(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024142633
(43)【公開日】2024-10-11
(54)【発明の名称】装置、方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
C12M 1/00 20060101AFI20241003BHJP
C12M 1/34 20060101ALN20241003BHJP
【ＦＩ】
C12M1/00 C
C12M1/34 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023054856
(22)【出願日】2023-03-30
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＳＩＭＵＬＩＮＫ
(71)【出願人】
【識別番号】000006507
【氏名又は名称】横河電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000877
【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】榊 歩夢
(72)【発明者】
【氏名】生田目 哲志
【テーマコード（参考）】
4B029
【Ｆターム（参考）】
4B029AA01
4B029AA07
4B029BB01
4B029DF02
4B029DF04
4B029FA11
4B029FA12
4B029HA09
(57)【要約】 （修正有）
【課題】細胞培養システムのシミュレータを提供する。
【解決手段】センサによる測定結果に応じてコントローラによりアクチュエータを制御する細胞培養システムのシミュレータに含まれる、前記コントローラのシミュレーションモデルであるコントローラモデルに対して制御パラメータを設定する制御パラメータ設定部と、前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行部と、前記シミュレータに含まれる、前記センサのシミュレーションモデルであるセンサモデルに対して遅れ時間を設定する遅れ時間設定部とを備え、前記シミュレータ実行部は、前記センサモデルによる測定対象に変動が生じてから、前記遅れ時間の経過後に、当該センサモデルによる測定結果に変動を生じさせる装置が提供される。
【選択図】図１
【解決手段】センサによる測定結果に応じてコントローラによりアクチュエータを制御する細胞培養システムのシミュレータに含まれる、前記コントローラのシミュレーションモデルであるコントローラモデルに対して制御パラメータを設定する制御パラメータ設定部と、前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行部と、前記シミュレータに含まれる、前記センサのシミュレーションモデルであるセンサモデルに対して遅れ時間を設定する遅れ時間設定部とを備え、前記シミュレータ実行部は、前記センサモデルによる測定対象に変動が生じてから、前記遅れ時間の経過後に、当該センサモデルによる測定結果に変動を生じさせる装置が提供される。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
センサによる測定結果に応じてコントローラによりアクチュエータを制御する細胞培養システムのシミュレータに含まれる、前記コントローラのシミュレーションモデルであるコントローラモデルに対して制御パラメータを設定する制御パラメータ設定部と、
前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行部と、
を備える装置。
前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行部と、
を備える装置。
【請求項2】
前記シミュレータに含まれる、前記センサのシミュレーションモデルであるセンサモデルに対して遅れ時間を設定する遅れ時間設定部をさらに備え、
前記シミュレータ実行部は、前記センサモデルによる測定対象に変動が生じてから、前記遅れ時間の経過後に、当該センサモデルによる測定結果に変動を生じさせる、請求項１に記載の装置。
前記シミュレータ実行部は、前記センサモデルによる測定対象に変動が生じてから、前記遅れ時間の経過後に、当該センサモデルによる測定結果に変動を生じさせる、請求項１に記載の装置。
【請求項3】
前記細胞培養システムにおける少なくとも１つのセンサは、培養液に浸漬されて前記培養液の状態を計測するインラインセンサであり、
当該装置は、前記シミュレータに含まれる、前記インラインセンサのシミュレーションモデルであるインラインセンサモデルに対して、ドリフトのパラメータを設定するドリフトパラメータ設定部をさらに備え、
前記シミュレータ実行部は、前記インラインセンサモデルの測定結果に対し、前記ドリフトのパラメータに応じたドリフトを生じさせる、請求項１に記載の装置。
当該装置は、前記シミュレータに含まれる、前記インラインセンサのシミュレーションモデルであるインラインセンサモデルに対して、ドリフトのパラメータを設定するドリフトパラメータ設定部をさらに備え、
前記シミュレータ実行部は、前記インラインセンサモデルの測定結果に対し、前記ドリフトのパラメータに応じたドリフトを生じさせる、請求項１に記載の装置。
【請求項4】
前記シミュレータに含まれる、前記細胞培養システムの培養槽のシミュレーションモデルである培養槽モデルに対して、当該培養槽モデルにおける細胞の状態の不確実性のパラメータを設定する不確実性パラメータ設定部をさらに備え、
前記シミュレータ実行部は、前記培養槽モデル内の細胞に対し、前記不確実性のパラメータに応じた状態の不確実性を生じさせる、請求項１に記載の装置。
前記シミュレータ実行部は、前記培養槽モデル内の細胞に対し、前記不確実性のパラメータに応じた状態の不確実性を生じさせる、請求項１に記載の装置。
【請求項5】
一の前記不確実性のパラメータが設定された状態で前記シミュレータが複数回実行されることに応じて、各回の実行結果を示す値を取得し、当該値の分布が、予め定められた条件を満たすか否かを判定する判定部をさらに備える、請求項４に記載の装置。
【請求項6】
前記シミュレータが実行されることに応じて、実行結果を示す値が、予め定められた条件を満たすか否かを判定する判定部をさらに備える、請求項１に記載の装置。
【請求項7】
前記実行結果を示す値が前記予め定められた条件を満たすと前記判定部に判定されることに応じて、前記制御パラメータを前記コントローラの設定値として出力する出力部を備える、請求項６に記載の装置。
【請求項8】
センサによる測定結果に応じてコントローラによりアクチュエータを制御する細胞培養システムのシミュレータに含まれる、前記コントローラのシミュレーションモデルであるコントローラモデルに対して制御パラメータを設定する制御パラメータ設定段階と、
前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行段階と、
を備える方法。
前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行段階と、
を備える方法。
【請求項9】
コンピュータを、
センサによる測定結果に応じてコントローラによりアクチュエータを制御する細胞培養システムのシミュレータに含まれる、前記コントローラのシミュレーションモデルであるコントローラモデルに対して制御パラメータを設定する制御パラメータ設定部と、
前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行部
として機能させるプログラム。
センサによる測定結果に応じてコントローラによりアクチュエータを制御する細胞培養システムのシミュレータに含まれる、前記コントローラのシミュレーションモデルであるコントローラモデルに対して制御パラメータを設定する制御パラメータ設定部と、
前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行部
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１～９および非特許文献１には、「細胞培養プロセスの培養データからリアクタシステムにおける細胞培養プロセスのための最適化されたプロセス仕様を提供する方法であって、・前記細胞培養プロセスの培養データを取得するステップ；・請求項１から６のいずれか１項記載の方法により得られるデジタルツインを適用することにより、取得した培養データから少なくとも１つの最適化されたプロセス仕様を調整または生成するステップ；を有する方法。」（特許文献４の請求項７）等と記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 国際公開第２０２０２５２４４２号
［特許文献２］ 米国特許出願公開第２０１９-１５３３８１号
［特許文献３］ 国際公開第ＷＯ２０２０-２３８９１８号
［特許文献４］ 特表２０２２-５３７７９９号
［特許文献５］ 特開２０１９-０４１６５６号
［特許文献６］ 国際公開第２０２０-０３９６８３号
［特許文献７］ 国際公開第２０２１-１６６８２４号
［特許文献８］ 特開２０２２-０９９０９６号
［特許文献９］ 特開２０１８-０４９３１６号
［非特許文献１］ 村上聖、「分科会2、培養工程連続化の現状と課題」、生物工学会誌、第９７巻、第６号、ｐ３３８－３４１
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 国際公開第２０２０２５２４４２号
［特許文献２］ 米国特許出願公開第２０１９-１５３３８１号
［特許文献３］ 国際公開第ＷＯ２０２０-２３８９１８号
［特許文献４］ 特表２０２２-５３７７９９号
［特許文献５］ 特開２０１９-０４１６５６号
［特許文献６］ 国際公開第２０２０-０３９６８３号
［特許文献７］ 国際公開第２０２１-１６６８２４号
［特許文献８］ 特開２０２２-０９９０９６号
［特許文献９］ 特開２０１８-０４９３１６号
［非特許文献１］ 村上聖、「分科会2、培養工程連続化の現状と課題」、生物工学会誌、第９７巻、第６号、ｐ３３８－３４１
【発明の概要】
【0003】
本発明の第１の態様においては、センサによる測定結果に応じてコントローラによりアクチュエータを制御する細胞培養システムのシミュレータに含まれる、前記コントローラのシミュレーションモデルであるコントローラモデルに対して制御パラメータを設定する制御パラメータ設定部と、前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行部と、を備える装置が提供される。
【0004】
上記の装置においては、前記シミュレータに含まれる、前記センサのシミュレーションモデルであるセンサモデルに対して遅れ時間を設定する遅れ時間設定部をさらに備え、前記シミュレータ実行部は、前記センサモデルによる測定対象に変動が生じてから、前記遅れ時間の経過後に、当該センサモデルによる測定結果に変動を生じさせてよい。
【0005】
上記何れかの装置においては、前記細胞培養システムにおける少なくとも１つのセンサは、培養液に浸漬されて前記培養液の状態を計測するインラインセンサであり、当該装置は、前記シミュレータに含まれる、前記インラインセンサのシミュレーションモデルであるインラインセンサモデルに対して、ドリフトのパラメータを設定するドリフトパラメータ設定部をさらに備え、前記シミュレータ実行部は、前記インラインセンサモデルの測定結果に対し、前記ドリフトのパラメータに応じたドリフトを生じさせてよい。
【0006】
上記何れかの装置においては、前記シミュレータに含まれる、前記細胞培養システムの培養槽のシミュレーションモデルである培養槽モデルに対して、当該培養槽モデルにおける細胞の状態の不確実性のパラメータを設定する不確実性パラメータ設定部をさらに備え、前記シミュレータ実行部は、前記培養槽モデル内の細胞に対し、前記不確実性のパラメータに応じた状態の不確実性を生じさせてよい。
【0007】
上記の装置においては、一の前記不確実性のパラメータが設定された状態で前記シミュレータが複数回実行されることに応じて、各回の実行結果を示す値を取得し、当該値の分布が、予め定められた条件を満たすか否かを判定する判定部をさらに備えてよい。
【0008】
上記何れかの装置においては、前記シミュレータが実行されることに応じて、実行結果を示す値が、予め定められた条件を満たすか否かを判定する判定部をさらに備えてよい。
【0009】
判定部を有する上記何れかの装置においては、前記実行結果を示す値が前記予め定められた条件を満たすと前記判定部に判定されることに応じて、前記制御パラメータを前記コントローラの設定値として出力する出力部を備えてよい。
【0010】
本発明の第２の態様においては、センサによる測定結果に応じてコントローラによりアクチュエータを制御する細胞培養システムのシミュレータに含まれる、前記コントローラのシミュレーションモデルであるコントローラモデルに対して制御パラメータを設定する制御パラメータ設定段階と、前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行段階と、を備える方法が提供される。
【0011】
本発明の第３の態様においては、コンピュータを、センサによる測定結果に応じてコントローラによりアクチュエータを制御する細胞培養システムのシミュレータに含まれる、前記コントローラのシミュレーションモデルであるコントローラモデルに対して制御パラメータを設定する制御パラメータ設定部と、前記コントローラモデルに対して前記制御パラメータが設定された状態で前記シミュレータを実行するシミュレータ実行部
として機能させるプログラムが提供される。
として機能させるプログラムが提供される。
【0012】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】実施形態に係る細胞培養システム１を示す。
【図2】細胞培養システム１の制御ループ１５を示す。
【図3】実施形態に係るシミュレーション装置２を示す。
【図4】シミュレーション装置２の動作を示す。
【図5】本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【0015】
（１．細胞培養システム１）
図１は、本実施形態に係る細胞培養システム１を示す。細胞培養システム１は、生物反応により目的物質を生産する培養を行う。細胞培養システム１は、例えば抗体医薬品などのバイオ医薬品を生産してよく、ＣＨＯ細胞などの動物細胞を培養してよい。細胞培養システム１は、培養槽１０と、１または複数のアクチュエータ１１と、１または複数のセンサ１２と、コントローラ１３とを備えてよい。これら培養槽１０と、１または複数のセンサ１２と、コントローラ１３と、１または複数のアクチュエータ１１とは１または複数の制御ループ（一例としてクローズド制御ループまたはオープン制御ループ）を形成してよく、細胞培養システム１はセンサ１２による測定結果に応じてコントローラ１３によりアクチュエータ１１を制御してよい。
図１は、本実施形態に係る細胞培養システム１を示す。細胞培養システム１は、生物反応により目的物質を生産する培養を行う。細胞培養システム１は、例えば抗体医薬品などのバイオ医薬品を生産してよく、ＣＨＯ細胞などの動物細胞を培養してよい。細胞培養システム１は、培養槽１０と、１または複数のアクチュエータ１１と、１または複数のセンサ１２と、コントローラ１３とを備えてよい。これら培養槽１０と、１または複数のセンサ１２と、コントローラ１３と、１または複数のアクチュエータ１１とは１または複数の制御ループ（一例としてクローズド制御ループまたはオープン制御ループ）を形成してよく、細胞培養システム１はセンサ１２による測定結果に応じてコントローラ１３によりアクチュエータ１１を制御してよい。
【0016】
（１．１．培養槽１０）
培養槽１０は、培地および細胞を収容して細胞を培養するための容器である。細胞増殖を進行させるべく、培養槽１０内の培養液の温度、ｐＨ、および、溶存酸素量（ＤＯ）などがアクチュエータ１１により適切に管理されてよい。培養槽１０では一例として灌流培養が行われてよく、細胞がある程度増殖した段階（例えば培養開始から２日目から３日目）で培養槽１０に培地が連続的に供給され、供給量と同量の除細胞液（ハーベスト液）が培養槽１０から回収されてよい。これにより、培養槽１０内の培養液体積は一定に保たれてよい。
培養槽１０は、培地および細胞を収容して細胞を培養するための容器である。細胞増殖を進行させるべく、培養槽１０内の培養液の温度、ｐＨ、および、溶存酸素量（ＤＯ）などがアクチュエータ１１により適切に管理されてよい。培養槽１０では一例として灌流培養が行われてよく、細胞がある程度増殖した段階（例えば培養開始から２日目から３日目）で培養槽１０に培地が連続的に供給され、供給量と同量の除細胞液（ハーベスト液）が培養槽１０から回収されてよい。これにより、培養槽１０内の培養液体積は一定に保たれてよい。
【0017】
なお、培養槽１０には、手動で動作するサンプリング装置１０１やフィード装置（図示せず）が設けられてよい。サンプリング装置１０１は培養槽１０内の培養液をサンプリングしてよく、フィード装置は栄養源補給のためのフィード剤を培養槽１０に投与してよい。これらのサンプリング装置１０１およびフィード装置は、自動で動作するアクチュエータ１１であってもよい。
【0018】
（１．２．アクチュエータ１１）
各アクチュエータ１１は、物理的な運動を行う駆動装置であり、培養液中の溶存酸素濃度、ｐＨ、温度、基質濃度（グルコース濃度）、細胞密度、培養液量、攪拌速度、圧力、重量、体積、または、流量などの少なくとも１つを制御してよい。各アクチュエータは、バルブ、ポンプ、ヒータ、ファン、モータ、および、スイッチの何れかであってよい。
各アクチュエータ１１は、物理的な運動を行う駆動装置であり、培養液中の溶存酸素濃度、ｐＨ、温度、基質濃度（グルコース濃度）、細胞密度、培養液量、攪拌速度、圧力、重量、体積、または、流量などの少なくとも１つを制御してよい。各アクチュエータは、バルブ、ポンプ、ヒータ、ファン、モータ、および、スイッチの何れかであってよい。
【0019】
本実施形態においては一例として、細胞培養システム１は、アクチュエータ１１として、培養槽１０に培地を供給するポンプＰ１、培養槽１０にグルコースを供給するポンプＰ２、培養槽１０にアルカリ（Ｂａｓｅ）を供給するポンプＰ３、培養槽１０内の培養液を拡販する攪拌装置１３１、培養槽１０から培養液と共に細胞を排出するポンプＰ４、および、培養槽１０からハーベスト液を排出するポンプＰ５を有してよい。
【0020】
これらのアクチュエータ１１のうち、ポンプＰ５は、除細胞装置１０２およびフローセル１０３を介して培養槽１０内のハーベスト液を排出してよい。除細胞装置１０２は、ＴＦＦ（ｔａｎｇｅｎｔｉａｌ ｆｌｏｗ ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ）やＡＴＦ（ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ ｔａｎｇｅｎｔｉａｌ ｆｌｏｗ ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるフィルタ作用を有してよく、細胞を培養槽１０内に維持しつつ、ハーベスト液を培養槽１０から排出してよい。
【0021】
（１．３．センサ１２）
各センサ１２は、培養槽１０の状態の測定を行う。各センサ１２は、培養液中の溶存酸素濃度、ｐＨ、温度、基質濃度（グルコース濃度）、細胞密度、培養液量、攪拌速度、圧力、重量、体積、または、流量などを示すプロセス値（プロセスパラメータ、ＰＶ（Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｖａｌｕｅ）とも称する）を測定してよい。
各センサ１２は、培養槽１０の状態の測定を行う。各センサ１２は、培養液中の溶存酸素濃度、ｐＨ、温度、基質濃度（グルコース濃度）、細胞密度、培養液量、攪拌速度、圧力、重量、体積、または、流量などを示すプロセス値（プロセスパラメータ、ＰＶ（Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｖａｌｕｅ）とも称する）を測定してよい。
【0022】
本実施形態では一例として、細胞培養システム１は、センサ１２として、培養槽１０の重量を測定するセンサ（図示せず）、ポンプＰ１～Ｐ３により供給される流体の体積や重量を測定するセンサ（図示せず）、細胞の密度を測定するセンサ（図示せず）、培養液の誘電率を測定する誘電分光計１２１、培養液中の栄養や代謝の成分を計測する近赤外／赤外／ラマン分光計１２２、培養液の成分を分析する分析装置１２４、および、培養液に浸漬されて培養液の状態を計測するインラインセンサ１２０を有してよい。
【0023】
これらのセンサ１２のうち、誘電分光計１２１は、培養液中に挿入された電極１２１０の間を流れる電流に従って培養液の誘電率を測定してよく、測定される誘電率から培養液中の細胞の数、生存率等をさらに計測してもよい。
【0024】
近赤外／赤外／ラマン分光計１２２は、培養液中に挿入された受発光センサ１２２０を介して培養液に対し各種測定光（近赤外光、赤外光、単色光）を照射し、培養液を透過または反射した光の近赤外スペクトル、赤外スペクトル、ラマンスペクトル等を測定してよく、測定したスペクトルから培養液中のグルコースや乳酸、アンモニア、各種アミノ酸などをさらに計測してよい。なお、近赤外／赤外／ラマン分光計１２２による測定においては、予め成分濃度を調整した溶液を用いて検量モデルを構築しておき、培養槽１０に浸漬した受発光センサ１２２０から取得されるスペクトルを検量モデルで成分濃度に変換することで測定が実行されてよい。受発光センサ１２２０はフローセル１０３に設けられてもよい。
【0025】
分析装置１２４は、例えば高速液体クロマトグラフ装置（ＨＰＬＣ）、細胞培養分析装置等であってよい。分析装置１２４は、基準間隔（一例として２４時間）でサンプリング装置１０１により培養槽１０からサンプリングされた培養液の成分をオフラインで、つまり培養槽１０から離れて分析してよい。
【0026】
インラインセンサ１２０は、培養液に浸漬され、細胞の培養の実行中における培養液の状態を計測してよい。インラインセンサ１２０は、一例として培養液のｐＨ、溶存酸素量（ＤＯ）、温度、ガス分圧（酸素の分圧、二酸化炭素の分圧など）、浸透圧、栄養成分、代謝成分、または、目的生産物濃度などの基本的な物理／化学パラメータの少なくとも１つを測定してよい。上述した誘電分光計１２１の電極１２１０と、近赤外／赤外／ラマン分光計１２２の受発光センサ１２２０とは、インラインセンサ１２０であってよい。なお、インラインセンサ１２０による測定結果には、培養環境の変化によってドリフトが生じてもよい。培養環境の変化の要因としては、攪拌やガス通気によって培養液に生じる力学的応力の変動、培養液内での栄養素や酸素の枯渇、および、細胞により産生される乳酸やアンモニアといった老廃物（デブリ、夾雑物とも称する）の蓄積などが挙げられる。
【0027】
細胞培養システム１に含まれる１または複数のセンサ１２のうち、少なくとも１つのセンサ１２には、測定結果からノイズを除去するノイズ除去フィルタが設けられてよい。ノイズ除去フィルタは、センサ１２の測定対象に変動が生じてから、当該センサ１２による測定結果に変動が生じるまでに遅延を生じさせてもよい。
【0028】
各センサ１２は、予め設定された周期で測定を行ってよい。各センサ１２は、測定結果としてのプロセス値をコントローラ１３に供給してよい。各１つのセンサ１２は、任意のタイミングでキャリブレーションを行われてよい。
【0029】
なお、プロセス値は、基準頻度（一例として１日に１回）で培養液をサンプリングして、分析装置１２４で分析を行うことで取得されてもよい。誘電分光計１２１等により測定される細胞密度は、培養液を染色して撮像した画像を解析することで算出されてもよい。近赤外／赤外／ラマン分光計１２２等により計測される栄養・代謝成分は、酵素センサなどを利用して計測されてもよい。
【0030】
（１．４．コントローラ１３）
コントローラ１３は、１または複数のセンサ１２による測定結果に応じて１または複数のアクチュエータ１１を制御してよい。例えば、コントローラ１３は、センサ１２による測定結果に応じて算出される操作量を示す制御信号をアクチュエータ１１に供給することで、当該アクチュエータ１１を制御してよい。コントローラ１３は、１または複数のセンサ１２の測定結果をスケーリング（一例として正規化）してから操作量の算出に用いてもよい。
コントローラ１３は、１または複数のセンサ１２による測定結果に応じて１または複数のアクチュエータ１１を制御してよい。例えば、コントローラ１３は、センサ１２による測定結果に応じて算出される操作量を示す制御信号をアクチュエータ１１に供給することで、当該アクチュエータ１１を制御してよい。コントローラ１３は、１または複数のセンサ１２の測定結果をスケーリング（一例として正規化）してから操作量の算出に用いてもよい。
【0031】
コントローラ１３は、１または複数のセンサ１２による測定結果に応じて１または複数のアクチュエータ１１を制御することで細胞培養システム１における培養プロセスを制御してよい。例えば、コントローラ１３は、培養槽１０内の培養液の状態を監視して、灌流培養工程に関する各種制御（各種ポンプ、モータ等の動作、温度制御等）を実行し、培養槽１０における供給量、回収量、通気量、灌流率等を制御してよい。一例として、コントローラ１３は、培養液中の溶存酸素濃度、ｐＨ、温度、基質濃度（グルコース濃度）、細胞密度、培養液量、攪拌速度などの基本的なプロセス値の制御を行いつつ、培地中に含まれる栄養成分や、細胞の増殖または生産の速度を向上させる増強剤を補填してよい。
【0032】
コントローラ１３には、プロセス値の目標値（設定値、ＳＶ（Ｓｅｔ Ｖａｌｕｅ）とも称する）が設定されてよい。目標値が設定される場合にコントローラ１３は、プロセス値を目標値（または目標値から基準範囲内）とするよう操作量を算出してアクチュエータ１１を制御してよい。細胞培養システム１が複数の制御ループを有する場合には、コントローラ１３には制御ループごとに目標値が設定されてよい。プロセス値の目標値は、任意の制御目標が達成されるようオペレータにより設定されてよい。
【0033】
制御目標は、定常特性に関する目標であってよく、一例として培養槽１０の状態が定常状態となったときのプロセス値（ＰＶ）が目標値（ＳＶ）から基準範囲内となることであってよい。制御目標は、過渡特性に関する目標であってもよく、一例としてプロセス値が目標値（または目標値から基準範囲内）に達するまでの整定時間（応答遅れ時間とも称する）が基準時間未満となることであってよい。制御目標は、目標値に対する追従性に関する目標であってもよく、一例として何れかのプロセス値について目標値を変更して細胞培養を実行した場合に当該プロセス値が目標値（または目標値から基準範囲内）に達する割合（追従割合とも称する）が基準割合を超えることであってよい。
【0034】
コントローラ１３には、制御パラメータが設定されてよい。制御パラメータは、アクチュエータ１１に対する制御条件を示すパラメータであってよく、例えばフィードバック制御のパラメータ（フィードバック制御パラメータとも称する）であってよい。フィードバック制御パラメータは、一例として比例ゲイン、積分ゲイン、または微分ゲインの少なくとも１つであってよい。制御パラメータは、アクチュエータ１１に対する制御信号の出力頻度または制御周期を示すパラメータ（頻度パラメータとも称する）であってもよいし、アクチュエータ１１に指示される操作量（アクチュエータ１１に対する操作量とも称する）の上下限値であってもよい。操作量の上下限値は、一例として０～１００（％）や－５０～５０（％）等の割合で設定されてよい。
【0035】
コントローラ１３は、細胞の密度が基準値に達したことに応じて、ポンプＰ４により培養液とともに細胞を培養槽１０から排出するブリードを行うことで、培養槽１０内の細胞密度を適切な範囲内に収めてよい。コントローラ１３は、ユーザインターフェースとしてプロセスパラメータの設定画面やトレンド表示機能、データ保管・出力機能などを備えてもよい。
【0036】
（２．細胞培養システム１の制御ループ１５）
図２は、細胞培養システム１の制御ループ１５を示す。細胞培養システム１のコントローラ１３と、アクチュエータ１１と、培養槽１０と、センサ１２とは、１または複数のクローズド制御ループ１５を形成してよい。
図２は、細胞培養システム１の制御ループ１５を示す。細胞培養システム１のコントローラ１３と、アクチュエータ１１と、培養槽１０と、センサ１２とは、１または複数のクローズド制御ループ１５を形成してよい。
【0037】
（３．シミュレーション装置２）
図３は、本実施形態に係るシミュレーション装置２を示す。シミュレーション装置２は、装置の一例であり、細胞培養システム１のシミュレーションを行う。シミュレーション装置２は、記憶部２０と、シミュレータ取得部２１と、設定部２２と、シミュレータ実行部２３と、判定部２４と、表示部２５とを有してよい。
図３は、本実施形態に係るシミュレーション装置２を示す。シミュレーション装置２は、装置の一例であり、細胞培養システム１のシミュレーションを行う。シミュレーション装置２は、記憶部２０と、シミュレータ取得部２１と、設定部２２と、シミュレータ実行部２３と、判定部２４と、表示部２５とを有してよい。
【0038】
（３．１．記憶部２０）
記憶部２０は、種々の情報を記憶する。本実施形態に係る記憶部２０は、細胞培養システム１のシミュレータ３を記憶してよい。
記憶部２０は、種々の情報を記憶する。本実施形態に係る記憶部２０は、細胞培養システム１のシミュレータ３を記憶してよい。
【0039】
（３．１．１．シミュレータ３）
シミュレータ３は、培養槽１０のシミュレーションモデルである培養槽モデル３０と、アクチュエータ１１のシミュレーションモデルである１または複数のアクチュエータモデル３１と、センサ１２のシミュレーションモデルである１または複数のセンサモデル３２と、コントローラ１３のシミュレーションモデルであるコントローラモデル３３と、を有してよい。コントローラモデル３３と、アクチュエータモデル３１と、培養槽モデル３０と、センサモデル３２とは、細胞培養システム１と同様の１または複数の制御ループ３５を形成してよい。各シミュレーションモデルは、数理モデルであってよく、制御ループ３５の入出力関係に従って結合されてよい。
シミュレータ３は、培養槽１０のシミュレーションモデルである培養槽モデル３０と、アクチュエータ１１のシミュレーションモデルである１または複数のアクチュエータモデル３１と、センサ１２のシミュレーションモデルである１または複数のセンサモデル３２と、コントローラ１３のシミュレーションモデルであるコントローラモデル３３と、を有してよい。コントローラモデル３３と、アクチュエータモデル３１と、培養槽モデル３０と、センサモデル３２とは、細胞培養システム１と同様の１または複数の制御ループ３５を形成してよい。各シミュレーションモデルは、数理モデルであってよく、制御ループ３５の入出力関係に従って結合されてよい。
【0040】
（３．１．１（１）．培養槽モデル３０）
培養槽モデル３０は、培養槽１０の挙動を再現してよい。培養槽１０の挙動とは、培養槽１０に含まれる培養液の挙動、および、培養液に含まれる細胞などの挙動を含んでよい。培養槽モデル３０は、細胞培養のプロセスに特有の生物学的特性（一例として細胞に起因するダイナミクス）が考慮されるように構築されてよい。一例として、培養槽モデル３０は、下記の参考文献（１）、（２）に記載されているメカニスティックモデルであってよい。細胞培養プロセス特有の制御変数について、プロセス中の挙動を数学的に表現することができる限りにおいて、培養槽モデル３０は、機械学習により生成されるデータ駆動型モデルやハイブリッドモデル（メカニスティックモデルとデータ駆動型モデルを組み合わせたモデル）であってもよい。培養槽モデル３０の動特性を示すパラメータは、過去の培養データやシードドレインのデータに基づいて設定されてよい。培養槽モデル３０には、不確実性パラメータが設定されてよい。不確実性パラメータは、培養液内の細胞状態の不確実性を示してよく、参考文献（１）、（２）に記載されている培養槽モデル３０に対して正規乱数等の乱数成分として設定されてよい。これにより、細胞状態の不確実性、ひいてはバッチ間のバラつきを考慮したシミュレーションが可能となる。手動で動作するサンプリング装置１０１やフィード装置が培養槽モデル３０に設けられている場合には、これらの動作条件が培養槽モデル３０で定義されてもよい。
培養槽モデル３０は、培養槽１０の挙動を再現してよい。培養槽１０の挙動とは、培養槽１０に含まれる培養液の挙動、および、培養液に含まれる細胞などの挙動を含んでよい。培養槽モデル３０は、細胞培養のプロセスに特有の生物学的特性（一例として細胞に起因するダイナミクス）が考慮されるように構築されてよい。一例として、培養槽モデル３０は、下記の参考文献（１）、（２）に記載されているメカニスティックモデルであってよい。細胞培養プロセス特有の制御変数について、プロセス中の挙動を数学的に表現することができる限りにおいて、培養槽モデル３０は、機械学習により生成されるデータ駆動型モデルやハイブリッドモデル（メカニスティックモデルとデータ駆動型モデルを組み合わせたモデル）であってもよい。培養槽モデル３０の動特性を示すパラメータは、過去の培養データやシードドレインのデータに基づいて設定されてよい。培養槽モデル３０には、不確実性パラメータが設定されてよい。不確実性パラメータは、培養液内の細胞状態の不確実性を示してよく、参考文献（１）、（２）に記載されている培養槽モデル３０に対して正規乱数等の乱数成分として設定されてよい。これにより、細胞状態の不確実性、ひいてはバッチ間のバラつきを考慮したシミュレーションが可能となる。手動で動作するサンプリング装置１０１やフィード装置が培養槽モデル３０に設けられている場合には、これらの動作条件が培養槽モデル３０で定義されてもよい。
【0041】
参考文献（１）：Ｓａｒａ Ｂａｄｒ、外５名、「Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｂｉｏｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ： Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｓ ａｎｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ Ａｎｔｉｂｏｄｙ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ」、Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ａｎｄ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、Ｖｏｌｕｍｅ １５３, １０７４２２（２０２１）
【0042】
参考文献（２）：Ｍａｒｔｉｎ Ｋｏｒｎｅｃｋｉ、Ｊｏｃｈｅｎ Ｓｔｒｕｂｅ、「Ｐｒｏｃｅｓｓ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｎ Ｂｉｏｌｏｇｉｃｓ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ａｉｄ ｏｆ Ｍａｃｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｋｉｎｅｔｉｃ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ」、Ｂｉｏｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、５、２０１８
【0043】
（３．１．１（２）．アクチュエータモデル３１）
各アクチュエータモデル３１は、シミュレーション対象である何れかのアクチュエータ１１の挙動を再現してよい。各アクチュエータモデル３１は、コントローラモデル３３から供給される操作量に基づいて動作してよい。シミュレータ３に含まれる１または複数のアクチュエータモデル３１のうち、少なくとも１つのアクチュエータモデル３１は、供給される操作量に固有の処理（一例としてスケーリングや変換処理）を行い、当該処理後の操作量に基づいて動作してよい。
各アクチュエータモデル３１は、シミュレーション対象である何れかのアクチュエータ１１の挙動を再現してよい。各アクチュエータモデル３１は、コントローラモデル３３から供給される操作量に基づいて動作してよい。シミュレータ３に含まれる１または複数のアクチュエータモデル３１のうち、少なくとも１つのアクチュエータモデル３１は、供給される操作量に固有の処理（一例としてスケーリングや変換処理）を行い、当該処理後の操作量に基づいて動作してよい。
【0044】
（３．１．１（３）．センサモデル３２）
各センサモデル３２は、シミュレーション対象である何れかのセンサ１２の挙動を再現してよい。シミュレータ３に含まれる１または複数のセンサモデル３２のうち、少なくとも１つのセンサモデル３２は、培養槽モデル３０で算出される測定対象の値（真値とも称する）に対して疑似的なノイズを付加し、プロセス値として取得してよい。当該センサモデル３２には、真値に付加される疑似的なノイズのパラメータ（一例としてノイズの強度や形状など）が設定可能であってよい。ノイズのパラメータは、シミュレーション対象のセンサ１２の仕様や、過去の培養データに基づいて設定されてよい。シミュレーション対象のセンサ１２の信頼性が高い場合には、ガウス性白色ノイズが付加されるようにノイズのパラメータが設定されてよい。
各センサモデル３２は、シミュレーション対象である何れかのセンサ１２の挙動を再現してよい。シミュレータ３に含まれる１または複数のセンサモデル３２のうち、少なくとも１つのセンサモデル３２は、培養槽モデル３０で算出される測定対象の値（真値とも称する）に対して疑似的なノイズを付加し、プロセス値として取得してよい。当該センサモデル３２には、真値に付加される疑似的なノイズのパラメータ（一例としてノイズの強度や形状など）が設定可能であってよい。ノイズのパラメータは、シミュレーション対象のセンサ１２の仕様や、過去の培養データに基づいて設定されてよい。シミュレーション対象のセンサ１２の信頼性が高い場合には、ガウス性白色ノイズが付加されるようにノイズのパラメータが設定されてよい。
【0045】
シミュレータ３に含まれる１または複数のセンサモデル３２のうち、少なくとも１つのセンサモデル３２には、取得したプロセス値からノイズを除去するノイズ除去フィルタのシミュレーションモデル（図示せず）が設けられてよい。ノイズ除去フィルタが設けられたセンサモデル３２には、ノイズ除去フィルタのパラメータが設定されてよい。ノイズ除去フィルタのパラメータは、シミュレーション対象のセンサ１２に設けられたノイズ除去フィルタの仕様や、過去の培養データに基づいて設定されてよい。ノイズ除去フィルタのシミュレーションモデルは、センサモデル３２の測定対象に変動が生じてから、当該センサモデル３２による測定結果に変動が生じるまでに遅延を生じさせてよい。
【0046】
シミュレータ３に含まれる１または複数のセンサモデル３２のうち、少なくとも１つのセンサモデル３２には、センサモデル３２の測定対象に変動が生じてから、当該センサモデル３２による測定結果に変動が生じるまでの遅れ時間が設定されてよい。遅れ時間は過去の培養データ等に基づいて設定されてよい。
【0047】
シミュレータ３に含まれる１または複数のセンサモデル３２のうち、少なくとも１つのセンサモデル３２は、インラインセンサ１２０のシミュレーションモデルであるインラインセンサモデル３２０であってよい。インラインセンサモデル３２０は、真値にドリフトを生じさせ、ドリフトした真値をプロセス値として取得してよい。少なくとも１つのインラインセンサモデル３２０には、ドリフトのパラメータ（ドリフトパラメータとも称する）が設定されてよい。ドリフトのパラメータは、一例として培養液中の老廃物が単位量だけ増減することに応じて生じるドリフトの大きさを示してもよいし、単位時間当たりに生じるドリフトの大きさを示してもよいし、温度や圧力などが単位量だけ増減することに応じて生じるドリフトの大きさを示してもよい。ドリフトのパラメータは、インラインセンサモデル３２０においてプロセス値を算出する関数式の係数を調整することで設定されてよい。センサモデル３２には、キャリブレーションのタイミングや手法が設定されてよい。
【0048】
各センサモデル３２には、それぞれ測定周期が設定されてよい。測定周期は、シミュレーション対象のセンサ１２の仕様に基づいて設定されてよい。
【0049】
（３．１．１（４）．コントローラモデル３３）
コントローラモデル３３は、コントローラ１３の挙動を再現してよい。コントローラモデル３３は、１または複数のセンサモデル３２による測定結果に応じて１または複数のアクチュエータモデル３１を制御してよい。例えば、コントローラモデル３３は、センサモデル３２による測定結果に応じて算出される操作量を示す制御信号をアクチュエータモデル３１に供給することで、当該アクチュエータモデル３１を制御してよい。コントローラモデル３３は、１または複数のセンサ１２の測定結果をスケーリング（一例として正規化）してから操作量の算出に用いてもよい。
コントローラモデル３３は、コントローラ１３の挙動を再現してよい。コントローラモデル３３は、１または複数のセンサモデル３２による測定結果に応じて１または複数のアクチュエータモデル３１を制御してよい。例えば、コントローラモデル３３は、センサモデル３２による測定結果に応じて算出される操作量を示す制御信号をアクチュエータモデル３１に供給することで、当該アクチュエータモデル３１を制御してよい。コントローラモデル３３は、１または複数のセンサ１２の測定結果をスケーリング（一例として正規化）してから操作量の算出に用いてもよい。
【0050】
コントローラモデル３３には、プロセス値の目標値（ＳＶ）が設定されてよく、プロセス値を目標値（または目標値から基準範囲内）とするよう操作量を算出してアクチュエータモデル３１を制御してよい。シミュレータ３が複数の制御ループ３５を有する場合には、コントローラモデル３３には制御ループ３５ごとに目標値が設定されてよい。
【0051】
コントローラモデル３３には、制御パラメータが設定されてよい。制御パラメータは、アクチュエータモデル３１に対する制御条件を示すパラメータであってよく、例えばフィードバック制御パラメータであってもよいし、頻度パラメータであってもよいし、アクチュエータ１１に対する操作量の上下限値であってもよい。
【0052】
コントローラモデル３３には、制御の開始および終了の条件が設定されてよい。制御ループ３５同士の影響を考慮する場合や、既知の外乱による影響を低減する場合には、コントローラモデル３３には、フィードフォワードによる操作量の調整量が設定されてもよい。
【0053】
（３．２．シミュレータ取得部２１）
シミュレータ取得部２１は、シミュレータ３を取得する。シミュレータ取得部２１は外部装置で生成されたシミュレータ３を取得してもよいし、オペレータの操作に応じてシミュレータ３を生成してもよい。シミュレータ３は、一例としてＭＡＴＬＡＢ（登録商標）／Ｓｉｍｕｌｉｎｋの開発環境で生成されてよいが、他の開発環境で生成されてもよい。シミュレータ取得部２１は、取得したシミュレータ３を記憶部２０に記憶させてよい。
シミュレータ取得部２１は、シミュレータ３を取得する。シミュレータ取得部２１は外部装置で生成されたシミュレータ３を取得してもよいし、オペレータの操作に応じてシミュレータ３を生成してもよい。シミュレータ３は、一例としてＭＡＴＬＡＢ（登録商標）／Ｓｉｍｕｌｉｎｋの開発環境で生成されてよいが、他の開発環境で生成されてもよい。シミュレータ取得部２１は、取得したシミュレータ３を記憶部２０に記憶させてよい。
【0054】
（３．３．設定部２２）
設定部２２は、オペレータの操作に応じ、シミュレータ３のコントローラモデル３３、アクチュエータモデル３１、センサモデル３２および培養槽モデル３０の少なくとも１つに対して種々の動作条件を設定してよい。
設定部２２は、オペレータの操作に応じ、シミュレータ３のコントローラモデル３３、アクチュエータモデル３１、センサモデル３２および培養槽モデル３０の少なくとも１つに対して種々の動作条件を設定してよい。
【0055】
（３．３．１．コントローラモデル３３に対する設定内容）
設定部２２は、コントローラモデル３３に対してプロセス値の目標値を設定してよい。設定部２２は、複数のセンサモデル３２により測定される複数のプロセス値について目標値を設定する場合には、各プロセス値に共通の目標値を設定してもよいし、少なくとも２つのプロセス値に別々の目標値を設定してもよい。設定部２２は、シミュレータ３の実行中に適宜、目標値を設定してもよいし、シミュレータ３の実行前に予め目標値を設定してもよい。
設定部２２は、コントローラモデル３３に対してプロセス値の目標値を設定してよい。設定部２２は、複数のセンサモデル３２により測定される複数のプロセス値について目標値を設定する場合には、各プロセス値に共通の目標値を設定してもよいし、少なくとも２つのプロセス値に別々の目標値を設定してもよい。設定部２２は、シミュレータ３の実行中に適宜、目標値を設定してもよいし、シミュレータ３の実行前に予め目標値を設定してもよい。
【0056】
設定部２２は、制御パラメータ設定部の一例であってよく、コントローラモデル３３に対して制御パラメータを設定してよい。設定部２２は、制御パラメータをシミュレータ３の実行前に予め設定してよい。
【0057】
一例として、設定部２２は、制御パラメータとして、フィードバック制御パラメータを設定してよい。設定部２２は、シミュレータ３に複数の制御ループ３５が形成されている場合には、少なくとも１つの制御ループ３５にについてフィードバック制御パラメータを設定してよい。設定部２２は、複数の制御ループ３５についてフィードバック制御パラメータを設定する場合には、各制御ループ３５について共通のフィードバック制御パラメータを設定してもよいし、少なくとも２つの制御ループ３５について別々のフィードバック制御パラメータを設定してもよい。
【0058】
設定部２２は、制御パラメータとして、頻度パラメータを設定してもよい。設定部２２は、シミュレータ３に複数のアクチュエータモデル３１が含まれる場合には、少なくとも１つのアクチュエータモデル３１について頻度パラメータを設定してよい。設定部２２は、複数のアクチュエータモデル３１について頻度パラメータを設定する場合には、各アクチュエータモデル３１について共通の頻度パラメータを設定してもよいし、少なくとも２つのアクチュエータモデル３１について別々の頻度パラメータを設定してもよい。
【0059】
設定部２２は、制御パラメータとして、アクチュエータモデル３１に対する操作量の上下限値を設定してもよい。設定部２２は、シミュレータ３に複数のアクチュエータモデル３１が含まれる場合には、少なくとも１つのアクチュエータモデル３１について操作量の上下限値を設定してよい。設定部２２は、複数のアクチュエータモデル３１について操作量の上下限値を設定する場合には、各アクチュエータモデル３１について共通の上下限値を設定してもよいし、少なくとも２つのアクチュエータモデル３１に別々の上下限値を設定してもよい。
【0060】
設定部２２は、フィードフォワードによる操作量の調整量を設定してよい。設定部２２は、複数のアクチュエータモデル３１について調整量を設定する場合には、各アクチュエータモデル３１について共通の調整量を設定してもよいし、少なくとも２つのアクチュエータモデル３１に別々の調整量を設定してもよい。設定部２２は、調整量をシミュレータ３の実行前に予め設定してよい。
【0061】
（３．３．２．センサモデル３２に対する設定内容）
設定部２２は、少なくとも１つのセンサモデル３２に対してノイズのパラメータを設定してよい。設定部２２は、複数のセンサモデル３２に対してノイズのパラメータを設定する場合には、各センサモデル３２に共通のパラメータを設定してもよいし、少なくとも２つのセンサモデル３２に別々のパラメータを設定してもよい。設定部２２は、ノイズのパラメータをシミュレータ３の実行前に予め設定してよい。
設定部２２は、少なくとも１つのセンサモデル３２に対してノイズのパラメータを設定してよい。設定部２２は、複数のセンサモデル３２に対してノイズのパラメータを設定する場合には、各センサモデル３２に共通のパラメータを設定してもよいし、少なくとも２つのセンサモデル３２に別々のパラメータを設定してもよい。設定部２２は、ノイズのパラメータをシミュレータ３の実行前に予め設定してよい。
【0062】
設定部２２は、少なくとも１つのセンサモデル３２に対してノイズ除去フィルタのパラメータを設定してよい。設定部２２は、複数のセンサモデル３２に対してノイズ除去フィルタのパラメータを設定する場合には、各センサモデル３２に共通のパラメータを設定してもよいし、少なくとも２つのセンサモデル３２に別々のパラメータを設定してもよい。設定部２２は、ノイズ除去フィルタのパラメータをシミュレータ３の実行前に予め設定してよい。
【0063】
設定部２２は、遅れ時間設定部の一例であってよく、少なくとも１つのセンサモデル３２に対して遅れ時間を設定してよい。設定部２２は、複数のセンサモデル３２に対して遅れ時間を設定する場合には、各センサモデル３２に共通の遅れ時間を設定してもよいし、少なくとも２つのセンサモデル３２に別々の遅れ時間を設定してもよい。設定部２２は、遅れ時間をシミュレータ３の実行前に予め設定してよい。
【0064】
設定部２２は、ドリフトパラメータ設定部の一例であってよく、少なくとも１つのインラインセンサモデル３２０に対してドリフトパラメータを設定してよい。設定部２２は、複数のインラインセンサモデル３２０に対してドリフトパラメータを設定する場合には、各インラインセンサモデル３２０に共通のドリフトパラメータを設定してもよいし、少なくとも２つのインラインセンサモデル３２０に別々のドリフトパラメータを設定してもよい。設定部２２は、ドリフトパラメータをシミュレータ３の実行前に予め設定してよい。
【0065】
（３．３．３．培養槽モデル３０に対する設定内容）
設定部２２は、不確実性パラメータ設定部の一例であってよく、培養槽モデル３０に対して、当該培養槽モデル３０における細胞の状態の不確実性パラメータを設定してよい。設定部２２は、不確実性パラメータと共に、当該不確実性パラメータを適用したシミュレーションの実行回数を設定してよい。設定部２２は、これらの内容をシミュレータ３の実行前に予め設定してよい。
設定部２２は、不確実性パラメータ設定部の一例であってよく、培養槽モデル３０に対して、当該培養槽モデル３０における細胞の状態の不確実性パラメータを設定してよい。設定部２２は、不確実性パラメータと共に、当該不確実性パラメータを適用したシミュレーションの実行回数を設定してよい。設定部２２は、これらの内容をシミュレータ３の実行前に予め設定してよい。
【0066】
（３．３．４．その他の設定内容）
設定部２２は、オペレータの操作によりシミュレーションの制御目標を設定してもよい。
設定部２２は、オペレータの操作によりシミュレーションの制御目標を設定してもよい。
【0067】
制御目標は、例えば定常特性に関する目標であってよく、一例として培養槽モデル３０の状態が定常状態となったときのプロセス値（ＰＶ）が目標値（ＳＶ）から基準範囲内となることであってよい。この場合に、設定部２２は、培養槽モデル３０の状態が定常状態となったときにプロセス値が収まるべき基準範囲を設定してよい。
【0068】
制御目標は、過渡特性に関する目標であってもよく、一例としてプロセス値が目標値（または目標値から基準範囲内）に達するまでの整定時間（応答遅れ時間とも称する）が基準時間未満となることであってよい。制御目標は、目標値に対する追従性に関する目標であってもよく、一例として何れかのプロセス値について目標値を変更して細胞培養を実行した場合に当該プロセス値が目標値（または目標値から基準範囲内）に達する追従割合が基準割合を超えることであってよい。これらの場合に、設定部２２は、整定時間が下回るべき基準時間を設定してもよいし、追従割合が上回るべき基準割合を設定してもよい。
【0069】
設定部２２は、オペレータの操作によりシミュレータ３の環境設定を行ってもよい。一例として、設定部２２は、シミュレータ３で使用されるソルバーの種類（例えばオイラー法やルンゲクッタ方など）を設定してもよいし、複数のシミュレーションモデルで使用されるグローバル変数（一例としてシミュレーション区間（つまり培養期間））を設定してもよい。
【0070】
設定部２２は、設定内容をシミュレータ３に供給してもよいし、シミュレータ実行部２３に供給してもよい。設定部２２は、制御目標の設定内容を判定部２４に供給してよい。
【0071】
（３．４．シミュレータ実行部２３）
シミュレータ実行部２３は、シミュレータ３を実行する。
シミュレータ実行部２３は、シミュレータ３を実行する。
【0072】
シミュレータ実行部２３は、コントローラモデル３３に対してプロセス値の目標値（ＳＶ）が設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。シミュレータ実行部２３は、センサモデル３２により測定されるプロセス値が目標値に近づくようコントローラモデル３３にアクチュエータモデル３１を駆動させてよい。
【0073】
シミュレータ実行部２３は、コントローラモデル３３に対して制御パラメータが設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。シミュレータ実行部２３は、設定されたフィードバック制御パラメータに応じたフィードバック制御をコントローラモデル３３に行わせてよい。シミュレータ実行部２３は、設定された頻度パラメータに応じた出力頻度または制御周期でコントローラモデル３３からアクチュエータモデル３１に制御信号を出力させてよい。シミュレータ実行部２３は、設定された操作量の上下限値に応じた操作量を示す制御信号をコントローラモデル３３からアクチュエータモデル３１に出力させてよい。
【0074】
シミュレータ実行部２３は、コントローラモデル３３に対してフィードフォワードの調整量が設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。シミュレータ実行部２３は、設定内容に応じた操作量を示す制御信号をコントローラモデル３３からアクチュエータモデル３１に出力させてよい。
【0075】
シミュレータ実行部２３は、培養槽モデル３０に対して不確実性パラメータが設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。シミュレータ実行部２３は、培養槽モデル３０内の細胞に対し、不確実性パラメータに応じた状態の不確実性を生じさせてよい。シミュレータ実行部２３は、不確実性パラメータが設定されたことに応じて、設定部２２により予め定められた実行回数だけシミュレータ３を実行してよい。
【0076】
シミュレータ実行部２３は、センサモデル３２に対してノイズのパラメータが設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。シミュレータ実行部２３は、培養槽モデル３０で算出される測定対象の真値に対し、ノイズのパラメータに応じてノイズが付加されたプロセス値をセンサモデル３２に取得させてよい。
【0077】
シミュレータ実行部２３は、センサモデル３２に対してノイズ除去フィルタのパラメータが設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。シミュレータ実行部２３は、ノイズ除去フィルタのパラメータに応じてノイズが除去されたプロセス値をセンサモデル３２に取得させてよい。
【0078】
シミュレータ実行部２３は、センサモデル３２に対して遅れ時間が設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。シミュレータ実行部２３は、当該センサモデル３２による測定対象に変動が生じてから、遅れ時間の経過後に、当該センサモデル３２による測定結果に変動を生じさせてよい。
【0079】
シミュレータ実行部２３は、インラインセンサモデル３２０に対してドリフトパラメータが設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。シミュレータ実行部２３は、インラインセンサモデル３２０の測定結果に対し、ドリフトパラメータに応じたドリフトを生じさせてよい。
【0080】
シミュレータ実行部２３は、センサモデル３２に対して測定周期が設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。シミュレータ実行部２３は、各センサモデル３２に測定周期でプロセス値を取得させてよい。
【0081】
シミュレータ実行部２３は、設定部２２により設定される環境設定に応じてシミュレータ３を実行してよい。一例として、ソルバーの種類が設定される場合には、シミュレータ実行部２３は、設定されたソルバーを用いて演算を行ってよい。シミュレーション区間が設定される場合には、設定されたシミュレーション区間内でシミュレーションを行ってよい。
【0082】
シミュレータ実行部２３は、シミュレータ３によるシミュレーションの実行結果を記憶部２０に記憶させてよい。シミュレーションの実行結果には、各シミュレーションモデルで得られた時系列データと、シミュレーションモデルに対する設定内容とが含まれてよい。
【0083】
（３．５．判定部２４）
判定部２４は、シミュレータ３が実行されることに応じて、実行結果を示す値が、予め定められた条件を満たすか否かを判定する。予め定められた条件は制御目標に応じた条件であってよく、目標条件とも称する。判定部２４は、実行結果を示す値をシミュレータ３から取得してよい。
判定部２４は、シミュレータ３が実行されることに応じて、実行結果を示す値が、予め定められた条件を満たすか否かを判定する。予め定められた条件は制御目標に応じた条件であってよく、目標条件とも称する。判定部２４は、実行結果を示す値をシミュレータ３から取得してよい。
【0084】
実行結果を示す値は、培養槽１０の状態が定常状態となったときの１または複数のセンサモデル３２により測定されるプロセス値に応じた値（一例としてプロセス値そのもの）であってよい。この場合には、目標条件は、プロセス値がその目標値（または目標値から基準範囲内）となることであってよい。
【0085】
実行結果を示す値は、プロセス値が目標値（または目標値から基準範囲内）に達するまでの整定時間であってもよい。この場合には、目標条件は、整定時間が基準時間未満となることであってもよいし、以前にシミュレータ３が実行されたときの整定時間未満となることであってもよいし、細胞培養システム１で細胞培養を行った場合の整定時間未満となることであってもよい。
【0086】
実行結果を示す値は、何れかのプロセス値について目標値を変更してシミュレータ３を実行した場合に当該プロセス値が目標値（または目標値から基準範囲内）に達する追従割合であってもよい。この場合には、目標条件は、追従割合がその基準割合を超えるとなることであってもよいし、以前にシミュレータ３が実行されたときの追従割合を超えることであってもよいし、細胞培養システム１で細胞培養を行った場合の追従割合を超えることであってもよい。
【0087】
判定部２４は、設定部２２により一の不確実性パラメータが設定された状態でシミュレータ３が複数回実行されることに応じて、各回の実行結果を示す値を取得し、当該値の分布が、予め定められた条件（分布条件とも称する）を満たすか否かを判定してよい。分布条件は、実行結果を示す値が予め設定された基準範囲内に収まることであってよく、これに加えて、または、これに代えて、実行結果を示す値の分散または標準偏差が予め設定された基準範囲内に収まることであってもよい。
判定部２４は、判定結果を表示部２５に供給してよい。
判定部２４は、判定結果を表示部２５に供給してよい。
【0088】
（３．６．表示部２５）
表示部２５は、種々の情報を表示する。表示部２５は、シミュレータ３の実行結果を示す値と、判定部２４による判定結果とを合わせて表示してよい。表示部２５は、出力部の一例であってよく、シミュレータ３の実行結果を示す値が目標条件を満たすと判定部２４に判定されることに応じて、設定部２２により設定された制御パラメータをコントローラ１３の設定値として表示させてよい。
表示部２５は、種々の情報を表示する。表示部２５は、シミュレータ３の実行結果を示す値と、判定部２４による判定結果とを合わせて表示してよい。表示部２５は、出力部の一例であってよく、シミュレータ３の実行結果を示す値が目標条件を満たすと判定部２４に判定されることに応じて、設定部２２により設定された制御パラメータをコントローラ１３の設定値として表示させてよい。
【0089】
以上のシミュレーション装置によれば、細胞培養システム１のシミュレータ３に含まれるコントローラモデル３３に対して制御パラメータが設定された状態でシミュレータ３が実行される。従って、制御パラメータを調整してシミュレータ３を実行することにより、任意の目標が実現される好適な制御パラメータを特定して、細胞培養システム１のコントローラ１３に適用することができる。また、細胞培養システム１で制御パラメータを変更して細胞培養を繰り返す場合と比較して、好適な制御パラメータの特定に要する時間や原材料、労力などを低減することができる。
【0090】
また、センサ１２のシミュレーションモデルであるセンサモデル３２に対して遅れ時間が設定され、センサモデル３２による測定対象に変動が生じてから当該遅れ時間の経過後に、当該センサモデル３２による測定結果に変動が生じる。従って、センサモデル３２の遅れ時間を実際のセンサ１２に合わせた状態でシミュレータ３を実行することができる。
【0091】
また、インラインセンサ１２０のシミュレーションモデルであるインラインセンサモデル３２０に対してドリフトパラメータが設定され、インラインセンサモデル３２０の測定結果に対し、ドリフトパラメータに応じたドリフトが生じる。従って、培養の進行に伴って生じる老廃物等に起因するドリフトを実環境に合わせた状態でシミュレータ３を実行することができる。
【0092】
また、培養槽のシミュレーションモデルである培養槽モデル３０に対して細胞の状態の不確実性パラメータが設定され、不確実性パラメータに応じた状態の不確実性が生じる。従って、培養槽モデル３０内での細胞の状態を、実環境での細胞状態の不確実性に合わせた状態でシミュレータ３を実行することができる。
【0093】
また、シミュレータ３が実行されることに応じて、実行結果を示す値が既定の目標条件を満たすか否かが判定される。従って、実環境で細胞培養を行う場合に培養結果が目標条件を満たすか否かを予め確認することができる。
【0094】
また、シミュレータ３の実行結果を示す値が目標条件を満たすと判定されることに応じて、制御パラメータがコントローラ１３の設定値として出力されるので、目標条件が満たされる制御パラメータを細胞培養システム１のコントローラ１３に適用して実環境で細胞培養を行うことができる。
【0095】
また、一の不確実性パラメータが設定された状態でシミュレータ３が複数回実行されることに応じて、各回の実行結果を示す値が取得され、当該値の分布が既定の分布条件を満たすか否かが判定される。従って、実環境で複数回、細胞培養を行う場合に複数の培養結果が全体として分布条件を満たすか否かを予め確認することができる。
【0096】
また、シミュレータ３に含まれる各シミュレーションモデルが入出力関係に従って互いに結合されているため、シミュレーションモデル間の影響を把握することで、シミュレーション対象とされた細胞培養システム１のコンポーネント（本実施形態においては一例としてコントローラ１３、アクチュエータ１１、培養槽１０、およびセンサ１２）間の影響を把握することができる。また、各シミュレーションモデルについて、制御ループ３５の制御性能に対する影響度を把握し、制御パラメータの設定に利用することができるため、制御パラメータの設定を容易化することができる。
【0097】
（４．動作）
図４は、シミュレーション装置２の動作を示す。シミュレーション装置２は、ステップＳ１１～Ｓ２５の処理を行うことにより細胞培養システム１のシミュレーションを行い、所望の制御目標が達成される制御パラメータを決定する。なお、本実施形態においては一例としてシミュレーション装置２には予めシミュレータ取得部２１によりシミュレータ３が取得されていることとして説明する。
図４は、シミュレーション装置２の動作を示す。シミュレーション装置２は、ステップＳ１１～Ｓ２５の処理を行うことにより細胞培養システム１のシミュレーションを行い、所望の制御目標が達成される制御パラメータを決定する。なお、本実施形態においては一例としてシミュレーション装置２には予めシミュレータ取得部２１によりシミュレータ３が取得されていることとして説明する。
【0098】
ステップＳ１１において設定部２２は、オペレータの操作に応じてシミュレーションの制御目標を設定する。設定部２２は、１または複数の制御目標を設定してよい。これにより、制御目標に応じた目標条件が設定されてよい。設定部２２は、オペレータの操作に応じて、シミュレータ３の実行結果を示す値の分布条件を示す分布目標をさらに設定してもよい。これにより、分布目標に応じた分布条件が設定されてよい。設定部２２は、オペレータの操作に応じてシミュレータの環境設定をさらに行ってもよい。
【0099】
ステップＳ１３において設定部２２は、オペレータの操作に応じて各シミュレーションモデルの特性を設定する。設定部２２は、コントローラモデル３３に対して１または複数の制御パラメータ（一例としてフィードバック制御パラメータ、頻度パラメータ、または、操作量の上下限値）を設定してもよいし、センサモデル３２に対して遅れ時間を設定してもよいし、インラインセンサモデル３２０に対してドリフトパラメータを設定してもよいし、培養槽モデル３０に対して不確実性パラメータを設定してもよい。
【0100】
ステップＳ１５においてシミュレータ実行部２３は、シミュレータ３を実行する。シミュレータ実行部２３は、ステップＳ１１，Ｓ１３による設定内容が設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。一例として、シミュレータ実行部２３は、コントローラモデル３３に対して制御パラメータが設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。シミュレータ実行部２３は、ステップＳ１３において不確実性パラメータが設定されている場合には、当該不確実性パラメータが設定された状態でシミュレータ３を複数回実行してよい。
【0101】
ステップＳ２１において判定部２４は、ステップＳ１５の実行結果を示す値が目標条件を満たすか否かを判定する。判定部２４は、ステップＳ１５において一の不確実性パラメータが設定された状態でシミュレータ３が複数回実行された場合には、各回の実行結果を示す値を取得し、当該値の分布が分布条件を満たすか否かをさらに判定してもよい。判定部２４は、判定結果をシミュレータ３の実行結果と合わせて表示部２５に表示させてよい。
【0102】
ステップＳ２１において制御条件が満たされないと判定した場合（ステップＳ２１；Ｎｏ）には、ステップＳ２３に処理が移行してよい。ステップＳ２１において制御条件が満たされたと判定した場合（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）には、ステップＳ２５に処理が移行してよい。
【0103】
ステップＳ２３において判定部２４は、制御目標を低める旨の操作がオペレータにより行われるか否かを判定する。制御目標を低める旨の操作が行われないと判定した場合（ステップＳ２３；Ｎｏ）には、上述のステップＳ１３に処理が移行してよい。これにより、各シミュレータモデルの特性が再設定されてシミュレータ３が実行される。制御目標を低める旨の操作が行われたと判定した場合（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）には、上述のステップＳ１１に処理が移行してよい。これにより、制御目標が実現可能となるように低く再設定されてシミュレータ３が実行される。
【0104】
ステップＳ２５において判定部２４は、制御目標を高める旨の操作がオペレータにより行われるか否かを判定する。制御目標を高める旨の操作が行われたと判定した場合（ステップＳ２５；Ｙｅｓ）には上述のステップＳ１１に処理が移行してよい。これにより、制御目標がより厳しくなるよう高く再設定されてシミュレータ３が実行される。制御目標を高める旨の操作が行われないと判定した場合（ステップＳ２５；Ｎｏ）には動作が終了してよい。これにより、所望の制御目標を達成することのできる制御パラメータや、シミュレーションモデルの特性が特定される。なお、シミュレーションモデルの特性などを変更してシミュレーションを行う場合には、本動作を最初からやり直してもよい。
【0105】
（５．変形例）
なお、上記の実施形態においては、シミュレーション装置２はシミュレータ取得部２１と、判定部２４と、表示部２５とを有することとして説明したが、これらの何れかを有しなくてもよい。
なお、上記の実施形態においては、シミュレーション装置２はシミュレータ取得部２１と、判定部２４と、表示部２５とを有することとして説明したが、これらの何れかを有しなくてもよい。
【0106】
また、表示部２５を出力部の一例として説明したが、制御パラメータをコントローラの設定値として出力する限りにおいて、他の構成を出力部としてもよい。例えば、出力部はコントローラ１３の制御装置であってよく、シミュレータ３の実行結果を示す値が目標条件を満たすと判定部２４に判定されることに応じて、設定されていた制御パラメータを設定値としてコントローラ１３に出力し、当該制御パラメータに応じた制御を行わせてよい。この場合には、シミュレータ３は細胞培養システム１のデジタルツインとして利用されてよく、細胞培養システム１の状態を示すプロセス値などの実データが入力されてシミュレーションを行うことで、細胞培養システム１における細胞培養の結果を予測してよい。予測結果が良好でない場合には、細胞培養システム１におけるコントローラ１３の制御パラメータが調整されてもよいし、センサ１２のキャリブレーションが行われてもよい。
【0107】
また、コントローラ１３はフィードバック制御により操作量を決定することとして説明したが、これに加えて、または、これに代えて、培養槽１０の挙動を予測する予測モデル（一例としてシミュレータ３の培養槽モデル３０）を用いたモデル予測制御により操作量を決定してもよい。例えば、コントローラ１３は、予め設定された報酬関数により定まる報酬値を最適化するように操作量を決定してよい。報酬関数は、１または複数の測定値を変数に有する関数であってもよいし、整定時間を変数に有する関数であってもよい。コントローラ１３がモデル予測制御を行う場合には、設定部２２はコントローラモデル３３に対する制御パラメータとして、報酬関数の重み係数、予測モデルから出力を取得する予測区間（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｈｏｒｉｚｏｎ）、または、予測モデルへの入力を制御する制御区間（Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｈｏｒｉｚｏｎ）の少なくとも１つを設定してよい。この場合には、シミュレータ実行部２３は、これらの制御パラメータがコントローラモデル３３に対して設定された状態でシミュレータ３を実行してよい。例えば、シミュレータ実行部２３は、重み係数が設定された報酬関数により定まる報酬値を最適化する操作量を決定するようコントローラモデル３３にモデル予測制御を行わせてよい。シミュレータ実行部２３は、設定された予測区間や制御区間に応じたモデル予測制御をコントローラモデル３３に行わせてよい。
【0108】
また、細胞培養システム１は潅流培養を行うこととして説明したが、流加培養や連続培養など、他の手法による培養を行ってもよい。
【0109】
また、細胞培養システム１はＣＨＯ細胞などの動物細胞を培養することとして説明したが、ＣＨＯ細胞以外の脊椎動物の細胞を培養してもよいし、貝類や昆虫類などの細胞を培養してもよいし、ヒト細胞や植物細胞、微生物細胞を培養してもよい。
【0110】
また、本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【0111】
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【0112】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【0113】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【0114】
図５は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。
【0115】
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インタフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
【0116】
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
【0117】
通信インタフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
【0118】
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
【0119】
プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
【0120】
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
【0121】
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
【0122】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
【0123】
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
【0124】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【0125】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【0126】
１ 細胞培養システム
２ シミュレーション装置
３ シミュレータ
１０ 培養槽
１１ アクチュエータ
１３ コントローラ
１５ 制御ループ
２０ 記憶部
２１ シミュレータ取得部
２２ 設定部
２３ シミュレータ実行部
２４ 判定部
２５ 表示部
３０ 培養槽モデル
３１ アクチュエータモデル
３２ センサモデル
３３ コントローラモデル
３５ 制御ループ
１０１ サンプリング装置
１０２ 除細胞装置
１０３ フローセル
１２０ インラインセンサ
１２１ 誘電分光計
１２２ 近赤外／赤外／ラマン分光計
１２４ 分析装置
１３１ 攪拌装置
１２１０ 電極
１２２０ 受発光センサ
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インタフェース
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード
２ シミュレーション装置
３ シミュレータ
１０ 培養槽
１１ アクチュエータ
１３ コントローラ
１５ 制御ループ
２０ 記憶部
２１ シミュレータ取得部
２２ 設定部
２３ シミュレータ実行部
２４ 判定部
２５ 表示部
３０ 培養槽モデル
３１ アクチュエータモデル
３２ センサモデル
３３ コントローラモデル
３５ 制御ループ
１０１ サンプリング装置
１０２ 除細胞装置
１０３ フローセル
１２０ インラインセンサ
１２１ 誘電分光計
１２２ 近赤外／赤外／ラマン分光計
１２４ 分析装置
１３１ 攪拌装置
１２１０ 電極
１２２０ 受発光センサ
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インタフェース
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】