AI Developability Workcell
バイオ医薬品の開発適性評価に特化した、AI駆動型オートメーションプラットフォーム
AIで加速するバイオ医薬品の開発適正評価
AI Developability Workcellは、サンプル前処理と分析に特化した各種装置をAI駆動型オートメーションと組み合わせ、バイオ医薬品候補を迅速にスクリーニング。開発に適した候補を効率よく選定できます。すぐに使える内蔵AIが、複数の装置や工程から得られる結果をひとつにまとめ、優れた候補をわかりやすく可視化。装置ごとの操作やサンプルの受け渡し、データの取りまとめに追われることなく、チームは研究開発の推進により多くの時間を使えます。
- AI駆動型の開発適正評価のための自動スクリーニング: AIが結果の解釈をサポートし、複数の評価項目に基づいて、次のステージへ進める初期候補の選定を支援します。
- AIによる実験計画作成: 普段使う言葉で指示を入力するだけで、日常的な実験からクローズドループで繰り返す実験まで、構造化された実験計画を作成できます。
- 目的に適した分析機能: 濃度、粒子径、凝集、熱安定性、コロイド安定性など、それぞれの評価に適した専用装置で測定できます。
- ハンズフリーで候補を絞り込み: ひとつのデッキ上でサンプルの前処理から測定までを自動化。「計画・調製・評価・学習」のサイクルを繰り返し、複数ラウンドのスクリーニングを効率よく進めます。
- 柔軟なシステム構成: 評価する分子や目的に合わせて、必要なモジュールや分析装置を選択し、測定項目やシステム構成をカスタマイズできます。
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AIで、さらに一歩先の自動化へ
Stuntman上で開発・検証されたAIが、自然言語で入力したプロンプトを実行可能なスクリプトへ変換し、開発適性評価の一連のプロセスを最初から最後まで動かします。実験計画の作成や結果の解釈、次のステップの判断までAIがサポート。複数の装置から得られたデータをチームが手作業で照合する代わりに、Workcellが次のスクリーニングを自動で準備します。AIや直感的なドラッグ＆ドロップ操作で一連のプロセスを構築できるほか、PythonとフルAPIアクセスを使った高度なカスタマイズにも対応。実験条件、操作ステップ、データポイントはオープンな構造化形式で記録されるため、共有や解析もスムーズです。
有望な候補を、もっと早く見極める
AI Developability Workcellは、バイオ医薬品の特性評価とスクリーニングに必要な装置を、ひとつのStuntmanデッキ上に集約します。Lil’ Tunaがバッファー交換とサンプル濃縮を行い、スクリーニングに向けた前処理を実施。Stunnerが濃度、粒子径、多分散性、凝集を測定し、Auntyが熱安定性とコロイド安定性を評価して、ストレス条件下におけるサンプルの挙動を確認します。さらに詳しく検討したい場合は、統合型分析装置やデッキ上での安定性試験・ストレス試験機能を追加し、さまざまな製剤条件を探索できます。ひとつのAI駆動型実験で、有望なサンプルのスクリーニング、選定、次のステージへの移行までを一気に進めます。
プレート、大好き！
AI Developability Workcellなら、プレート単位で大量の結果を効率よく取得できます。プレートベースの各装置が、バッファー交換から特性評価までサンプルをスムーズに処理。さらに、微量測定により、少ないサンプルから豊富なデータを引き出します。より多くの条件を、より少ないサンプルで。1回の実験で、より多くのスクリーニングを実行できます。
必要な機能をさらに追加することも可能
AI Developability Workcellは導入初日からすぐに稼働できますが、その可能性はそこで終わりません。ハイスループットpH測定や目視検査を追加すれば、安定性に関する問題を早期に検出できます。加熱、撹拌、凍結融解、希釈によるストレス試験にも対応可能です。さらに、インキュベーションやその他のサンプル前処理工程を組み込んだり、必要に応じてデッキ外の分析装置と接続したりすることもできます。Stuntmanはさまざまな装置と柔軟に連携できる設計なので、目的に合わせてWorkcellの機能をさらに拡張できます。