論文の概要: Uncertainty Quantification Using Ensemble Learning and Monte Carlo Sampling for Performance Prediction and Monitoring in Cell Culture Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02149v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 09:38:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 21:50:21.087713
- Title: Uncertainty Quantification Using Ensemble Learning and Monte Carlo Sampling for Performance Prediction and Monitoring in Cell Culture Processes
- Title（参考訳）: 細胞培養プロセスの性能予測とモニタリングのためのアンサンブル学習とモンテカルロサンプリングを用いた不確実性定量化
- Authors: Thanh Tung Khuat, Robert Bassett, Ellen Otte, Bogdan Gabrys,
- Abstract要約: モノクローナル抗体 (mAbs) は、その特異性や有効性から、医薬品市場で注目されている。
機械学習モデルのmAb開発および製造への応用は勢いを増している。
本稿では,機械学習予測における不確実性定量化の必要性に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.762212551172391
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Biopharmaceutical products, particularly monoclonal antibodies (mAbs), have gained prominence in the pharmaceutical market due to their high specificity and efficacy. As these products are projected to constitute a substantial portion of global pharmaceutical sales, the application of machine learning models in mAb development and manufacturing is gaining momentum. This paper addresses the critical need for uncertainty quantification in machine learning predictions, particularly in scenarios with limited training data. Leveraging ensemble learning and Monte Carlo simulations, our proposed method generates additional input samples to enhance the robustness of the model in small training datasets. We evaluate the efficacy of our approach through two case studies: predicting antibody concentrations in advance and real-time monitoring of glucose concentrations during bioreactor runs using Raman spectra data. Our findings demonstrate the effectiveness of the proposed method in estimating the uncertainty levels associated with process performance predictions and facilitating real-time decision-making in biopharmaceutical manufacturing. This contribution not only introduces a novel approach for uncertainty quantification but also provides insights into overcoming challenges posed by small training datasets in bioprocess development. The evaluation demonstrates the effectiveness of our method in addressing key challenges related to uncertainty estimation within upstream cell cultivation, illustrating its potential impact on enhancing process control and product quality in the dynamic field of biopharmaceuticals.
- Abstract（参考訳）: 生薬製品、特にモノクローナル抗体(mAbs)は、その特異性や有効性から、医薬品市場において顕著である。
これらの製品は、世界の製薬販売のかなりの部分を占めると予測されているため、mAbの開発・製造における機械学習モデルの適用が勢いを増している。
本稿では,機械学習予測における不確実性定量化の必要性,特に訓練データに制限のあるシナリオについて論じる。
本手法では,アンサンブル学習とモンテカルロシミュレーションを応用し,モデルのロバスト性を高めるために追加の入力サンプルを生成する。
我々は,Raman spectraデータを用いたバイオリアクター実行時のグルコース濃度の事前測定とリアルタイムモニタリングの2つのケーススタディにより,本手法の有効性を検証した。
本研究は, プロセス性能予測に関連する不確実性レベルを推定し, バイオ医薬品製造におけるリアルタイム意思決定を容易にする手法の有効性を実証するものである。
この貢献は、不確実性定量化のための新しいアプローチを導入するだけでなく、バイオプロセス開発における小さなトレーニングデータセットによってもたらされる課題を克服するための洞察を提供する。
本評価は, 上流細胞培養における不確実性評価に関わる重要な課題に対処する上での本手法の有効性を実証し, バイオ医薬品の動的分野におけるプロセス制御と製品品質の向上に対するその潜在的影響を示唆するものである。
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