中国科学院プロセス工学研究所の万銀華教授らの研究チームは、バイオ医薬品のウイルス除去プロセス最適化のため、機械学習(ML)モデルを活用した新たな解析手法を開発しました。900件以上の文献データからウイルス除去に関するデータベースを構築し、ウイルス保持率に影響する膜の種類、流量、タンパク質濃度などの複雑な因子の相互作用を解析。特徴量重要度やPDP(部分依存プロット)により、主要変数の独立・相互作用を可視化し、工程最適化に活用。予測結果は実験値とも一致し、スケーラブルなプロセス開発を支援する高い工学的価値を示しました。データ駆動型アプローチにより、従来の試行錯誤的実験依存を軽減します。

Schematic of machine learning-assisted process analysis and performance prediction (Image by SU Xinwei)