論文の概要: Learning From Limited Data and Feedback for Cell Culture Process Monitoring: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03460v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 05:28:33 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:16:39.963584
• Title: Learning From Limited Data and Feedback for Cell Culture Process Monitoring: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 細胞培養プロセスモニタリングのための限られたデータからの学習とフィードバック : 比較研究
• Authors: Johnny Peng, Thanh Tung Khuat, Ellen Otte, Katarzyna Musial, Bogdan Gabrys,
• Abstract要約: 細胞培養バイオプロセスでは、リアルタイムバッチプロセス監視(BPM)は重要なプロセス変数の連続的な追跡と分析を指す。 本研究では、これらの課題に対処するために設計された機械学習(ML)手法のベンチマーク分析を行う。 特徴量削減,オンライン学習,ジャスト・イン・タイム・ラーニングなどのMLアプローチを3つのデータセットで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.573810945509749
• License:
• Abstract: In cell culture bioprocessing, real-time batch process monitoring (BPM) refers to the continuous tracking and analysis of key process variables such as viable cell density, nutrient levels, metabolite concentrations, and product titer throughout the duration of a batch run. This enables early detection of deviations and supports timely control actions to ensure optimal cell growth and product quality. BPM plays a critical role in ensuring the quality and regulatory compliance of biopharmaceutical manufacturing processes. However, the development of accurate soft sensors for BPM is hindered by key challenges, including limited historical data, infrequent feedback, heterogeneous process conditions, and high-dimensional sensory inputs. This study presents a comprehensive benchmarking analysis of machine learning (ML) methods designed to address these challenges, with a focus on learning from historical data with limited volume and relevance in the context of bioprocess monitoring. We evaluate multiple ML approaches including feature dimensionality reduction, online learning, and just-in-time learning across three datasets, one in silico dataset and two real-world experimental datasets. Our findings highlight the importance of training strategies in handling limited data and feedback, with batch learning proving effective in homogeneous settings, while just-in-time learning and online learning demonstrate superior adaptability in cold-start scenarios. Additionally, we identify key meta-features, such as feed media composition and process control strategies, that significantly impact model transferability. The results also suggest that integrating Raman-based predictions with lagged offline measurements enhances monitoring accuracy, offering a promising direction for future bioprocess soft sensor development.
• Abstract（参考訳）: 実時間バッチプロセスモニタリング(英: Real-time batch process monitoring、BPM)は、細胞培養バイオプロセスにおいて、生存可能な細胞密度、栄養素濃度、代謝物濃度、およびバッチ実行中における製品試薬などの重要なプロセス変数の連続的な追跡と分析を指す。 これにより、偏差を早期に検出し、タイムリーな制御動作をサポートし、最適な細胞成長と製品品質を確保することができる。 BPMは、バイオ医薬品製造プロセスの品質と規制の遵守を保証する上で重要な役割を担います。 しかし、BPMのための正確なソフトセンサーの開発は、限られた履歴データ、頻繁なフィードバック、異質なプロセス条件、高次元のセンサー入力など、重要な課題によって妨げられている。 本研究では、これらの課題に対処するために設計された機械学習(ML)手法の総合的なベンチマーク分析を行い、バイオプロセスモニタリングの文脈において、限られた量の履歴データから学習することに焦点を当てた。 特徴量削減,オンライン学習,ジャスト・イン・タイム・ラーニングなど,複数のMLアプローチを評価した。 本研究は,データとフィードバックの限定処理におけるトレーニング戦略の重要性を強調し,バッチ学習が一様条件下で有効であるのに対して,ジャストインタイム学習とオンライン学習は,コールドスタートシナリオにおいて優れた適応性を示す。 さらに,フィードメディアの構成やプロセス制御戦略など,モデル転送可能性に大きな影響を及ぼす重要なメタ機能を特定する。 また,Ramanをベースとした予測とオフライン計測を組み合わせることで,モニタリングの精度が向上し,将来的なバイオプロセスソフトセンサー開発に向けた有望な方向性がもたらされることが示唆された。

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