現在、ヒトの細胞培養は創薬や再生医療の分野において必須の技術であるが、いまだに多くのステップやプロセスが暗黙知によって成り立っていることが多い。細胞培養のように、現象が複雑すぎる場合や適切なデータ計測方法が少ないような場合、現象一つひとつを追いかけるよりも「表現型」として全貌を捉えることで理解が進み、定量的な理解のスタートになることがある。
本講演では細胞培養全体を通じて、画像解析と情報解析を融合した非侵襲的品質解析の可能性や課題について講演する。
- 細胞培養における品質管理の現状と課題
- 細胞培養の歴史
- 細胞培養における近年の技術発展
- 細胞培養の機械化・自動化の取り組み
- 細胞培養における品質検査の重要性と課題
- 細胞培養における品質検査の現状
- 画像を用いた細胞形態情報解析
- 細胞品質評価における細胞画像解析研究の現状
- 細胞形態情報解析のコンセプト
- 細胞形態情報解析の重要ポイント
- 細胞形態情報解析を用いた細胞品質評価
- 事例紹介 (異常検出)
- 事例紹介 (細胞種判定)
- 事例紹介 (増殖予測)
- 事例紹介 (分化予測)
- 事例紹介 (分化早期予測)
- 事例紹介 (未分化予測)
- 細胞形態情報解析を用いたフェノタイプスクリーニング
- 細胞分化制御化合物のフェノタイプスクリーニング
- 薬剤応答におけるフェノタイプスクリーニング
- 細胞形態情報解析を用いた細胞製造プロセスの定量化
- 細胞培養の進行状況の可視化
- 細胞培養における手技の定量化
- 細胞培養におけるエラー検出
- 画像解析・情報解析の再生医療分野への展開の可能性と課題
- 細胞形態情報解析における情報コンテント
- 細胞画像判定のための機械学習
- AI関連技術・先端測定技術との融合に向けて