボットによる高精度データを基盤に、Epistra の実験条件最適化AI Epistra Accelerate で条件最適化。 わずか3ヶ月という短期間で、文献報告と比較して50倍から100倍の収量条件を多数発見。

【成果③】「デザインスペースの推定機能」

Epistra Accelerate による条件空間のモデル化により、有効な条件範囲（デザインスペース）の推定に成功。 プロセス開発の初期段階からQbD（Quality by Design）を意識した検討が可能に。

インタビューでは本取り組みの背景や成果について、プロジェクトをリードされたアステラス製薬株式会社の井上 敦様にお話を伺いました。 AIやロボティクスを活用したプロセス開発に関心のある方は、ぜひご一読ください。