クライアントの課題
本 CDMO は単クローン抗体および組換えタンパク質の案件を多数受託しており、
細胞株開発段階では膨大な初期細胞群から
「安定発現」かつ「高抗体産生量」を持つ優良クローンを選抜する必要がありました。
しかし従来のスクリーニングには以下の課題がありました：
長期培養・複数ラウンド評価が必要で、工数・物料負荷が大きい
開発期間が長期化
商業価値の高い細胞株はごく少数で、投入リソースに対し効率が低い
クライアントは、
品質を維持しつつ、高産生クローンを早期に特定し、
スクリーニング効率を改善したい
と考えていました。
導入ソリューション
Cell Optimax と CellYield Predictor を導入し、
AI による細胞培養条件モデル化および産生量予測を実施。
AI モデルが高抗体産生ポテンシャルのある細胞株を抽出することで、
実際に培養・検証すべき候補数を大幅に削減し、
スクリーニング作業を最も有望な細胞株に集中させることができました。
導入効果
高抗体発現細胞株を正確に特定
培養・検証工数を大幅削減
実験物料と人員負荷を低減
開発期間が同一でも、生産コストが約 75% 削減
リソース活用効率が飛躍的に向上し、安定した抗体製造プロセスを構築しました。
