(57)【要約】【課題】目標時期に目標細胞数の細胞を得るための適切な培養条件を決定すること。【解決手段】培養支援装置２０は、複数の実績データのうちの、目標時期に目標細胞数の細胞を得るための比増殖速度である目標比増殖速度と培養槽１１の培養状況とを含むクエリ点に類似する実績データの集合である近傍データ群に基づいて、目標比増殖速度を得るための培養条件である設定培養条件を決定する制御装置２６を備え、複数の実績データのそれぞれは、過去に行われた培養に関するデータであって、比増殖速度と、当該比増殖速度を得たときの培養状況と、を含む。【選択図】図１
2019041656.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
培養槽において細胞を培養するための培養支援装置であって、
複数の実績データのうちの、目標時期に目標細胞数の細胞を得るための比増殖速度である目標比増殖速度と前記培養槽の培養状況とを含むクエリ点に類似する実績データの集合である近傍データ群に基づいて、前記目標比増殖速度を得るための培養条件である設定培養条件を決定する演算装置を備え、
前記複数の実績データのそれぞれは、過去に行われた培養に関するデータであって、比増殖速度と、当該比増殖速度を得たときの培養状況と、を含む、培養支援装置。
【請求項２】
前記演算装置は、前記近傍データ群に基づいて、比増殖速度と培養状況と培養条件との関係を規定した培養モデルを構築し、前記培養モデルと前記クエリ点とに基づいて、前記設定培養条件を決定する、請求項１に記載の培養支援装置。
【請求項３】
前記設定培養条件で培養した場合の細胞数の予測値を含む提示画面を表示する表示装置をさらに備え、
前記演算装置は、前記予測値を含む可視化情報を前記表示装置に出力し、
前記表示装置は、前記可視化情報に基づいて、前記提示画面を表示する、請求項２に記載の培養支援装置。
【請求項４】
前記演算装置は、前記培養モデルの確からしさを示す予測誤差を算出し、
前記可視化情報は、前記予測誤差をさらに含む、請求項３に記載の培養支援装置。
【請求項５】
前記表示装置は、前記設定培養条件を修正するための修正情報を表示し、
前記演算装置は、前記設定培養条件が別の設定培養条件に修正された場合には、前記別の設定培養条件と前記別の設定培養条件で培養した場合の細胞数の予測値とを含む可視化情報を前記表示装置に出力する、請求項３又は請求項４に記載の培養支援装置。
【請求項６】
前記培養状況は、前記培養に用いられる培養液の交換が行われた時点からの経過時間を含む、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の培養支援装置。
【請求項７】
前記演算装置は、前記設定培養条件に基づいて前記培養槽における細胞の培養を制御する、請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の培養支援装置。
【請求項８】
前記培養状況は、前記培養槽の細胞数である実細胞数を含み、
前記演算装置は、前記目標時期、前記目標細胞数、及び前記実細胞数に基づいて、前記目標比増殖速度を算出する、請求項１〜請求項７のいずれか一項に記載の培養支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、培養支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
再生医療における生体細胞の生産では、所望の時期に必要な量の細胞を培養することが要求される。従来、熟練したオペレータが、培養条件を決定し、培養中に細胞の培養状態を観察することで、必要に応じて培養条件を調整している。しかし、生体細胞を安定的に培養することが難しいことから、自動培養システムが用いられることがある。例えば、特許文献１には、設定された初期細胞数、必要細胞数、及び必要時期に基づいて、必要細胞数を必要時期に得るために必要な比増殖速度を算出し、比増殖速度に最も近い比増殖速度に関連付けられている培養条件のデータをデータベースから取得し、培養条件に従ってインキュベータの動作等を制御する細胞培養装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２２４１０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、同じ培養条件で細胞を培養しても比増殖速度が異なることがある。例えば、現在の培養状況と過去の培養状況とが大きく異なる場合、過去の培養条件を再現しても、同じ比増殖速度になるとは限らない。特許文献１に記載の細胞培養装置では、データベースに蓄積されている培養条件から、必要な比増殖速度に最も近い比増殖速度に関連付けられている培養条件を取得しているので、適切な培養条件が得られないおそれがある。
【０００５】
本開示は、目標時期に目標細胞数の細胞を得るための適切な培養条件を決定可能な培養支援装置を説明する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一側面に係る培養支援装置は、培養槽において細胞を培養するための装置である。この培養支援装置は、複数の実績データのうちの、目標時期に目標細胞数の細胞を得るための比増殖速度である目標比増殖速度と培養槽の培養状況とを含むクエリ点に類似する実績データの集合である近傍データ群に基づいて、目標比増殖速度を得るための培養条件である設定培養条件を決定する演算装置を備える。複数の実績データのそれぞれは、過去に行われた培養に関するデータであって、比増殖速度と、当該比増殖速度を得たときの培養状況と、を含む。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、目標時期に目標細胞数の細胞を得るための適切な培養条件を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、一実施形態に係る培養支援装置を含む培養システムの概略構成を示す図である。
【図２】図２は、データベースに格納されている実績データの構成例を示す図である。
【図３】図３は、自動培養モードの一連の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、図３の培養モデル構築処理を詳細に示すフローチャートである。
【図５】図５は、近傍データ群を説明するための図である。
【図６】図６は、スケジュール画面の一例を示す図である。
【図７】図７は、予測幅を説明するための図である。
【図８】図８は、スケジュール画面の別の例を示す図である。
【図９】図９は、スケジュール画面のさらに別の例を示す図である。
【図１０】図１０は、培養支援モードの設定培養条件の決定処理を詳細に示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、スケジュール画面のさらに別の例を示す図である。
【図１２】図１２は、変形例に係る培養システムの概略構成を示す図である。
【図１３】図１３は、スケジュール画面のさらに別の例を示す図である。
【図１４】図１４は、データベースに格納されている実績データの構成例を示す図である。
【図１５】図１５は、培養液交換のタイミング制御を含む自動培養モードの一連の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、図１５の設定培養条件の決定処理を詳細に示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
［１］実施形態の概要
本開示の一側面に係る培養支援装置は、培養槽において細胞を培養するための装置である。この培養支援装置は、複数の実績データのうちの、目標時期に目標細胞数の細胞を得るための比増殖速度である目標比増殖速度と培養槽の培養状況とを含むクエリ点に類似する実績データの集合である近傍データ群に基づいて、目標比増殖速度を得るための培養条件である設定培養条件を決定する演算装置を備える。複数の実績データのそれぞれは、過去に行われた培養に関するデータであって、比増殖速度と、当該比増殖速度を得たときの培養状況と、を含む。
【００１０】
この培養支援装置では、目標時期に目標細胞数の細胞を得るための目標比増殖速度と培養槽の培養状況とを含むクエリ点に類似する近傍データ群に基づいて、設定培養条件が決定される。このように、目標比増殖速度だけでなく培養状況が類似している実績データに基づいて、設定培養条件が決定されるので、設定培養条件で培養した場合に、目標比増殖速度が得られる可能性が高まる。また、クエリ点に最近傍の実績データだけでなく、クエリ点に類似する実績データの集合に基づいて、設定培養条件が決定されるので、培養毎の実績データのばらつきによる影響が低減される。その結果、目標時期に目標細胞数の細胞を得るための適切な培養条件を決定することが可能となる。
【００１１】
演算装置は、近傍データ群に基づいて、比増殖速度と培養状況と培養条件との関係を規定した培養モデルを構築し、培養モデルとクエリ点とに基づいて、設定培養条件を決定してもよい。この場合、培養モデルを用いてクエリ点に対応した設定培養条件を決定することができる。
【００１２】
上記培養支援装置は、設定培養条件で培養した場合の細胞数の予測値を含む提示画面を表示する表示装置をさらに備えてもよい。演算装置は、予測値を含む可視化情報を表示装置に出力してもよい。表示装置は、可視化情報に基づいて、提示画面を表示してもよい。この場合、培養支援装置のオペレータに、予測値を認識させることができる。例えば、オペレータは、予測値を確認した上で、培養支援装置を運転することができる。
【００１３】
演算装置は、培養モデルの確からしさを示す予測誤差を算出してもよい。可視化情報は、予測誤差をさらに含んでもよい。この場合、培養支援装置のオペレータに、細胞数の予測誤差を認識させることができる。例えば、オペレータは、予測誤差を考慮して、培養支援装置を運転することができる。
【００１４】
表示装置は、設定培養条件を修正するための修正情報を表示してもよい。演算装置は、設定培養条件が別の設定培養条件に修正された場合には、別の設定培養条件と別の設定培養条件で培養した場合の細胞数の予測値とを含む可視化情報を表示装置に出力してもよい。この場合、設定培養条件をそのまま使用するのではなく、オペレータの経験等に基づいて設定培養条件を別の設定培養条件に修正することができる。また、別の設定培養条件での細胞数の予測値をオペレータに認識させることができる。このため、例えば、オペレータは、別の設定培養条件の有効性を確認することができる。
【００１５】
培養状況は、培養に用いられる培養液の交換が行われた時点からの経過時間を含んでもよい。培養を行うことで培養液中の栄養素等が消費され、培養液を交換することで培養液中の栄養素が再補充され得る。このため、培養液の交換が行われた時点からの経過時間は、比増殖速度に影響を与え得る。したがって、培養液の交換が行われた時点からの経過時間を考慮することで、目標時期に目標細胞数の細胞を得るためのより適切な培養条件を決定することが可能となる。
【００１６】
演算装置は、設定培養条件に基づいて培養槽における細胞の培養を制御してもよい。この場合、設定培養条件によって細胞の培養を行うことで、目標時期に目標細胞数の細胞が得られる可能性が高まる。
【００１７】
培養状況は、培養槽の細胞数である実細胞数を含んでもよい。演算装置は、目標時期、目標細胞数、及び実細胞数に基づいて、目標比増殖速度を算出してもよい。この場合、培養槽に含まれている実際の細胞数に基づいて、目標比増殖速度が算出される。このため、目標時期に目標細胞数の細胞を得るためのより適切な設定培養条件を決定することが可能となる。
【００１８】
［２］実施形態の例示
以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図面の説明において同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１９】
図１は、一実施形態に係る培養支援装置を含む培養システムの概略構成を示す図である。図１に示される培養システム１は、培養装置１０と、サーバ装置３０と、を備える。培養装置１０は、液体の培地（培養液）を用いて培養対象である細胞を培養するための装置である。本実施形態では、培養装置１０は、浮遊培養を行う。培養装置１０は、培養槽１１と、酸素供給機器１２と、ｐＨ操作装置１３と、ポンプ１４と、インキュベータ１５と、培養支援装置２０と、を備える。
【００２０】
培養槽１１は、培養液中で細胞の培養を行うための容器である。培養槽１１は、水平方向での断面積（水平断面積）が上方に向かうにつれて増加する形状を有している。本実施形態では、培養槽１１の形状は、逆円錐台状であるが、逆円錐台状には限定されない。例えば、培養槽１１の形状は、逆円錐状、逆多角錘状、又は逆多角錘台状であってもよい。培養槽１１の内部には、培養液が満たされる。また、培養槽１１内には、細胞又は細胞が付着した担体が所定の高さ範囲で浮遊する。
【００２１】
培養槽１１の容量は特に限定されないが、例えば、１０ｍＬ〜１０，０００ｍＬ程度であってもよい。培養槽１１の容量は、１つの培養槽１１において培養したい細胞の量又は細胞塊の大きさ等に基づいて適宜選択され得る。また、培養槽１１の容量は、培養槽１１の取り扱い性等に応じて選択されることもできる。例えば、培養槽１１の容量が５０ｍＬ〜５００ｍＬ程度である場合には、培養槽１１単体での取り扱い性が向上する。
【００２２】
培養槽１１の下端には、循環ラインＬ１が接続される。培養槽１１の上端には、循環ラインＬ２が接続される。循環ラインＬ１は、ポンプ１４と培養槽１１との間を連結する。循環ラインＬ２は、培養槽１１と酸素供給機器１２との間を連結する。
【００２３】
酸素供給機器１２は、培養液に酸素を供給する装置である。酸素供給機器１２としては、例えば、バブリング装置が用いられる。
【００２４】
ｐＨ操作装置１３は、培養液の水素イオン濃度（ｐＨ）を調整する装置である。ｐＨ操作装置１３は、例えば、インキュベータ１５内の炭酸ガス濃度を変更することによって、培養液の水素イオン濃度を調整する。ｐＨ操作装置１３は、培養液に対して添加する薬剤の量等を変更することによって、培養液の水素イオン濃度を調整してもよい。酸素供給機器１２とｐＨ操作装置１３とは、循環ラインＬ３によって連結される。ｐＨ操作装置１３とポンプ１４とは、循環ラインＬ４によって連結される。
【００２５】
ポンプ１４は、培養槽１１内で培養液が上昇流を形成するように、培養槽１１に培養液を供給する供給装置として機能する。本実施形態では、ポンプ１４は、培養槽１１内に培養液を供給することで、培養液を循環（灌流）させる。ポンプ１４が作動することによって、循環ラインＬ１を介して培養槽１１に培養液が供給され、循環ラインＬ２を介して培養槽１１から培養液が排出される。つまり、ポンプ１４が作動することにより、培養液は循環ラインＬ１、培養槽１１、循環ラインＬ２、酸素供給機器１２、循環ラインＬ３、ｐＨ操作装置１３、循環ラインＬ４、及びポンプ１４の順に循環する。培養槽１１内では、培養液は培養槽１１の下部から上部に向かって流れる。
【００２６】
培養槽１１の上方に向かうにつれて、培養槽１１の水平断面積が大きくなるので、培養液の流速（上昇流の速度）は、培養槽１１の上方に向かうにつれて減少する。各細胞は、細胞の沈降速度と培養液の流速とがつり合った高さで浮遊しながら培養される。細胞の培養によって多くの細胞が、担体に担持され、固定され、又は付着されて集合体（細胞塊）を成し、細胞の３次元的な培養が進行して細胞塊が成長する。細胞塊が成長することで細胞塊径が大きくなると、細胞塊の沈降速度が大きくなる。そして、細胞塊はさらに沈降し、細胞塊の沈降速度と培養液の流速とがつり合った高さで浮遊する。つまり、培養装置１０は、培養液を潅流させることにより、細胞を培養槽１１内に浮遊させて保持する。
【００２７】
インキュベータ１５は、培養液を培養環境に応じた温度に適切に維持するための恒温室である。インキュベータ１５は、培養槽１１、酸素供給機器１２、ｐＨ操作装置１３、ポンプ１４、及び循環ラインＬ１〜Ｌ４を収容している。
【００２８】
培養支援装置２０は、培養槽１１において細胞を培養するための装置である。培養支援装置２０は、カメラ２１と、画像処理装置２２と、操作装置２３と、表示装置２４と、通信装置２５と、制御装置２６と、を備える。
【００２９】
カメラ２１は、培養槽１１を撮像することで撮像画像を取得する撮像装置である。撮像画像は、静止画像でもよく、動画像でもよい。カメラ２１は、撮像画像を画像処理装置２２に送信する。撮像画像の背景を統一するために、カメラ２１から見て培養槽１１の後ろ側に単色の背景紙が設置されてもよい。これにより、撮像画像において、細胞塊の視認性が向上する。背景紙の色は、培養槽１１内の細胞の色と異なる色であればよく、例えば、緑色である。背景紙の色は、緑色以外であってもよい。
【００３０】
画像処理装置２２は、カメラ２１によって取得された撮像画像に基づいて、培養槽１１内の細胞を計測（測定）する装置である。計測項目としては、培養槽１１内の細胞濃度（又は細胞数）、細胞塊径、細胞塊径の平均値、及び細胞塊径の分散等が挙げられる。なお、細胞塊径とは、細胞塊の大きさを表す指標であり、例えば、細胞塊の形状内における任意の２点間の距離のうちの最大値である。細胞塊径は、細胞塊が円形状である場合には、その直径を示し、楕円状である場合には、その長軸の長さを示す。画像処理装置２２は、計測結果を制御装置２６に出力する。
【００３１】
操作装置２３は、培養装置１０のオペレータ（作業者）が培養装置１０に対して操作を行うための装置である。操作装置２３は、例えば、マウス、及びキーボード等の入力デバイスである。表示装置２４は、培養装置１０に関する情報を表示するための可視化装置である。表示装置２４は、例えば、ディスプレイ等の出力デバイスである。表示装置２４は、制御装置２６から受け取った可視化情報に基づいて、後述のスケジュール画面を表示する。操作装置２３及び表示装置２４として、タッチパネルが用いられてもよい。
【００３２】
通信装置２５は、サーバ装置３０に対するデータの送受信を行う装置である。通信装置２５は、ネットワークＮＷを介してサーバ装置３０と通信を行う。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット回線及びＬＡＮ（Local  Area  Network）である。
【００３３】
制御装置２６は、培養装置１０に係る各種の制御を行うコントローラである。制御装置２６は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、主記憶装置であるＲＡＭ（Random  Access  Memory）及びＲＯＭ（Read  Only  Memory）、他の機器との間の通信を行う通信モジュール、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。これらの構成要素が動作することにより、制御装置２６の機能が発揮される。なお、画像処理装置２２も制御装置２６と同様のコンピュータとして構成される。
【００３４】
制御装置２６は、培養槽１１において細胞を培養するための培養条件を決定する演算装置としても機能する。制御装置２６は、決定した培養条件に基づいて培養槽１１における細胞の培養を行うように培養装置１０の各要素を制御する。培養条件として、例えば、ポンプ流量（培養槽１１内の流量）、培養液の温度、培養液の水素イオン濃度（ｐＨ）、及び培養液内の溶存酸素濃度が挙げられる。培養条件に、ＲＯＣＫ阻害剤（Rho-associated  coiled-coil  forming  kinase  inhibitor）等の添加剤の投入量が含まれていてもよい。
【００３５】
制御装置２６は、ポンプ１４の流量を変更することで、培養槽１１内の流量を操作する。制御装置２６は、インキュベータ１５の温度を制御することで、培養液の温度を操作する。循環ラインＬ１〜Ｌ４に電熱ヒータ等の加熱装置が取り付けられていてもよく、制御装置２６は、加熱装置の温度を制御することで、培養液の温度を操作してもよい。制御装置２６は、ｐＨ操作装置１３を制御することで、培養液の水素イオン濃度を操作する。制御装置２６は、酸素供給機器１２を制御することで、培養液内の溶存酸素量を操作する。制御装置２６は、培養の開始時からの経過時間を計時する。
【００３６】
なお、培養装置１０には、培養液を外部に排出するための排液ライン、及び新たな培養液を供給するための導入ライン等が別途設けられてもよい。
【００３７】
サーバ装置３０は、複数の実績データを管理する装置である。実績データは、過去に行われた培養に関するデータである。サーバ装置３０は、データベース３１と、操作装置３２と、通信装置３３と、制御装置３４と、を備える。
【００３８】
データベース３１は、複数の実績データを格納している。図２に示されるように、実績データは、比増殖速度μと、当該比増殖速度μを得たときの培養状況（細胞状態）ｘと、当該比増殖速度μを得たときの培養条件ｕと、を含む。本実施形態では、実績データは、細胞（細胞株）の種類ｋ１と、培養液の種類ｋ２と、細胞の種類ｋ１で示される細胞を培養液の種類ｋ２で示される培養液で培養した際の比増殖速度μと、当該比増殖速度μを得たときの培養状況ｘと、当該比増殖速度μを得たときの培養条件ｕと、を含む。細胞の種類ｋ１としては、例えば、ヒト由来細胞（ヒトＥＳ細胞、ヒト間葉系幹細胞、ヒト組織細胞、及びヒト樹立細胞株）、マウス由来細胞、及びサル由来細胞等が挙げられる。培養液の種類ｋ２としては、例えば、Ｄ−ＭＥＭ培地、ＲＰＭＩ培地、ｍＴｅＳＲ培地、及びＳｔｅｍＦｉｔ培地等が挙げられる。比増殖速度は、単位時間あたりの細胞の増加数である。
【００３９】
培養状況ｘは、細胞濃度（細胞数）ｘ１と、細胞塊径の平均値ｘ２と、細胞塊径の分散ｘ３と、培養の経過時間ｘ４と、を含む。細胞濃度（細胞数）ｘ１は、培養槽１１内の細胞濃度（細胞数）である実細胞濃度（実細胞数）である。細胞塊径の平均値ｘ２は、培養槽１１内の細胞塊径の平均値である。細胞塊径の分散ｘ３は、培養槽１１内の細胞塊径の分散である。培養の経過時間ｘ４は、培養開始時点からの経過時間である。
【００４０】
培養条件ｕは、ポンプ流量ｕ１と、培養液温度ｕ２と、水素イオン濃度（ｐＨ）ｕ３と、溶存酸素濃度ｕ４と、添加剤投入量ｕ５と、を含む。水素イオン濃度ｕ３は、培養に用いられている培養液の水素イオン濃度である。溶存酸素濃度ｕ４は、培養に用いられている培養液に溶存する酸素の濃度である。添加剤投入量ｕ５は、培養に用いられている培養液に投入された添加剤の量である。なお、培養条件ｕは、制御対象となる添加剤の数、及び制御対象となる機器の構成に応じて、変更され得る。
【００４１】
操作装置３２は、データベース３１に格納されている実績データを操作するための装置である。管理者は、例えば、操作装置３２を用いて、データベース３１に格納されている実績データを削除する。
【００４２】
通信装置３３は、培養装置１０に対するデータの送受信を行う装置である。通信装置３３は、ネットワークＮＷを介して培養装置１０と通信を行う。
【００４３】
制御装置３４は、サーバ装置３０に係る各種の制御を行うコントローラである。制御装置３４は、ＣＰＵ、主記憶装置であるＲＡＭ及びＲＯＭ、他の機器との間の通信を行う通信モジュール、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。これらの構成要素が動作することにより、制御装置３４の機能が発揮される。
【００４４】
次に、図３及び図４を参照して、培養支援装置２０が行う培養制御方法を説明する。図３は、自動培養モードの一連の処理の一例を示すフローチャートである。図４は、図３の培養モデル構築処理を詳細に示すフローチャートである。図３に示される一連の処理は、例えば、オペレータが、操作装置２３を用いて、自動培養モードを選択することによって開始される。
【００４５】
まず、制御装置２６が、表示装置２４に初期情報を入力するための画面を表示させる。初期情報は、培養対象となる細胞の種類、培養に用いられる培養液の種類、初期細胞数、必要細胞数、及び必要時期を含む。初期細胞数は、培養開始時における細胞の数である。必要細胞数は、オペレータが必要とする細胞の数である。必要時期は、必要細胞数の細胞を必要とする時期である。必要時期としては、日付が用いられ得る。初期情報は、オペレータの氏名、及び培養ＩＤ（Identifier）等の情報をさらに含んでいてもよい。培養ＩＤは、培養を識別可能な情報である。培養ＩＤとしては、培養に対して割り当てられた名称である培養Ｒｕｎ名が用いられ得る。オペレータが操作装置２３によって各情報を入力すると、操作装置２３は入力された初期情報を制御装置２６に出力する。これにより、制御装置２６は、初期情報を取得する（ステップＳ１１）。そして、制御装置２６は、通信装置２５を介して初期情報をサーバ装置３０に送信する。
【００４６】
続いて、制御装置２６は、培養モデルを構築する（ステップＳ１２）。培養モデルは、比増殖速度と培養状況と培養条件との関係を規定したシミュレーションモデルである。ステップＳ１２の培養モデル構築処理では、図４に示されるように、まず、制御装置２６が、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙを計算する（ステップＳ３１）。具体的には、制御装置２６は、式（１）に示されるように、現在の細胞数（実細胞数）Ｎｎｏｗ、現在の培養経過時間ｔｎｏｗ、目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔ、及び累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔを用いて、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙを計算する。目標比増殖速度μｑｕｅｒｙは、累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔ（目標時期）に目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔの細胞を得るための比増殖速度である。
【数１】
2019041656.tif 000003
【００４７】
培養経過時間ｔｎｏｗ及び累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔの単位は、例えば、時間（ｈｏｕｒ）である。この場合、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙの単位は１／ｈｏｕｒである。本実施形態では、培養経過時間ｔｎｏｗは、培養開始時点からの経過時間であり、初回の培養モデル構築処理においては０に設定される。現在の細胞数（実細胞数）Ｎｎｏｗとしては、初回の培養モデル構築処理では、初期細胞数が用いられ、２回目以降の培養モデル構築処理では、前回のステップＳ１７（後述）において取得された細胞数が用いられる。目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔは、オペレータによって入力された必要細胞数であり、累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔは、培養開始時点からオペレータによって入力された必要時期までの総時間である。つまり、本実施形態では、制御装置２６は、必要時期、必要細胞数、及び培養槽１１に含まれている現在の細胞数（実細胞数）に基づいて、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙを計算する。
【００４８】
続いて、制御装置２６は、クエリ点ｐｑを作成する（ステップＳ３２）。具体的には、制御装置２６は、式（２）に示されるように、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙと現在の培養状況ｘｎｏｗとを数値ベクトル化することによって、クエリ点ｐｑを作成する。つまり、クエリ点ｐｑは、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙと培養槽１１の現在の培養状況ｘｎｏｗを含む。ここでは、培養状況として、「細胞濃度ｘ１ｎｏｗ」、「細胞塊径の平均値ｘ２ｎｏｗ」、「細胞塊径の分散ｘ３ｎｏｗ」、及び「培養の経過時間ｘ４ｎｏｗ」を用いて説明する。値ｐ１ｑは目標比増殖速度μｑｕｅｒｙであり、値ｐ２ｑ〜ｐ５ｑは培養状況ｘｎｏｗである。すなわち、値ｐ２ｑは細胞濃度ｘ１ｎｏｗであり、値ｐ３ｑは細胞塊径の平均値ｘ２ｎｏｗであり、値ｐ４ｑは細胞塊径の分散ｘ３ｎｏｗであり、値ｐ５ｑは培養の経過時間ｘ４ｎｏｗである。なお、現在の培養状況ｘｎｏｗとしては、初回の培養モデル構築処理では、オペレータによって入力された培養状況が用いられ、２回目以降の培養モデル構築処理では、前回のステップＳ１７（後述）において取得された培養状況が用いられる。初回の培養モデル構築処理では、後述のステップＳ１７がステップＳ１１とステップＳ１２との間においても行われてもよく、現在の培養状況ｘｎｏｗとしては、ステップＳ１７において取得された培養状況が用いられてもよい。
【数２】
2019041656.tif 000004
【００４９】
そして、制御装置２６は、通信装置２５を介してクエリ点ｐｑをサーバ装置３０に送信する。そして、サーバ装置３０の制御装置３４は、通信装置３３を介して培養装置１０からクエリ点ｐｑを受信すると、データベース３１からクエリ点ｐｑの近傍の実績データを近傍データ群として抽出する。ここで、クエリ点ｐｑの近傍の実績データとは、データベース３１に格納されている複数の実績データのうちのクエリ点ｐｑと類似する実績データの集合である。以下、近傍データ群の抽出方法について説明する。
【００５０】
まず、制御装置３４は、制御装置２６から受信した初期情報に基づいて、データベース３１に格納されている複数の実績データのうち、培養装置１０において培養されている細胞の種類及び培養液の種類と同じ実績データを集め、部分的なデータベースを作成する。この処理は、初回の培養モデル構築処理（ステップＳ１２）においてのみ行われてもよい。この処理は、データベース３１が、細胞の種類ｋ１及び培養液の種類ｋ２ごとに予め分類されている場合には、省略され得る。なお、データベース３１に格納されている実績データのデータ数が少ない場合には、制御装置３４は、培養装置１０において培養されている細胞の種類と同じ実績データを集め、部分的なデータベースを作成してもよい。また、制御装置３４は、培養装置１０において用いられている培養液の種類と同じ実績データを集め、部分的なデータベースを作成してもよい。制御装置３４は、部分的なデータベースを作成しなくてもよい。
【００５１】
そして、制御装置３４は、例えば、各項目のクライテリア（基準値）を用いて、部分的なデータベース（又はデータベース３１）に格納されている各実績データがクエリ点ｐｑと類似するか否かを判定する。式（３）に示されるように、各項目のクライテリアδ１〜δ５を含むベクトルであるクライテリアδは、予め設定されている。クライテリアδは、データベース３１の管理者によって設定されてもよく、培養装置１０のオペレータによって設定されてもよい。
【数３】
2019041656.tif 000005
【００５２】
制御装置３４は、部分的なデータベースに含まれる各実績データについて、当該実績データのクエリ点ｐｑと対応する項目を取り出し、取り出した［μ，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］を実績点ｐ＝［ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｐ４，ｐ５］とする。そして、制御装置３４は、式（４）に示される条件を満たす実績点ｐを有する実績データを、クエリ点ｐｑと類似する実績データであると判定する。つまり、すべての項目について、クエリ点ｐｑとの差分（差の絶対値）がクライテリアδ内に収まっている場合、その実績データはクエリ点ｐｑと類似する実績データと判定される。
【数４】
2019041656.tif 000006
【００５３】
図５に示されるように、各項目（ここでは、ｉ＝１〜５）について、クエリ点ｐｑの値ｐｉｑからクライテリアδｉを減算した値（ｐｉｑ−δｉ）以上であり、値ｐｉｑにクライテリアδｉを加算した値以下の範囲によって、領域Ｒが規定される。制御装置３４は、実績点ｐがこの領域Ｒ内に含まれる場合には、実績点ｐを有する実績データをクエリ点ｐｑと類似する実績データであると判定し、実績点ｐが領域Ｒ内に含まれない場合には、実績点ｐを有する実績データをクエリ点ｐｑと類似しない実績データであると判定する。
【００５４】
続いて、制御装置３４は、通信装置３３を介して近傍データ群を培養装置１０に送信する。そして、制御装置２６は、通信装置２５を介してサーバ装置３０から近傍データ群を受信し、近傍データ群を取得する（ステップＳ３３）。
【００５５】
続いて、制御装置２６は、近傍データ群に基づいて、培養モデルを構築する（ステップＳ３４）。ここでは、制御装置２６は、比増殖速度μを目的変数とし、培養状況及び培養条件（操作量）を説明変数として、培養モデルを構築する。本実施形態では、オペレータが培養モデルの解釈を行い易くするために、制御装置２６は、培養モデルとして線形モデルを構築する。つまり、制御装置２６は、式（５）に示される線形モデル式の係数ベクトルａ（＝［ａ（１），ａ（２），…，ａ（９）］）及び定数項ｂを近傍データ群から作成する。
【数５】
2019041656.tif 000007
【００５６】
ここで、細胞濃度ｘ１、細胞塊径の平均値ｘ２、細胞塊径の分散ｘ３、及び培養の経過時間ｘ４は説明変数である。ポンプ流量ｕ１、培養液温度ｕ２、水素イオン濃度ｕ３、溶存酸素濃度ｕ４、及び添加剤投入量ｕ５は、説明変数であり、操作可能な変数（操作量）である。
【００５７】
本実施形態では、制御装置２６は、培養モデルの構築方法（つまり、係数ベクトルａ及び定数項ｂの決定方法）として、ガウス型線形回帰モデルによる最尤推定法を用いて、回帰係数（係数ベクトルａ及び定数項ｂ）を決定する。ここで、細胞濃度ｘ１の第ｉ番目のサンプル（計測値）を「ｘ１ｉ」と表す。同様に、「ｘ２ｉ」、「ｘ３ｉ」、「ｘ４ｉ」、「ｕ１ｉ」、「ｕ２ｉ」、「ｕ３ｉ」、「ｕ４ｉ」、「ｕ５ｉ」、及び「μｉ」を定義する。近傍データ群に含まれる実績データの総数Ｎを用いて、計画行列Ｘを式（６）のように定義する。
【数６】
2019041656.tif 000008
【００５８】
近傍データ群に含まれる実績データの比増殖速度μを縦に並べた計測値ベクトルｙを式（７）のように定義する。
【数７】
2019041656.tif 000009
【００５９】
ガウス型線形回帰モデルでは、計画行列Ｘと計測値ベクトルｙとに関係式（８）が成立することが仮定される。
【数８】
2019041656.tif 000010
【００６０】
ここで、誤差ベクトルεは、平均ベクトルが０であり、分散共分散行列σ２ＩＮのｎ次元正規分布に従う。単位行列ＩＮは、Ｎ次元の単位行列である。制御装置２６は、最尤推定法を用いて、回帰係数と誤差ベクトルεの分散σ２を求める。各推定値は、式（９）及び式（１０）によって表される。
【数９】
2019041656.tif 000011
【数１０】
2019041656.tif 000012
【００６１】
ここで、上添え字の「Ｔ」は転置を表し、上添え字の「−１」は逆行列を表す。推定値ａ＾は、培養モデルの係数ベクトルａの推定値であり、推定値ｂ＾は、培養モデルの定数項ｂの推定値である。推定値ａ＾及び推定値ｂ＾は、後述の設定培養条件の決定、及びオペレータへの培養モデルの提示に用いられる。分散σ＾２は、予測値の分散であり、予測値の予測誤差の範囲を示すために用いられる。つまり、制御装置２６は、培養モデルの確からしさを示す予測誤差を算出しているといえる。なお、「σ＾２」の表記では「＾」が「σ」の右上に位置しているが、「σ＾２」と式（１０）の左辺とは同じ意味である。他の「＾」の表記についても同様とする。本明細書において記号「＾」は、推定値を意味する。
【００６２】
なお、培養モデルの構築には、ガウス型線形回帰モデルによる最尤推定法とは異なる手法が用いられてもよい。例えば、制御装置２６は、ＰＬＳ（partial  least  squares）回帰、主成分回帰、リッジ回帰、Ｌａｓｓｏ回帰、Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔアルゴリズム、及びスパースベイジアン学習等を用いて、培養モデルを構築してもよい。培養モデル構築時のパラメータ調整は、オペレータによって逐一行われてもよく、過学習を防ぐためにＡＩＣ（赤池情報量規準）及び交差検証（Cross-validation）を利用して自動で行われてもよい。制御装置３４が培養モデルを構築してもよい。
【００６３】
また、予測誤差の算出方法は、式（１０）で示された分散σ＾２の計算方法に限定されない。例えば、交差検証を利用して、予測精度を評価した指標が用いられてもよい。
【００６４】
続いて、制御装置２６は、今回の設定培養条件の決定処理が初回の設定培養条件の決定処理であるか２回目以降の設定培養条件の決定処理であるかを判定する（ステップＳ１３）。そして、制御装置２６は、初回の設定培養条件の決定処理であると判定した場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、培養モデルとクエリ点ｐｑとに基づいて、設定培養条件を決定する（ステップＳ１４）。設定培養条件は、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙを得るための培養条件である。以下、設定培養条件の決定方法を具体的に説明する。
【００６５】
制御装置２６は、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙと、現在の培養状況ｘｎｏｗ＝［ｘ１ｎｏｗ，ｘ２ｎｏｗ，ｘ３ｎｏｗ，ｘ４ｎｏｗ］と、培養モデルと、を用いて、式（１１）を満たす設定培養条件ｕｎｏｗ＝［ｕ１ｎｏｗ，ｕ２ｎｏｗ，ｕ３ｎｏｗ，ｕ４ｎｏｗ，ｕ５ｎｏｗ］を求める。
【数１１】
2019041656.tif 000013
【００６６】
式（１１）を未知変数である設定培養条件ｕｎｏｗ＝［ｕ１ｎｏｗ，…，ｕ５ｎｏｗ］に関して整理すると、式（１２）が得られる。
【数１２】
2019041656.tif 000014
【００６７】
ここで、以下の式（１３）〜式（１５）を用いて式（１２）を整理すると、式（１６）が得られる。
【数１３】
2019041656.tif 000015
【数１４】
2019041656.tif 000016
【数１５】
2019041656.tif 000017
【数１６】
2019041656.tif 000018
【００６８】
さらに、設定培養条件ｕｎｏｗに関して制約条件が与えられる。制約条件は、各アクチュエータの性能（ポンプの最大流量等）、オペレータによる運転経験、及び医学的な知見を考慮して与えられる。この制約条件によって、実現不可能な培養条件（操作量）、又はオペレータの運転経験から大きく逸脱した解が求められることを防ぎ、適切な設定培養条件を決定することができる。線形制約式の場合、制約条件は式（１７）で表現され得る。
【数１７】
2019041656.tif 000019
【００６９】
制御装置２６は、式（１６）及び式（１７）で示される２つの制約条件を満たす設定培養条件ｕｎｏｗを決定する。制御装置２６は、設定培養条件ｕｎｏｗを一意に決定するために、式（１８）の最適化問題を解くことによって、設定培養条件ｕｎｏｗを決定する。なお、||  ||は、ユークリッドノルムである。「ｓ．ｔ．」は、ｓｕｃｈ  ｔｈａｔを省略した略語であり、制約条件を表す。
【数１８】
2019041656.tif 000020
【００７０】
式（１８）の最適化問題を解く場合、制約条件によっては解が存在しない場合がある。その場合には、制御装置２６は、制約条件を満たす操作量のうち、最大の比増殖速度が得られるような設定培養条件ｕｎｏｗを決定する。つまり、制御装置２６は、式（１９）の最適化問題を解く。
【数１９】
2019041656.tif 000021
【００７１】
続いて、制御装置２６は、設定培養条件ｕｎｏｗに基づいて、培養を実施する（ステップＳ１５）。具体的には、制御装置２６は、ポンプ１４の流量がポンプ流量ｕ１ｎｏｗとなるように、ポンプ１４を制御する。制御装置２６は、培養液の温度が培養液温度ｕ２ｎｏｗとなるように、インキュベータ１５の温度を制御する。制御装置２６は、培養液の水素イオン濃度が水素イオン濃度ｕ３ｎｏｗとなるように、ｐＨ操作装置１３を制御する。制御装置２６は、培養液の溶存酸素濃度が溶存酸素濃度ｕ４ｎｏｗとなるように、酸素供給機器１２を制御する。制御装置２６は、培養液の添加剤投入量が添加剤投入量ｕ５ｎｏｗとなるように、添加剤の投入量を調整する。なお、制御装置２６は、初回の設定培養条件による培養実施時には、培養開始時点からの経過時間の計時を開始する。
【００７２】
続いて、制御装置２６は、設定培養条件をオペレータに提示するための可視化情報を生成する。可視化情報は、設定培養条件と設定培養条件で培養した場合の細胞数の予測値と予測誤差とを含む。可視化情報は、近傍データ群に関する情報をさらに含んでもよい。制御装置２６は、可視化情報を表示装置２４に出力する。そして、表示装置２４は、制御装置２６から可視化情報を受け取ると、可視化情報に基づいてスケジュール画面（提示画面）を表示する（ステップＳ１６）。スケジュール画面は、例えば、設定培養条件で培養した場合の細胞数の予測値に関する情報と、予測誤差に関する情報と、を含む。
【００７３】
図６に示されるように、スケジュール画面Ｇは、細胞数に関する細胞数情報Ｄ１と、近傍データ群に関する近傍データ群情報Ｄ２と、を含む。細胞数情報Ｄ１は、細胞数の変化を示す折れ線グラフであり、横軸が日付を示し、縦軸が細胞数を示す。細胞数情報Ｄ１は、培養開始日から現在までの細胞数の計測値ｍｖを実線で結んだ実績軌道ｒ１と、現在の細胞数の計測値ｍｖと目標日における目標細胞数（予測値ｐｖ）とを実線で結んだ予測軌道ｒ２と、予測幅ｗ２と、を含む。予測幅ｗ２は、予測誤差に関する情報であり、分散σ＾２に基づいて設定される。ここでは、図７に示されるように、予測幅ｗ２は、予測軌道ｒ２の＋３σ＾から−３σ＾の範囲に設定されている。ガウス分布では、平均値±３σ＾の範囲に９９．７％の確率で真値が存在する。なお、予測幅ｗ２は、予測軌道ｒ２の＋２σ＾から−２σ＾の範囲（約９５％）でもよく、予測軌道ｒ２の＋σ＾から−σ＾の範囲（約６８％）でもよい。
【００７４】
近傍データ群情報Ｄ２は、培養モデルの構築に用いられた近傍データ群に含まれる実績データのデータ数を示す棒グラフであり、横軸が日付を示し、縦軸が実績データのデータ数を示す。この例では、今回の設定培養条件の決定に用いられた培養モデルについて、培養モデルの構築に用いられた近傍データ群に含まれる実績データのデータ数ｄｎが示されている。
【００７５】
操作装置２３を用いて、スケジュール画面Ｇのデータ数ｄｎが選択されることで、近傍データ群に関する詳細な情報を表示してもよい。オペレータは、例えば、データ数ｄｎをダブルクリックすることで、データ数ｄｎを選択する。図８に示される例では、近傍データ群に含まれる各実績データの詳細が示されている。具体的には、実績データが得られた日付、培養状況、及び培養条件が示されている。
【００７６】
図９に示されるように、細胞数情報Ｄ１は、過去の予測幅ｗ１をさらに含んでもよい。例えば、培養モデル構築ごとに、前回の培養モデル構築時に得られた予測幅ｗ２の現時点での上限値を取得し、それらを繋ぎ合わせることで、過去の予測幅ｗ１の上限が設定される。同様に、培養モデル構築ごとに、前回の培養モデル構築時に得られた予測幅ｗ２の現時点での下限値を取得し、それらを繋ぎ合わせることで、過去の予測幅ｗ１の下限が設定される。近傍データ群情報Ｄ２は、過去の培養モデルの構築に用いられた近傍データ群に含まれる実績データのデータ数をさらに含んでもよい。
【００７７】
ステップＳ１３において、制御装置２６は、今回の設定培養条件の決定処理が初回の設定培養条件の決定処理でないと判定した場合（ステップＳ１３；ＮＯ）、つまり、２回目以降の設定培養条件の決定処理であると判定した場合、培養モデルを用いて細胞数の予測値を算出する（ステップＳ２０）。制御装置２６は、例えば、累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔ経過時（必要時期）における細胞数の予測値を算出する。
【００７８】
続いて、制御装置２６は、予測値と目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔとを比較し、予測値が目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔを大きく下回るか否かを判定する（ステップＳ２１）。制御装置２６は、例えば、目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔから予測値を減算し、その減算結果が所定の閾値よりも大きい場合に、予測値が目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔを大きく下回ると判定する。そして、制御装置２６は、予測値が目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔを大きく下回ると判定した場合（ステップＳ２１；ＹＥＳ）、ステップＳ１４の設定培養条件の決定処理を行う。一方、制御装置２６は、予測値が目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔを大きく下回わらないと判定した場合（ステップＳ２１；ＮＯ）、ステップＳ１６の表示処理を行う。
【００７９】
ステップＳ１６の表示処理が行われた後、制御装置２６は、カメラ２１に撮像指令を送信するとともに、画像処理装置２２に計測指令を送信する。そして、カメラ２１は制御装置２６から撮像指令を受信すると、培養槽１１を撮像し、撮像画像を画像処理装置２２に出力する。そして、画像処理装置２２は、カメラ２１から撮像画像を取得すると、撮像画像を解析することによって、培養状況を取得する（ステップＳ１７）。具体的には、画像処理装置２２は、撮像画像に基づいて、培養槽１１内の細胞濃度（細胞数）、細胞塊径の平均値、及び細胞塊径の分散を算出する。また、画像処理装置２２は、算出した細胞数から比増殖速度を算出する。そして、画像処理装置２２は、比増殖速度及び培養状況を制御装置２６に出力する。このとき、画像処理装置２２は、比増殖速度及び培養状況に加えて、撮像画像を制御装置２６に出力してもよい。
【００８０】
続いて、制御装置２６は、画像処理装置２２から比増殖速度及び培養状況を受け取ると、比増殖速度及び培養状況を出力する（ステップＳ１８）。ここでは、制御装置２６は、比増殖速度及び培養状況を設定培養条件とともに通信装置２５を介してサーバ装置３０に送信する。なお、制御装置２６は、画像処理装置２２から撮像画像を受け取った場合には、撮像画像をさらにサーバ装置３０に送信してもよい。そして、制御装置３４は、通信装置３３を介して、培養装置１０から比増殖速度、培養状況、及び設定培養条件を受信すると、培養装置１０から受信した初期情報に含まれる細胞の種類及び培養液の種類とともに、これらの組を新たな実績データとして、データベース３１に追加する。このとき、制御装置３４は、追加される実績データに関連付けて、当該培養状況を取得した撮像画像をデータベース３１に登録してもよい。
【００８１】
続いて、制御装置２６は、細胞数が必要細胞数に達しているか否かを判定する（ステップＳ１９）。制御装置２６は、細胞数が必要細胞数に達していないと判定した場合（ステップＳ１９；ＮＯ）、ステップＳ１２〜ステップＳ１９の処理を繰り返す。一方、ステップＳ１９において、制御装置２６は、細胞数が必要細胞数に達したと判定した場合（ステップＳ１９；ＹＥＳ）、培養を停止し、自動培養モードの一連の処理が終了する。
【００８２】
なお、培養システム１の初期運用時には、データベース３１に格納されている実績データの数が少ないので、近傍データ群に含まれる実績データの数も少なくなる。また、回帰モデルの予測誤差が大きい（分散σ２が大きい）場合が存在する。このような場合には、培養装置１０は、培養支援モードで動作する。培養支援モードでは、培養装置１０が求めた設定培養条件がオペレータに提示され、オペレータが設定培養条件を調整した後に、培養装置１０が設定培養条件を決定する。
【００８３】
図３及び図１０を参照して、培養支援モードの一連の動作を説明する。図１０は、培養支援モードの設定培養条件の決定処理を詳細に示すフローチャートである。培養支援モードの一連の動作は、例えば、オペレータが、操作装置２３を用いて、培養支援モードを選択することによって開始される。培養支援モードの一連の処理は、図３に示される自動培養モードの一連の処理と比較して、ステップＳ１４の設定培養条件の決定処理において主に相違する。このため、設定培養条件の決定処理を中心に説明を行う。
【００８４】
図１０に示されるように、培養支援モードの設定培養条件の決定処理では、まず、制御装置２６が、設定培養条件を計算する（ステップＳ４１）。具体的には、制御装置２６は、式（１８）又は式（１９）の最適化問題を解くことで、設定培養条件を求める。そして、制御装置２６は、可視化情報を表示装置２４に出力し、表示装置２４は、可視化情報を受け取ると、可視化情報に基づいてスケジュール画面を表示する（ステップＳ４２）。この例では、図１１に示されるように、スケジュール画面には、細胞数情報Ｄ１及び近傍データ群情報Ｄ２に加えて、設定培養条件を示す培養条件情報Ｄ３と、培養モデルを示す培養モデル情報Ｄ４と、が含まれる。
【００８５】
続いて、表示装置２４は、設定培養条件を修正するための情報（修正情報）を表示し、制御装置２６は、オペレータによって別の設定培養条件が入力されたか否かを判定する（ステップＳ４３）。例えば、表示装置２４は、オペレータに「培養条件を修正しますか？」といったメッセージと、「はい」及び「いいえ」のボタンと、を含むダイアログボックス（不図示）等を表示する。そして、オペレータが操作装置２３を用いて「はい」を選択すると、表示装置２４は、設定培養条件を入力するためのウィンドウ等を表示する。そして、オペレータが操作装置２３を用いて設定培養条件を入力すると、制御装置２６は、別の設定培養条件が入力されたと判定する。一方で、オペレータが操作装置２３を用いて「いいえ」を選択すると、操作装置２３は、別の設定培養条件が入力されなかったと判定する。
【００８６】
ステップＳ４３において、制御装置２６は、別の設定培養条件が入力されたと判定すると（ステップＳ４３；ＹＥＳ）、入力された別の設定培養条件と培養モデルとを用いて、累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔ経過時（必要時期）における予測値を計算し、予測値を表示装置２４に表示させる（ステップＳ４４）。つまり、制御装置２６は、設定培養条件が別の設定培養条件に修正された場合には、別の設定培養条件と別の設定培養条件で培養した場合の細胞数の予測値とを含む可視化情報を表示装置２４に出力する。そして、制御装置２６は、設定培養条件が確定されたか否かを判定する（ステップＳ４５）。ステップＳ４３において、制御装置２６は、設定培養条件が入力されなかったと判定した場合も（ステップＳ４３；ＮＯ）、設定培養条件が確定されたか否かを判定する（ステップＳ４５）。
【００８７】
ステップＳ４５では、例えば、表示装置２４は、オペレータに「培養条件を確定しますか？」といったメッセージと、「はい」及び「いいえ」のボタンと、を含むダイアログボックス（不図示）等を表示する。そして、オペレータが操作装置２３を用いて「はい」を選択すると、制御装置２６は、設定培養条件が確定されたと判定する。一方で、オペレータが操作装置２３を用いて「いいえ」を選択すると、操作装置２３は、設定培養条件が確定されなかったと判定する。
【００８８】
ステップＳ４５において、制御装置２６が、設定培養条件が確定されなかったと判定すると（ステップＳ４５；ＮＯ）、ステップＳ４３〜ステップＳ４５の処理が再び行われる。一方、ステップＳ４５において、制御装置２６が、設定培養条件が確定されたと判定すると（ステップＳ４５；ＹＥＳ）、培養支援モードの設定培養条件の決定処理が終了し、ステップＳ１５の処理が行われる。なお、ステップＳ４３で別の設定培養条件が入力され、設定培養条件が確定された場合、ステップＳ４３において入力された別の設定培養条件が、ステップＳ１５において用いられる設定培養条件として決定される。また、ステップＳ４３で別の設定培養条件が入力されることなく、設定培養条件が確定された場合、ステップＳ４１において計算された設定培養条件が、ステップＳ１５において用いられる設定培養条件として決定される。
【００８９】
なお、オペレータが、自動培養モードと培養支援モードとを切り替えてもよく、制御装置２６が自動培養モードと培養支援モードとを切り替えてもよい。制御装置２６は、例えば、培養支援装置２０が自動培養モードで動作している場合に、過去の予測幅ｗ１の範囲（予測誤差の範囲）内にいずれの計測値ｍｖも含まれていないのであれば、培養支援装置２０の動作モードを培養支援モードに切り替える。制御装置２６は、例えば、培養支援装置２０が培養支援モードで動作している場合に、予測誤差（分散σ＾２）が所定の値よりも小さければ、培養支援装置２０の動作モードを自動培養モードに切り替える。
【００９０】
以上説明したように、培養支援装置２０では、累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔの経過時（必要時期）に目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔの細胞を得るための目標比増殖速度μｑｕｅｒｙと培養槽１１の培養状況ｘｎｏｗとを含むクエリ点ｐｑに類似する近傍データ群に基づいて、設定培養条件ｕｎｏｗが決定される。つまり、制御装置２６は、近傍データ群に基づいて、設定培養条件ｕｎｏｗを決定する。例えば、細胞培養を開始した直後では、増殖率が低い停滞期が存在する。また、増殖によって細胞密度が上昇すると、適切な培養条件が変わることがある。例えば、細胞密度が上昇するにつれて、培養液中の溶存酸素、及び栄養素（グルコース等）のような、細胞の増殖に必要な物質の消費量が増加するので、酸素及び栄養素の供給量も合わせて増加させる必要がある。また、浮遊培養方式では、細胞塊径に応じてポンプ流量の設定を行う必要がある。これらのことから、同じような比増殖速度を有する複数の実績データであっても、互いに大きく異なる培養条件を有することがある。つまり、比増殖速度のみを基準として、設定培養条件を決定した場合、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙが少し異なるだけで、大きく異なる設定培養条件が決定され、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙが得られないことがある。一方、培養支援装置２０では、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙだけでなく培養状況ｘｎｏｗが類似している実績データに基づいて、設定培養条件ｕｎｏｗが決定されるので、設定培養条件ｕｎｏｗで培養した場合に、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙが得られる可能性が高まる。
【００９１】
また、クエリ点ｐｑに最も近い実績データだけでなく、クエリ点ｐｑに類似する実績データの集合に基づいて、設定培養条件ｕｎｏｗが決定されるので、培養毎の実績データのばらつきによる影響が低減される。その結果、累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔの経過時（必要時期）に目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔの細胞を得るための適切な設定培養条件ｕｎｏｗを決定することが可能となる。
【００９２】
具体的には、近傍データ群に基づいて、比増殖速度と培養状況と培養条件との関係を規定した培養モデルが構築され、培養モデルを用いてクエリ点ｐｑに対応した設定培養条件ｕｎｏｗが決定される。そして、設定培養条件ｕｎｏｗに基づいて培養槽１１における細胞の培養が制御される。このため、累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔの経過時（必要時期）に目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔの細胞が得られる可能性が高まる。
【００９３】
設定培養条件ｕｎｏｗで培養した場合の細胞数の予測値ｐｖを含むスケジュール画面Ｇが表示装置２４に表示される。このため、オペレータに、設定培養条件ｕｎｏｗと予測値ｐｖとを認識させることができる。例えば、オペレータは、設定培養条件ｕｎｏｗ及び予測値ｐｖを確認した上で、培養支援装置２０を運転することができる。
【００９４】
例えば、培養システム１の初期運用段階では、データベース３１に格納されている実績データのデータ数が不足しているので、設定培養条件ｕｎｏｗで培養しても、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙが得られにくい。また、培養初期では細胞が増殖しにくいので、設定培養条件ｕｎｏｗで培養しても、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙが得られにくい。このような場合に、クエリ点ｐｑに最も近い実績データのみを用いて設定培養条件ｕｎｏｗを決定した場合、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙが得られる可能性をオペレータは認識することができないので、オペレータの培養支援装置２０に対する信頼を損なうおそれがある。しかしながら、培養支援装置２０では、培養モデルの確からしさを示す予測誤差に関する情報（予測幅ｗ２）を含むスケジュール画面Ｇが表示される。このため、オペレータに、細胞数の予測誤差を認識させることができる。例えば、オペレータは、予測誤差を考慮して、培養支援装置２０を運転することができる。さらに、予測誤差に応じて、オペレータはデータベース３１の参照方法のパラメータをチューニングすることができる。
【００９５】
培養支援装置２０では、設定培養条件ｕｎｏｗは、オペレータによって修正可能である。オペレータは、設定培養条件ｕｎｏｗをそのまま使用するのではなく、オペレータの経験、培養モデルの構築に用いられた近傍データ群の履歴、及び培養モデルの数式等に基づいて設定培養条件ｕｎｏｗを別の設定培養条件に修正することができる。また、設定培養条件ｕｎｏｗが別の設定培養条件に修正された場合には、別の設定培養条件と別の設定培養条件で培養した場合の細胞数の予測値とを含むスケジュール画面Ｇが表示される。このため、別の設定培養条件での細胞数の予測値をオペレータに認識させることができる。したがって、例えば、オペレータは、別の設定培養条件の有効性を確認することができる。この構成は、データベース３１に格納されている実績データのデータ数が少ない場合に、特に有効である。つまり、培養システム１の初期運用段階では、データベース３１に格納されている実績データのデータ数が少ないので、オペレータによる慎重な判断が必要になることがある。しかし、実績データが十分に集まり、予測誤差が小さくなれば、設定培養条件の決定を自動制御に切り替えることで、オペレータの負担を大きく下げることができる。その結果、人的コストを低下させることが可能となる。
【００９６】
また、培養槽１１に含まれている実際の細胞数である細胞数Ｎｎｏｗに基づいて、目標比増殖速度μｑｕｅｒｙが算出される。このため、累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔの経過時（必要時期）に目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔの細胞を得るためのより適切な設定培養条件を決定することが可能となる。
【００９７】
以上、本開示の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。
【００９８】
例えば、上記実施形態では、培養装置１０の培養方式は、浮遊培養であるが、これに限られない。浮遊培養では、ポンプ流量等の操作可能変数が多いので、手動での制御が難しい。このため、培養支援装置２０が特に有用である。
【００９９】
培養装置１０は、インキュベータ１５内に複数の培養槽１１を備えてもよい。培養装置１０は、複数のインキュベータ１５を備えてもよい。
【０１００】
図１２に示されるように、培養システム１は、複数の培養装置１０とサーバ装置３０とを備えていてもよい。この場合、複数の培養装置１０から得られる実績データが、一つのデータベース３１でまとめて管理される。サーバ装置３０に代えて、培養装置１０がデータベース３１を備えてもよい。この場合、培養装置１０毎に実績データが管理される。
【０１０１】
上記実施形態では、細胞数及び細胞塊径等の培養状況の計測は、撮像画像を用いて行われるが、他のセンサによって検出された計測値を用いて行われてもよい。例えば、濁度センサが用いられてもよい。また、細胞の電気的な性質を利用して、培養状況が計測されてもよい。また、顕微鏡と血球計算盤とを使用して、オペレータが培養状況を計測してもよい。この場合、オペレータは、操作装置２３を用いて培養状況を入力する。
【０１０２】
上記実施形態では、オペレータが必要細胞数と必要時期とを入力しているが、オペレータは、中間日程と中間日程での目標細胞数とを入力してもよい。例えば、オペレータは、培養初期では細胞が増殖しにくいので、低めの目標細胞数を設定する。この場合、目標細胞数Ｎｔａｒｇｅｔは、オペレータによって入力された目標細胞数であり、累計培養時間ｔｔａｒｇｅｔは、培養開始時点からオペレータによって入力された中間日程までの総時間である。オペレータは、培養を開始するときに中間日程及び目標細胞数を設定してもよいし、培養途中に中間日程及び目標細胞数を設定又は変更してもよい。この場合、表示装置２４は、例えば、図１３に示されるように、中間日程での目標細胞数ｔｖを含むスケジュール画面Ｇを表示する。
【０１０３】
上記実施形態では、制御装置３４が近傍データ群の抽出を自動で行っているが、近傍データ群の抽出方法はこれに限られない。制御装置３４が抽出した実績データを、オペレータがさらに取捨選択してもよいし、オペレータが手作業でデータベース３１から近傍データ群の抽出を行ってもよい。制御装置３４に代えて、制御装置２６が近傍データ群の抽出を行ってもよい。
【０１０４】
上記実施形態では、直方体型の領域Ｒを用いてクエリ点ｐｑとの類似判定を行うことにより、近傍データ群が抽出されるが、類似判定はこれに限られない。例えば、制御装置３４は、クエリ点ｐｑと各実績データとの別の距離を使用して、クエリ点ｐｑとの類似判定を行ってもよい。別の距離としては、例えば、Ｌ１ノルム、Ｌ２ノルム、及びＬ∞ノルムといったベクトル空間上のノルム（距離）が用いられてもよい。また、各項目（変数）に重みを付けたノルムが用いられてもよい。
【０１０５】
クライテリアδの各項目のクライテリアδｉが小さ過ぎると、近傍データ群に含まれる実績データの数が少なくなるので、有効な培養モデルを構築することができないおそれがある。一方、各項目のクライテリアδｉが大き過ぎると、局所線形性が成り立たず、有効な培養モデルを構築することができないおそれがある。そこで、培養システム１の初期運用時では、各項目のクライテリアδｉは、ある程度大きい値に設定され、データベース３１に格納されている実績データの数が増加するにつれて、各項目のクライテリアδｉは、小さくされてもよい。制御装置２６が、培養システム１の運用開始時からの経過時間に応じて、各クライテリアδｉを変更してもよいし、オペレータが、培養システム１の運用開始時からの経過時間に応じて、各クライテリアδｉを変更してもよい。これにより、精度の高い予測を行うことが可能となる。また、制御装置２６又はオペレータは、予測幅（又は分散σ２）の大きさ、及び近傍データ群に含まれる実績データの数に応じて、各クライテリアδｉを変更してもよい。
【０１０６】
上記実施形態では、１回の培養について、各項目のクライテリアδｉは定数であるが、動作条件に応じて変更されてもよい。例えば、１回の培養において、培養初期では実績データのばらつきが小さいので、各クライテリアδｉは小さい値に設定され、培養後期では実績データのばらつきが大きいので、各クライテリアδｉは大きい値に設定されてもよい。制御装置２６が、培養開始時からの経過時間に応じて、各クライテリアδｉを変更してもよいし、オペレータが培養開始時からの経過時間に応じて、各クライテリアδｉを変更してもよい。
【０１０７】
上記実施形態では、クエリ点ｐｑの近傍データ群が抽出され、近傍データ群を用いて培養モデルが構築されているが、培養モデルの構築方法はこれに限られない。例えば、制御装置２６は、データベース３１に格納されている各実績データに、クエリ点ｐｑとの類似度に応じた重みを付与し、重みが付与された実績データを用いた回帰モデリングを実施することで、培養モデルを構築してもよい。この方法は、局所重み付き回帰モデルと呼ばれる。この場合、近傍データ群を取得することなく、培養モデルを構築することができるので、培養モデル構築に関する計算速度を向上させることができる。また、表示装置２４は、スケジュール画面Ｇにおいて、高い類似度を有する実績データから順にソートして、培養モデルの構築に用いられた実績データを表示してもよい。
【０１０８】
上記実施形態では、培養モデルを構築する際に、培養条件と比増殖速度との関係を線形で仮定したが、培養条件と比増殖速度とは２乗の関係を有する場合がある。例えば、ポンプ流量と比増殖速度との関係は、あるポンプ流量値において比増殖速度がピーク値となり、そのポンプ流量値から外れるにつれて、比増殖速度がピーク値から低下する場合がある。このような場合、制御装置２６は、比増殖速度μを目的変数とし、培養状況、操作量及び特定の培養条件の２乗値を説明変数として、培養モデルを構築してもよい。例えば、制御装置２６は、式（２０）に示されるように、ポンプ流量の２乗値である説明変数ｕ１２を含む培養モデルを構築する。
【数２０】
2019041656.tif 000022
【０１０９】
式（２０）の培養モデルは、非線形な回帰モデルであるが、未知変数である係数と基底となる変数との関係は線形である。このような関係を有するモデルは、線形基底関数モデルと呼ばれる。制御装置２６は、式（５）の培養モデルと同様に、式（２０）の培養モデルについても、線形回帰手法で回帰係数（係数ベクトルａ及び定数項ｂ）を求める。具体的には、制御装置２６は、式（２１）のように、説明変数ｕ１２に対応する列を含む計画行列Ｘを定義する。制御装置２６は、この計画行列Ｘを用いて、式（５）の培養モデルと同様にして、係数ベクトルａ及び定数項ｂを求める。
【数２１】
2019041656.tif 000023
【０１１０】
上記実施形態では、オペレータが培養モデルの解釈を行い易くするために、培養モデルとして線形回帰モデルが用いられているが、培養モデルとして非線形回帰モデルが用いられてもよい。非線形回帰モデルとしては、ニューラルネットワーク、及びサポートベクター回帰モデル等が挙げられる。制御装置２６は、単一の培養モデルではなく、複数の培養モデル（アンサンブルモデル）を作成し、複数の培養モデルを用いてロバストな予測、予測誤差の見積もり、及び設定培養条件の決定を行ってもよい。
【０１１１】
制御装置２６は、撮像画像から算出された細胞数が予測幅から大きく逸脱している場合、異常が発生したと判定し、オペレータにメール等で警告（通知）してもよい。また、制御装置２６は、撮像画像から算出された細胞数が予測幅から大きく逸脱している場合、計測が失敗したと判定し、カメラ２１に複数枚の撮像画像を取得させ、複数枚の撮像画像に基づいて、培養槽１１内の細胞濃度（細胞数）、細胞塊径の平均値、細胞塊径の分散、及び比増殖速度を画像処理装置２２に算出させてもよい。
【０１１２】
初期情報として、必要細胞数及び目標細胞数が含まれていなくてもよい。この場合、制御装置２６は、培養モデルと現在の培養状況とに基づいて、目標比増殖速度が最大となるように、設定培養条件を決定してもよい。
【０１１３】
設定培養条件の決定はオペレータによって手動で行われてもよく、培養支援装置２０は細胞数の予測装置として使用されてもよい。
【０１１４】
サーバ装置３０の管理者は、データベース３１に明らかに異常な実績データが混入した場合、操作装置３２を用いて異常な実績データを消去してもよい。これにより、培養モデルの精度を向上させることができる。また、サーバ装置３０の管理者は、データベース３１に同じような特定の実績データが集まりすぎた場合、データベース３１のデータ領域を空けるために、操作装置３２を用いて同様の実績データを間引きしてもよい。また、サーバ装置３０の管理者は、培養装置１０から送信される実績データ及び撮像画像をもとに、培養装置１０のオペレータに適切な設定培養条件について、メール及び電話等で助言してもよい。サーバ装置３０の管理者として培養の熟練者が配置されることで、培養装置１０を遠隔地から適切にオペレーションすることができる。
【０１１５】
培養条件ｕは、ポンプ流量、培養液の温度、水素イオン濃度、溶存酸素濃度、及び添加剤投入量に限られない。培養装置１０の構成に応じて、培養条件ｕは決定され得る。例えば、培養装置１０が上記のいずれかの変数を操作するハードウェア（アクチュエータ）を有しない場合には、当該変数は、培養条件ｕから除かれる。この場合、培養条件ｕから除かれた変数は、培養状況ｘとして扱われてもよい。これにより、クエリ点ｐｑの項目数が増えるので、培養モデルの精度を向上させることが可能となる。
【０１１６】
［培養液交換のタイミング制御］
培養装置１０の運転における重要な要素として、培養液交換のタイミングがある。栄養素の再補充、又は培養対象の細胞から排出される老廃物等を除去するためには、培養液そのものを入れ替える必要がある。この培養液の交換は、人が適宜決定してもよいし、３日に１回のように定期的に行われてもよい。培養初期には交換頻度を低くし、培養後期には交換頻度を高くすることが、細胞培養の効率及び費用の両面から好ましい。このため、培養液の交換タイミング及び交換作業の自動化が望まれる。
【０１１７】
図１４〜図１６を用いて、培養液交換のタイミング制御を含む培養支援装置２０の動作を説明する。図１４は、データベースに格納されている実績データの構成例を示す図である。図１５は、培養液交換のタイミング制御を含む自動培養モードの一連の処理の一例を示すフローチャートである。図１６は、図１５の設定培養条件の決定処理を詳細に示すフローチャートである。図１４に示されるように、培養液交換のタイミング制御を行うために、データベース３１に格納されている実績データは、培養状況ｘとして、培養液交換後の経過時間ｘ５をさらに含む。つまり、培養状況ｘは、培養液交換後の経過時間ｘ５をさらに含む。培養液交換後の経過時間ｘ５は、培養に用いられる培養液の交換が行われた時点からの経過時間である。なお、制御装置２６は、培養液交換後の経過時間をさらに計時している。図１５に示される一連の処理は、例えば、オペレータが、操作装置２３を用いて、培養液交換のタイミング制御を含む自動培養モードを選択することによって開始される。
【０１１８】
まず、ステップＳ１１と同様に、制御装置２６が、表示装置２４に初期情報を入力するための画面を表示させる。そして、オペレータが操作装置２３によって各情報を入力すると、操作装置２３は入力された初期情報を制御装置２６に出力する。これにより、制御装置２６は、初期情報を取得する（ステップＳ５１）。そして、制御装置２６は、通信装置２５を介して初期情報をサーバ装置３０に送信する。
【０１１９】
続いて、制御装置２６は、培養液交換後の経過時間を算出する（ステップＳ５２）。そして、制御装置２６は、培養モデルを構築する（ステップＳ５３）。ステップＳ５３の培養モデル構築処理は、ステップＳ１２の培養モデル構築処理と比較して、培養状況が「培養液交換後の経過時間」をさらに含む点を除いては同様であるので、ここでは詳細な説明を省略する。続いて、制御装置２６は、今回の設定培養条件の決定処理が初回の設定培養条件の決定処理であるか２回目以降の設定培養条件の決定処理であるかを判定する（ステップＳ５４）。そして、制御装置２６は、初回の設定培養条件の決定処理であると判定した場合（ステップＳ５４；ＹＥＳ）、培養モデルとクエリ点ｐｑとに基づいて、設定培養条件を決定する（ステップＳ５５）。
【０１２０】
ステップＳ５５の設定培養条件の決定処理では、図１６に示されるように、まず、制御装置２６が、設定培養条件を計算する（ステップＳ７１）。具体的には、制御装置２６は、式（１８）又は式（１９）と同様の最適化問題を解くことで、設定培養条件を求める。そして、制御装置２６は、最適化問題の解が得られたか否かを判定する（ステップＳ７２）。制御装置２６は、解が得られたと判定した場合（ステップＳ７２；ＹＥＳ）、得られた解を設定培養条件として決定する。そして、設定培養条件の決定処理が終了し、ステップＳ５６の処理が行われる。
【０１２１】
一方、ステップＳ７２において、制御装置２６は、解が得られなかったと判定した場合（ステップＳ７２；ＮＯ）、培養液交換後の経過時間を仮想的に０とし、ステップＳ５３と同様にして培養モデルの再構築を実施する（ステップＳ７３）。つまり、制御装置２６は、培養液の交換を行ったと仮定して、培養モデルの構築を行う。そして、制御装置２６は、ステップＳ７１と同様にして、設定培養条件を計算する（ステップＳ７４）。
【０１２２】
そして、制御装置２６は、最適化問題の解が得られたか否かを判定する（ステップＳ７５）。制御装置２６は、解が得られたと判定した場合（ステップＳ７５；ＹＥＳ）、培養液を交換し（ステップＳ７６）、培養液交換後の経過時間を０にリセットする。このとき、制御装置２６は、培養液を交換するための装置を制御することによって、培養液を自動で交換してもよい。また、制御装置２６は、表示装置２４に培養液の交換に関する情報を表示装置２４に表示させることで、オペレータに培養液の交換を行わせてもよい。そして、制御装置２６は、得られた解を設定培養条件として決定する。そして、設定培養条件の決定処理が終了し、ステップＳ５６の処理が行われる。
【０１２３】
一方、ステップＳ７５において、制御装置２６は、解が得られなかったと判定した場合（ステップＳ７５；ＮＯ）、目標比増殖速度を達成できないことを表示装置２４に表示させる（ステップＳ７７）。そして、制御装置２６は、オペレータによって操作装置２３から培養液交換の指示が入力されたか否かを判定する（ステップＳ７８）。制御装置２６は、培養液交換の指示が入力されたと判定した場合（ステップＳ７８；ＹＥＳ）、培養液を交換し（ステップＳ７６）、培養液交換後の経過時間を０にリセットする。この場合、制御装置２６は、設定培養条件を変更することなく、前回の培養モデル構築時に用いた設定培養条件を、今回の設定培養条件として決定する。そして、設定培養条件の決定処理が終了し、ステップＳ５６の処理が行われる。ステップＳ７８において、制御装置２６は、培養液交換の指示が入力されなかったと判定した場合（ステップＳ７８；ＮＯ）、培養液の交換、及び設定培養条件の変更を行うことなく、前回の培養モデル構築時に用いた設定培養条件を、今回の設定培養条件として決定する。そして、設定培養条件の決定処理が終了し、ステップＳ５６の処理が行われる。
【０１２４】
なお、ステップＳ７１及びステップＳ７４では、制御装置２６は、式（１８）の最適化問題を解いてもよい。そして、ステップＳ７８において、制御装置２６は、培養液交換の指示が入力されたと判定した場合（ステップＳ７８；ＹＥＳ）、培養液を交換し（ステップＳ７６）、培養液交換後の経過時間を０にリセットするとともに、式（１９）の最適化問題を解き、得られた解を設定培養条件として決定してもよい。また、ステップＳ７８において、制御装置２６は、培養液交換の指示が入力されなかったと判定した場合（ステップＳ７８；ＮＯ）、制御装置２６は、本来の培養液交換後の経過時間を元に、式（１９）の最適化問題を解き、得られた解を設定培養条件として決定してもよい。
【０１２５】
ステップＳ５６〜ステップＳ６２の処理は、ステップＳ１５〜ステップＳ２１の処理と同様であるので、その説明を省略する。
【０１２６】
上述のように、培養を行うことで培養液中の栄養素等が消費され、培養液を交換することで培養液中の栄養素が再補充され得る。このため、培養液の交換が行われた時点からの経過時間は、比増殖速度に影響を与え得る。したがって、培養液の交換が行われた時点からの経過時間を考慮することで、目標時期に目標細胞数の細胞を得るためのより適切な設定培養条件を決定することが可能となる。また、設定培養条件が得られない場合に、培養液の交換を行うことで、設定培養条件が得られるのであれば、培養液を交換するのが適切であると考えられるので、培養液の交換が行われる。これにより、培養液の交換が必要な場合に、培養液の交換を行うことができる。また、培養液の交換を行っても設定培養条件が得られない場合には、目標比増殖速度を達成できないことが表示される。これにより、オペレータに培養計画の変更を促すことができる。
【符号の説明】
【０１２７】
１  培養システム
１０  培養装置
１１  培養槽
１２  酸素供給機器
１３  ｐＨ操作装置
１４  ポンプ
１５  インキュベータ
２０  培養支援装置
２１  カメラ
２２  画像処理装置
２３  操作装置
２４  表示装置
２５  通信装置
２６  制御装置（演算装置）
３０  サーバ装置
３１  データベース
３２  操作装置
３３  通信装置
３４  制御装置
Ｌ１  循環ライン
Ｌ２  循環ライン
Ｌ３  循環ライン
Ｌ４  循環ライン
ＮＷ  ネットワーク
【図１】
2019041656.tif 000024
【図２】
2019041656.tif 000025
【図３】
2019041656.tif 000026
【図４】
2019041656.tif 000027
【図５】
2019041656.tif 000028
【図６】
2019041656.tif 000029
【図７】
2019041656.tif 000030
【図８】
2019041656.tif 000031
【図９】
2019041656.tif 000032
【図１０】
2019041656.tif 000033
【図１１】
2019041656.tif 000034
【図１２】
2019041656.tif 000035
【図１３】
2019041656.tif 000036
【図１４】
2019041656.tif 000037
【図１５】
2019041656.tif 000038
【図１６】
2019041656.tif 000039