(57)【要約】【課題】生体細胞の培養環境を適切に維持し、安定させる培養制御ができる細胞培養装置を提供する。【解決手段】生体細胞を培養する培養槽、オンライン／インラインモニタリング装置、無菌サンプリング装置、分析装置、データ収集装置、データ解析装置、クラスタ分析機能を備えた細胞状態判別装置、クラスタごとの細胞の反応モデルの参照機能を備えた運転制御補正装置、を備え、前記細胞状態判別装置で判別されたクラスタにより、設定した許容値内であればクラスタに応じた細胞の反応モデルから培養の制御値を決定し、設定した許容値外であれば培養の終了を決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体細胞を培養する培養槽と、
オンライン／インラインモニタリング装置と、
無菌サンプリング装置、分析装置、データ収集装置、データ解析装置、クラスタ分析機能を備えた細胞状態判別装置と、
クラスタごとの細胞の反応モデルの参照機能を備えた運転制御補正装置と、を備える
ことを特徴とする細胞培養装置。
【請求項２】
前記細胞状態判別装置で判別されたクラスタにより、予め設定した許容値内であればクラスタに応じた細胞の反応モデルから培養の制御値を決定し、予め設定した許容値外であれば培養の終了を決定することを特徴とする請求項１に記載の細胞培養装置。
【請求項３】
前記オンライン／インラインモニタリング装置で計測した計測値が予め設定された目標値に一致するように制御を行い、前記計測値と分析装置から得た分析値からクラスタ分析で細胞の状態を識別し、その識別結果に基づき運転を制御することを特徴とする請求項１に記載の細胞培養装置。
【請求項４】
前記オンライン／インラインモニタリング装置は、圧力、流速、流量、温度、ｐＨ、濁度、伝導率、溶存酸素濃度、溶存二酸化炭素濃度、培養液濁度、の何れかを測定し、
前記無菌サンプリング装置は、培地成分濃度、細胞数、細胞の生存率、有用物質濃度、アンモニア濃度、グルコース濃度、グルタミン濃度、乳酸濃度、アミノ酸濃度、タンパク質濃度、の何れかを測定することを特徴とする請求項１に記載の細胞培養装置。
【請求項５】
前記クラスタ分析は、適応共鳴理論であることを特徴とする請求項１に記載の細胞培養装置。
【請求項６】
前記クラスタごとの細胞の反応モデルは、細胞内代謝反応モデルであることを特徴とする請求項１に記載の細胞培養装置。
【請求項７】
前記クラスタごとの細胞の反応モデルは、その目的変数が細胞数の時間積分、細胞数、抗体濃度、糖鎖修飾割合、夾雑物割合であることを特徴とする請求項１に記載の細胞培養装置。
【請求項８】
前記クラスタごとの細胞の反応モデルは、その状態変数が培養環境因子もしくは制御因子であることを特徴とする請求項１に記載の細胞培養装置。
【請求項９】
前記制御因子が、ｐＨ、溶存酸素、溶存二酸化炭素、せん断応力、攪拌回転速度、温度、栄養濃度であることを特徴とする請求項６に記載の細胞培養装置。
【請求項１０】
前記培養環境因子が、培地中のｐＨ、溶存酸素、溶存二酸化炭素、せん断応力、攪拌回転速度、温度、栄養濃度であり、状態変数が細胞増殖速度、生存率、細胞径の平均、細胞径の分布、タンパク生産速度、乳酸分泌速度、アンモニア分泌速度であることを特徴とする請求項６に記載の細胞培養装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動物細胞や微生物などの生体細胞を培養して有用生産物を収穫する細胞培養装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
動物細胞や微生物など生体の細胞を培養することにより抗体タンパクなどの有用物質を生産することができる。培養方法として、回分培養、流加培養、高密度流加培養、連続培養、高密度連続培養がある。
【０００３】
上記培養方法はいずれも培養環境、すなわち培養槽内を培養に適切な条件に維持する必要がある。適切な培養環境を維持するための運転パラメータとして、一般的に溶存酸素濃度、ｐＨ、温度、撹拌速度などが挙げられ、上記パラメータが、ある設定値の範囲内を維持するように運転制御が行われている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、生体細胞の培養に適切な培養環境で必要に応じて運転状態の目標値を適切に変更する培養制御が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２３５５４４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
生産性向上のために刻々と変化する細胞の状態に合わせて制御するには、細胞の増殖と生産物産生に適切な槽内条件を整える必要があり、培養環境因子（例えば、培地中の栄養成分濃度、酸素濃度、攪拌回転数、細胞密度、微生物個数濃度、溶存酸素濃度等）を計測して、生産性および製品の品質特性が向上もしくは一定の基準を維持するように制御する必要がある。そのためには、生産性および製品の品質特性と培養環境因子を細胞の代謝モデルを基に定式化し、生産性および製品の品質特性が最適値となるように培養環境因子の調整が必要である。
【０００７】
しかしながら、細胞内の代謝現象は非常に複雑であり、ある細胞の状態では定式化した細胞の代謝モデルで再現できるが、培養中に変化する細胞の状態をすべて細胞の代謝モデルで再現することは難しい。
【０００８】
培養中の細胞の状態は刻々と変化し、培養初期の状況では良好に制御されていたものが、経時的に細胞の状態が変わることによって目標とする培養環境を維持できない状況となることがある。通常、培養装置は計測手段を多数設置しているが、各計測パラメータから細胞の状態を判断することは、細胞代謝の複雑性から極めて困難である。そのため、特許文献１を含む従来法では、培養槽内に不適切な培養環境が存在していたとしても、これを検出した上で最適環境を維持することまでは対応していない。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、生体細胞の培養環境を適切に維持し、安定させる運転制御ができる細胞培養装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記課題を解決するために、本発明は、動物細胞あるいは微生物などの生体細胞を培養する細胞培養装置であって、生体細胞を培養する培養槽と、オンライン／インラインモニタリング装置と、無菌サンプリング装置、分析装置、データ収集装置、データ解析装置、クラスタ分析機能を備えた細胞状態判別装置と、クラスタごとの細胞の反応モデルの参照機能を備えた運転制御補正装置と、を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、前記細胞状態判別装置で判別されたクラスタにより、設定した許容値内であればクラスタに応じた細胞の反応モデルから培養の制御値を決定し、設定した許容値外であれば培養の終了を決定することができる。生体細胞の培養に適切な培養環境が確実に維持できていることを検証しつつ培養を行い、必要に応じて目標値の変更を適切に実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る細胞培養装置の概略図である。
【図２】本発明の制御装置の制御方法の実施形態に係る動作を示すフローの図である。
【図３】本発明の実施形態に係る細胞の状態の分類例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る細胞増殖曲線の図である。
【図５】本発明の実施形態に係るプロセス値のカテゴリ分析の一例を示す図である。
【図６】代謝フラックスの推定方法の概念図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例】
【００１３】
本発明の実施形態について、ＣＨＯ細胞の培養を一例として説明する。本発明の実施方法は、ＣＨＯ細胞に限定されず、微生物、酵母、動物細胞、植物などにも適用できる。
【００１４】
＜細胞状態の分類方法＞
培養槽内における細胞の状態を各計測パラメータからクラスタ分析技術を用いて識別する。クラスタ分析とは、異なる性質のものが混ざり合った集団から、互いに似た性質を持つものを集め、クラスタを作る方法で、様々な手法が存在する。分類の形式（種類、生成）においては階層的方法か非階層的方法、分類に用いる対象間の距離（類似度）においてはユークリッド距離、マハラノビス距離、コサイン距離など、クラスタの合併方法（クラスタ間の距離の測定方法）においてはウォード法、群平均法、最短距離法、最長距離法などがある。本発明においては上記いずれの方法を用いてもよいが、一例として、適応共鳴理論（ＡＲＴ：Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｔｈｅｏｒｙ）を用いた方法について示す。適応共鳴理論は典型的な認知情報処理モデルとされ、入力と記憶の類似度に基づいてカテゴリを適応的に生成・拡大させるシステムである。ニューラルネットワークの学習もよく用いられが、この手法は、新しいパターンを学習すると過去の記憶が失われ、過去の記憶を重視すると新しいパターンの入手が困難になる問題が存在する。一方、適応共鳴理論では、入力と記憶の類似度はビジランスパラメータ（警戒パラメータ）を分類尺度として用いることにより、上記問題点を解決できる。細胞培養では、過去のデータ記憶（実績）を基に細胞の状態を判断するとともに、新しいパターンの細胞状態も出てくるため、本実施例では適応共鳴理論を適用した。
【００１５】
ここで細胞の状態の分類例を図３に示す。改善もしくは一定に維持したい変数（例えば、細胞数の時間積分、細胞数、抗体濃度、糖鎖修飾割合、夾雑物割合など）を目的変数とし、培養槽内において計測されるプロセス値（オンライン、インライン、オフラインいずれでもよい）で、培養環境因子（例えば、ｐＨ、溶存酸素、溶存二酸化炭素、せん断応力、攪拌回転速度、温度、栄養濃度など）および/あるいは状態変数（例えば、細胞増殖速度、生存率、細胞径の平均、細胞径の分布、タンパク生産速度、乳酸分泌速度、アンモニア分泌速度など）のデータを入力値とし、適応共鳴理論解析を行うと、各プロセス値の組合せに応じて、細胞の状態（例えば、細胞数、増殖速度、生存率、細胞代謝）あるいは生産量・品質を図３に示すようにカテゴリ分類することができる。分類１、分類２、分類３、分類４の各カテゴリの内部は同一の細胞状態とみなすことができる。
【００１６】
培養槽内の様々なプロセスデータは適応共鳴理論解析を行うことで、正常状態のグループや異常状態のグループを記憶させ、また過去に経験のない状態の場合も新規グループとしてカテゴリを生成させることができる。
【００１７】
図１に示す細胞培養装置において、ＣＨＯ細胞を１Ｌ培養にて培養し（培養条件：１０％ウシ血清を含むＨａｍ’ｓ Ｆ１２培地）、そのモニタリングパラメータを適応共鳴理論により分析した。プロセス値が正常な培養（溶存酸素濃度を２．７ｍｇ／Ｌ、温度を３７℃、攪拌速度５０ｒｐｍ、ｐＨ７．２）と、プロセス値が設定値とずれた培養（溶存酸素の場合、温度の場合）で培養した際の細胞増殖曲線を図４に示す。正常培養と溶存酸素がずれた場合は、細胞増殖に違いは認められず、温度がずれた場合には、細胞増殖が低下することがわかる。
【００１８】
本培養のプロセス値を適応共鳴理論にて分析すると図５のようになった。正常培養と溶存酸素のずれた培養は、同じカテゴリの経時変化を示したが、温度がずれた場合には、カテゴリの経時変化が異なることがわかる。この結果は、図４の細胞増殖曲線の結果と一致し、溶存酸素のずれは異常ではないが、温度のずれは異常となることが判断可能となる。
【００１９】
カテゴリが経時的に変化するのは、細胞培養を行うと、細胞は栄養を消費し、老廃物を排出するため、培養環境が経時的に変化し、それが本クラスタ分析にも反映されたためである。適応共鳴理論を用いた本クラスタ分析では、条件が変化しない定常条件だけでなく、細胞培養のように経時的に条件が変化する非定常条件でも適用可能であることがわかる。また、時刻とカテゴリの組合せにより、培養状態の異常の有無を検知することが可能であることを確認した（図５から判断できるように単にカテゴリだけでは、異常であっても違う時刻で同じカテゴリが生成することがあるため）。
【００２０】
以上述べたように、想定される異常な培養条件で培養データを取得し、時刻とカテゴリを記録し、データベース化しておくことで、新たに細胞培養した際の細胞の状態を正常と異常に分類することができるとともに、異常の際の原因もデータベースとの照合で特定することができる。
＜細胞の状態に合わせた制御のためのモデル定式化＞
細胞の培養過程で、細胞状態の分類にて異常と判断された場合、正常な培養状態に戻すため、ｐＨ、溶存酸素、溶存二酸化炭素、せん断応力、攪拌回転速度、温度、栄養濃度などの制御因子をフィードバック制御する場合がある。その際、異常の原因ごとに制御方式が異なるため、原因ごとに制御方式のモデル定式化することが望ましく、原因ごとに、物理モデル、生物化学モデル等のモデル定式化が望ましい。一例として、細胞内代謝解析を利用したモデル定式化を以下に述べる。
【００２１】
ＣＨＯ細胞での細胞内代謝解析方法の一例を以下に述べる。本実施例では代謝解析シミュレーションを行った。シミュレーションでは解析対象となる細胞の細胞内代謝経路を想定する必要がある。本実施例では、チャイニーズハムスター卵巣細胞であるＣＨＯ細胞の細胞内代謝経路モデルを使用した。
【００２２】
ＣＨＯ細胞の細胞内代謝経路では、（１）解糖系（生物が使いやすい有機酸に変換）、（２）ペントースリン酸経路（補酵素ＮＡＤＰＨの生産過程、ヌクレオチド、ヒスチジンの合成材料）、（３）ピルビン酸−乳酸代謝（嫌気呼吸でのエネルギー生産）、（４）ＴＣＡ Ｃｙｃｌｅ（効率の良いエネルギー生産）、（５）アナプレロティック反応糖新生（不足物質の補充、糖新生に関与）、（６）脂肪酸代謝（タンパク質修飾（機能・局在制御、シグナル伝達））、（７）グリセロール３−リン酸代謝（脂質代謝に関与）、（８）アミノ酸代謝（タンパク合成に関与）を網羅しており、詳細に細胞内の代謝を表現することができることが特徴である。
【００２３】
代謝フラックスの推定方法の概念を図６に示す。シミュレーションでは最初にランダムな代謝フラックスの値（図６中、Ｒ１からＲ８）を与え、代謝経路を基に、定常状態での細胞内の各代謝物質に含まれる同位体炭素の数の比を計算する。この計算値と実験で測定した細胞内代謝物質の同位体炭素数比との比較を行い、統計学的に有意に差がある場合（異なっている場合）は、シミュレーションによる代謝物質中の同位体数炭素比の値を実験による代謝物質中の同位体炭素数比の値との平均自乗誤差が最小となるようにシミュレーションによる代謝フラックスの値を修正し、同位体炭素比を計算する。そして、統計学的な有意差がなくなるまで、以上のような実験による代謝物質中の同位体炭素数比の値を比較するという操作を繰り返す。通常は２、３回の繰り返し計算で推定できるが、何度繰り返しても統計学的な有意差が生じる場合は、代謝経路モデルが間違っているか、実験データが適切に測定されていないと判断する。また、本方法では、統計学的な考え方より推定値の信頼区間も求めることが出来る。まず、推定代謝フラックスを求め、その推定代謝フラックス（図６中、Ｒ１からＲ８）の内１つの代謝フラックス（例えばＲ３）に着目し、少しずつその代謝フラックスの値を大きくしていく。そして、実験値との比較で統計学的に有意差が出たところで、その代謝フラックスの上限値となる。下限は推定フラックスの値から少しずつ値を下げていき、統計学的に有意差が出たところで下限値となる。順次この操作を他の代謝フラックスに行うことで、すべての代謝フラックスで信頼区間を求めることが出来る。
【００２４】
上記シミュレーションでは実験による観測パラメータ（細胞内の各代謝物質の同位体炭素数比及び細胞外代謝フラックス）を必要とするが、通常、対象細胞あるいは使用する培地等によって、必要とする観測パラメータは異なる。本実施例では、細胞外フラックスとして、グルタミン、グルコース、乳酸、グルタミン酸の４種、細胞内代謝物としては、Ｐｒｙ、Ｌａｃ、Ａｌａ、Ｇｌｙ、Ｓｕｃ、Ｆｕｍ、Ｓｅｒ、Ａｋｇ、Ｍａｌ、Ａｓｐ、Ｇｌｕ、Ｇｌｎ、Ｃｉｔの１３種類を測定パラメータとした。
【００２５】
実験方法を以下に示す。細胞内代謝物の測定では、３つの工程（細胞内代謝物抽出、代謝物の誘導体化、ＧＣ／ＭＳ分析）からなる。細胞内代謝物抽出では、培養槽からＣＨＯ細胞を無菌的にサンプリング後、ＨＣｌ・１０５℃による加水分解処理を行った。その後、純粋に溶解し、０．２２μｍフィルタでフィルトレーションを行い、エバポレータにて乾燥した。代謝物の誘導体化では、乾燥したサンプルに２％ ｍｅｔｈｏｘｙａｍｉｎｅ ｈｙｄｒｏｃｈｌｏｒｉｄｅ （Ｐｉｅｒｃｅ社）を３０μＬずつ加え、軽くボルテックスにより混合し、卓上遠心で溶液を中部下部に集めた後、ヒートブロック上で５５℃、２時間反応させた。ＭＢＴＳＴＦＡ＋１％ ＴＢＤＭＣＳ溶液（Ｐｉｅｒｃｅ社）を４５μＬずつ加え、軽くボルテックスにより混合し、卓上遠心で溶液を中部下部に集めた後、ヒートブロック上で３７℃、１時間反応させた。反応溶液をＧＣ／ＭＳ分析用容器に入れ替え、分析まで常温で保管した。ＧＣ／ＭＳ分析では、ＧＣ−ＭＳ／ＭＳ（Ａｇｉｌｅｎｔ社）を用い、カラムは３０ｍ ＤＢ−３５ＭＳ ｃａｐｉｌｌａｒｙ ｃｏｌｕｍｎを使用し、測定条件はカラム温度勾配が３．５℃／ｍｉｎで１００℃から３００℃までの温度制御で、注入口温度２７０℃、キャリアガスはヘリウムガスで流量１ｍＬ／ｍｉｎで分析を行った。これらの細胞内代謝物分析データを利用して細胞内代謝フラックスを推定した。
【００２６】
次に、モデル定式化について述べる。様々な培養条件の下に実際に培養実験を行い、細胞内代謝解析を行うことで、代謝経路モデルを基にした定量的なモデル化を行う。培養条件ごとに代謝フラックスが定量的に決まるので、それをデータベース化しておき、培養中に細胞状態が異常と判断された際には、基の状態に戻すための代謝フラックスを推定し、事前に取得してあるデータベースと照合し、その推定値に合致もしくは近似できる代謝フラックス群を有する培養条件を決定し、その条件となるように培養条件の設定値を見直す。
【００２７】
以上は、適正な細胞状態を維持するための培養に必要な事前準備（データベース構築等）である。次に、それを用いた培養制御について、１Ｌ培養槽を用いた実施例を説明する。
［細胞及び培地］
培養実験には糖タンパクである組織性プラスミノーゲンアクティベータ（ｔＰＡ）を産生するチャイニーズハムスター卵巣細胞（ＣＨＯ細胞；ＣＲＬ−９６０６細胞）（付着培養／浮遊培養兼用）をＡｍｅｒｉｃａｎ Ｔｙｐｅ Ｃｕｌｔｕｒｅ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ （ＡＴＣＣ）より購入し、使用した。使用培地はＨａｍ’ｓ Ｆ１２基本培地にＦｅｔａｌ Ｂｏｖｉｎｅ Ｓｅｒｕｍ （ＦＢＳ）（最終濃度１０％）、抗生物質であるペニシリン、ストレプトマイシンを添加した培地を用いた。
［浮遊細胞の調製（付着細胞から浮遊細胞への馴化）］
培養フラスコを用いて付着状態で培養したＣＨＯ細胞をトリプシンで剥離し、遠心分離（室温、５００ｘｇ、５分）によりトリプシン溶液を取り除いた後、Ｈａｍ’ｓ Ｆ１２培地で希釈し、スピンナフラスコを用い１×１０５個／ｍＬの細胞濃度、容量１００ｍＬでインキュベータ内（３７℃、５％ＣＯ２、湿度９０％以上）にて攪拌培養した。本実験では、上記手順で付着性細胞を浮遊細胞に馴化させた細胞を用いた。
［培養操作］
１Ｌ培養槽を用いて、前節で述べた培養条件で培養を行った。播種密度は１×１０５ ｃｅｌｌｓ／ｍＬで培養中は、溶存酸素２．７ｍｇ／Ｌ、ｐＨ７．２、温度３７℃を維持するように制御した。無菌サンプリングを１日に１〜２回行い、培養液成分分析を行った。
［培養液成分の分析］ 
サンプリングした培養液より、（１）生細胞数の測定、（２）培地成分であるグルコース、グルタミン、乳酸、アンモニアの分析方法を以下に記す。
【００２８】
（１）生細胞数の測定
生細胞数は、生死細胞判定装置Ｖｉ−ＣＥＬＬ（ベックマン・コールター社）を用いて計測した。細胞培養液をＶｉ−ＣＥＬＬにセットし、トリパンブルー染色法により生死細胞の区別を行い、細胞の画像データを取得、自動計数することにより、生細胞数の値を得た。
【００２９】
（２）培地成分分析（グルコース、グルタミン、乳酸、アンモニア）
培養液中のグルコース、グルタミン、乳酸、アンモニアはＢｉｏｐｌｏｆｉｌｅ １００ｐｌｕｓ（Ｎｏｖａ社）を使用して測定した。
［培養装置の構成］
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る培養装置の構成について説明する。
【００３０】
図１に示すように、培養装置１は、培養槽２００、オンライン／インラインモニタリング装置１０１、無菌サンプリング装置１０２、分析装置１０３、データ収集装置１０４、データ解析装置１０５、細胞状態判断装置１０６、運転制御補正装置１０７、制御装置２０、ポンプ１０、モータ３０、攪拌翼４０、の他、不図示のガス（例えば、空気、酸素、二酸化炭素、等）通気装置、アルカリ添加装置、培地添加装置、等を備える。培養槽２００には計測手段を設置し、制御の指標となる値、例えば、圧力、流速、流量、温度、ｐＨ、濁度、伝導率、グルタミン濃度、溶存酸素濃度、溶存二酸化炭素濃度、グルコース濃度、アンモニア濃度、乳酸濃度、タンパク質濃度、アミノ酸濃度、培養液濁度、等を計測する。そして、それぞれの計測値に基づいて予め定めた制御目標値に収束させるべく制御手段が設けられており、それぞれ独立した制御操作を実施する。
【００３１】
オンライン／インラインモニタリング装置１０１は、培養装置の運転中に計測されるプロセス値（例えば、オンライン計測値、インライン計測値、等）をモニタリングし、モニタリングしたデータを、データ収集装置１０４へと出力する。オンラインで計測可能な計測値としては、例えば、溶存酸素濃度、温度、ｐＨ、等が挙げられる。
【００３２】
無菌サンプリング装置１０２は、オフラインでプロセス値を計測するサンプリングポートを通して、培養液のサンプリングを行う。オフラインで計測可能な計測値としては、例えば、培地成分濃度、細胞数、細胞の生存率、有用物質濃度、アンモニア濃度、グルコース濃度、グルタミン濃度、乳酸濃度、アミノ酸濃度、タンパク質濃度等が挙げられる。無菌サンプリング装置１０２を使用せず、手動により、サンプリングを行っても良い。
【００３３】
分析装置１０３は、無菌サンプリング装置１０２によりサンプリングされたサンプルを、例えば、細胞数、生存率、有用物質濃度、アンモニア濃度、グルコース濃度、グルタミン濃度、乳酸濃度、等分析をする。これ以外にも、アミノ酸濃度、アポトーシス分析、糖鎖分析などを行ってもよい。
【００３４】
データ収集装置１０４は、オンライン／インラインモニタリング装置１０１により計測された計測結果、及び分析装置１０３により分析された分析結果に基づいて、モニタリングパラメータｍｉを集積する。なお、データ収集装置１０４は、計測結果及び分析結果を、直接データ記録しても良いし、手動により入力しても良い。
【００３５】
モニタリングパラメータｍｉとしては、例えば、溶存酸素濃度、温度、ｐＨ、細胞数、細胞の生存率、有用物質濃度、アンモニア濃度、グルコース濃度、グルタミン濃度、乳酸濃度、アミノ酸濃度、アポトーシス細胞割合、糖鎖割合、溶存二酸化炭素、せん断応力、栄養濃度、老廃物濃度、等が挙げられる。
【００３６】
データ解析装置１０５は、モニタリングパラメータｍｉを、必要に応じて品質パラメータｑｉ（＝Ｆ（ｍｉ））に変換する。品質パラメータｑｉとしては、例えば、増殖速度、グルタミン消費速度、グルコース消費速度、アンモニア分泌速度、乳酸分泌速度、有用物質生産速度、単位時間単位細胞数あたりのグルタミン消費速度、単位時間単位細胞数あたりのグルコース消費速度、単位時間単位細胞数あたりのアンモニア分泌速度、単位時間単位細胞数あたりの乳酸分泌速度、単位時間単位細胞数あたりの有用物質生産速度、等が挙げられる。
【００３７】
例えば、データ解析装置１０５は、細胞数を、細胞の経時変化に基づいて、増殖速度に変換する。また、データ解析装置１０５は、グルタミン濃度を、グルタミン消費速度へと変換する。また、データ解析装置１０５は、グルコース濃度を、グルコース消費速度に変換する。また、データ解析装置１０５は、アンモニアを、アンモニア分泌速度に変換する。また、データ解析装置１０５は、乳酸を、乳酸分泌速度へと変換する。また、データ解析装置１０５は、細胞数と増殖速度の結果における様々な組み合わせを、単位時間、単位細胞数あたりのグルタミン消費速度、グルコース消費速度、アンモニア分泌速度、乳酸分泌速度に変換する。
【００３８】
細胞状態判断装置１０６は、モニタリングパラメータｍｉ及びデータ解析装置１０５により変換されたパラメータ群（品質パラメータｑｉ）を入力値として、クラスタ分析を行い、細胞の状態を判断する。細胞状態判断装置１０６は、過去の培養実績を記録した実績データベースと、現在のデータとを照合し、細胞の状態が異常であるか否かの判別や、細胞の状態が異常である場合の原因推定を行う。
【００３９】
運転制御補正装置１０７は、細胞状態判断装置１０６により、細胞の状態が正常と判断された場合、元の設定値を変更することなく、そのまま培養条件が一定となるように、制御する。
【００４０】
一方、運転制御補正装置１０７は、細胞状態判断装置１０６により、細胞の状態が異常と判断された場合、元の設定値を変更し、新たな培養条件となるように、制御する。この場合、運転制御補正装置１０７は、過去のカテゴリ例、過去の時刻例に基づいて、クラスタ分析により生成したカテゴリ、細胞の状態が異常と判断された時点での培養時刻から原因推定を行う。
【００４１】
原因解決が可能な場合、運転制御補正装置１０７は、カテゴリごとの反応モデル（例えば、カテゴリ１：ｑｉ＝Ｆ（Ｓｉ），カテゴリ２：ｒｉ＝Ｆ（Ｓｉ））が蓄積されたデータベースの中から、原因解決に適した培養条件を選択し、元の設定値を変更する。一方、原因解決が不可能な場合、あるいは、原因が判明しない場合、運転制御補正装置１０７は、必要に応じて、培養装置の運転を停止させるために、元の設定値を変更する。
【００４２】
制御装置２０は、培養装置の運転中に計測されるプロセス値（計測値）が、予め設定された目標値と一致するように、培養条件（例えば、培養制御パラメータＳｉ）を制御する。培養制御パラメータＳｉとしては、例えば、攪拌翼４０の回転速度、ガス通気量、アルカリ注入量、ヒーター電流、冷却水循環速度、等が挙げられる。
【００４３】
制御装置２０は、細胞状態判断装置１０６により、細胞の状態が正常と判断された場合、培養制御パラメータＳｉを変更しない。一方、制御装置２０は、細胞状態判断装置１０６により、細胞の状態が異常と判断された場合、異常の種類により、培養制御パラメータＳｉを変更するか否かを決定する。細胞の状態が正常に戻る異常であれば、制御装置２０は、培養制御パラメータＳｉを変更する。この際、制御装置２０は、細胞の状態とフィードバック制御のための定式化されたモデルにおけるデータベースを照合し、細胞の状態を正常に戻すために、最も適切な培養制御パラメータＳｉを選択する。細胞の状態が正常に戻らない異常であれば、制御装置２０は、培養制御パラメータＳｉを変更しない。この際、制御装置２０は、必要に応じて警報手段によって異常警報（アラーム）を出力する制御を行っても良い。
【００４４】
また、制御装置２０は、培養槽２００より採取される培養液試料の分析値を含むプロセス値に基づいて、細胞の状態を推定し、推定した細胞の状態に基づいて、目標値の設定及び変更を行う。制御装置２０による目標値の設定及び変更は、コンピュータによって行うことが可能である。
【００４５】
また、制御装置２０は、培養槽２００に設けられる計測手段により得られる計測値と、予め設定された目標値とを比較し、適切な動作信号を操作手段（例えば、ポンプ１０）に伝達し、操作手段の操作量を制御する。即ち、制御装置２０は、計測手段とは独立して、操作手段の制御動作を実行し、各々の計測値を目標値に収束させる。
【００４６】
例えば、操作手段として、炭酸ガス供給弁、ポンプ、等を適用する場合、制御装置２０は、ｐＨを制御することが可能である。この場合、操作因子は、炭酸ガス供給量、アルカリ注入量、等となる。また、例えば、操作手段として、酸素供給弁、窒素供給弁、等を適用する場合、制御装置２０は、溶存酸素濃度を制御することが可能である。この場合、操作因子は、酸素供給量、窒素供給量、等となる。また、例えば、操作手段として、加温用ヒーター電流調節器、蒸気供給弁、冷却水供給弁、等を適用する場合、制御装置２０は、温度を制御することが可能である。この場合、操作因子は、ヒーターへの供給電力量、蒸気供給量、冷却水供給量、等となる。
【００４７】
なお、制御装置２０における制御方法は、特に限定されるものではなく、例えば、比例制御法、ＰＩＤ制御法、等の公知のフィードバック制御手法を適用することができる。
［培養制御装置の動作］
図２を参照して本発明の実施例に係る培養制御装置の動作について説明する。まず、ステップＳ２０１において、制御装置２０は、モニタリングパラメータｍｉの一部である溶存酸素濃度、温度、ｐＨ、等が一定となるように、培養制御パラメータＳｉを制御し、細胞を培養するための培養制御を行う。
【００４８】
ステップＳ２０２において、データ収集装置１０４は、オンライン／インライン計測装置１０１により計測された計測結果、及び分析装置１０３により分析された分析結果に基づいて、モニタリングパラメータｍｉを集積する。
【００４９】
次に、ステップＳ２０３において、データ解析装置１０５は、モニタリングパラメータｍｉを、必要に応じて品質パラメータｑｉ（＝Ｆ（ｍｉ））に変換する。
【００５０】
ステップＳ２０４において、細胞状態判断装置１０６は、モニタリングパラメータｍｉ及びデータ解析装置１０５により変換されたパラメータ群（品質パラメータｑｉ）を入力値として、クラスタ分析を行い、細胞の状態を判断する。
【００５１】
細胞状態判断装置１０６は、過去の培養実績を記録した実績データベースと、現在のデータとを照合し、同じ培養時刻において、現在のカテゴリと、細胞の状態が正常であった過去のカテゴリとが、一致すれば、ステップＳ２０４において、細胞の状態が正常であると判断する。即ち、細胞状態判断装置１０６は、モニタリングパラメータｍｉ及び品質パラメータｑｉが許容範囲以下であれば（ｍｉ、ｑｉ≦許容範囲）、細胞の状態が正常であると判断し、ステップＳ２０１へと進む。ステップＳ２０１において、制御装置２０は、元の培養条件で、培養制御を行う。
【００５２】
また、細胞状態判断装置１０６は、過去の培養実績を記録した実績データベースと、現在のデータとを照合し、同じ培養時において、現在のカテゴリと、細胞の状態が正常であった過去のカテゴリとが、一致しなければ、ステップＳ２０４において、細胞の状態が異常であると判断する。即ち、細胞状態判断装置１０６は、モニタリングパラメータｍｉ及び品質パラメータｑｉが許容範囲を超えていれば（ｍｉ、ｑｉ＞許容範囲）、細胞の状態が異常であると判断し、ステップＳ２０５へと進む。
【００５３】
ステップＳ２０５において、運転制御補正装置１０７は、カテゴリごとの反応モデルが蓄積されたデータベースの中から、現在のカテゴリに適したモデルを選択し、原因推定を行う。運転制御補正装置１０７は、原因が推定できる場合、ステップＳ２０６へと進む。この場合、運転制御補正装置１０７は、現在のカテゴリが、データベースの中で、既に異常原因がわかっているカテゴリと一致すれば、細胞の状態が異常となった原因が、該カテゴリの異常原因と同じであると推定する。一方、運転制御補正装置１０７は、原因が推定できない場合、あるいは、細胞の状態を正常に戻すための適切な培養条件が見つからない場合、ステップＳ２０７へと進む。この場合、運転制御補正装置１０７は、現在のカテゴリが、データベースの中で、既に異常原因がわかっているカテゴリと一致しない新規カテゴリであれば、細胞の状態が異常となった原因が、不明であると判断する。
【００５４】
ステップＳ２０６において、運転制御補正装置１０７は、各原因ごとに適切な培養条件が蓄積されたデータベースと、現在のデータとを照合し、最も適切な培養条件qiを選択して、元の培養条件ｑｉｏｂｓに基づいて、設定値の変更を行い（ｍｉｎφ＝Σ（ｑｉ−ｑｉｏｂｓ）２）、ステップＳ２０１へと進む。ステップＳ２０１において、制御装置２０は、変更後の設定値に合わせて、培養制御パラメータＳｉを制御し、新たな培地を使用して、新たな培養条件で、培養制御を行う。
【００５５】
ステップＳ２０７において、制御装置２０は、オペレータに警告を知らせる画面を表示する、又は、オペレータに警告を知らせる警告音を鳴らす、等により、オペレータの判断を仰ぎ、細胞の培養を停止する制御を行う。なお、制御装置２０は、オペレータの判断を仰ぐことなく、培養を停止する制御を自動的に行っても良い。
【００５６】
本発明の実施の形態による培養制御装置によれば、刻々と変化する培養状況に対応して目標値の変更を適切に実施することができ、かつ培養に適切な培養環境が確実に維持できていることを検証しつつ培養を行うことが可能となり、安全で確実な培養制御が可能な細胞培養装置を提供することができる。
【符号の説明】
【００５７】
１      細胞培養装置
１０    ポンプ
２０    制御装置
３０    モータ
４０    攪拌翼
１００  培養槽
１０１  オンライン／インラインモニタリング装置
１０２  無菌サンプリング装置
１０３  分析装置
１０４  データ収集装置
１０５  データ解析装置
１０６  細胞状態判断装置
１０７  運転制御補正装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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