オーダーメイド培養液で細胞の増殖を最適化する
- 6月8日
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“Exome-matched”な飼料により実験動物の成長や生殖能力が向上する報告では、ゲノム情報から全タンパク質を構成するアミノ酸の配分・量をシミュレートした飼料の効果を検証しました。おそらく、この手法は細胞培養においても応用可能であると考えられます。橋詰らの報告では、細胞培養における細胞増殖能を指標の一つとしたAIによる培地成分の最適化により、細胞増殖能の向上と、その効果が細胞種に特異的であることを報告し、オーダーメイド培養液の開発の重要性を強調しました。今後、培養液成分の最適化において、ゲノム情報や遺伝子発現のようなデータと、配合比率の異なる培養液成分における細胞増殖能の差のような表現型のデータが出会うことが期待されます。
Takamasa Hashizume and Bei-Wen Ying
“Biology-aware machine learning for culture medium optimization”
New Biotechnol. (2025) 89: 141-151
Matthew D W Piper, George A Soultoukis, Eric Blanc, Andrea Mesaros, Samantha L Herbert, Paula Juricic, Xiaoli He, Ilian Atanassov, Hanna Salmonowicz, Mingyao Yang, Stephen J Simpson, Carlos Ribeiro, and Linda Partridge
“Matching Dietary Amino Acid Balance to the In Silico-Translated Exome Optimizes Growth and Reproduction without Cost to Lifespan”
Cell Metab. (2017) 25: 610-621
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