創薬: AI は創薬の分野で広く使用されています。大量の化合物の構造と活性データを分析することで、分子の薬理学的特性と毒性を予測でき、医薬品のスクリーニングと最適化のプロセスを加速します。たとえば、AI は機械学習アルゴリズムを使用して、膨大な文献や実験データから新しい薬剤ターゲットを発掘し、薬剤研究者に新しい治療の方向性を提供できます。
製品の最適化: AI は微生物の代謝工学と製品の最適化に適用できます。AI はゲノムデータと代謝経路を分析することで、潜在的な経路と主要な酵素を特定し、微生物の代謝ネットワークを最適化し、産物の蓄積を強化できます。さらに、AI は予測モデリングおよび最適化ツールを使用して発酵プロセスの操作パラメーターを最適化し、製品の品質と収量を向上させることができます。
廃棄物処理：AIは廃棄物処理や資源回収に応用できます。AI は廃棄物の組成と特性を分析することで、廃棄物処理コストを削減し、環境への影響を最小限に抑えるための最適な処理方法とパラメータの決定を支援します。たとえば、バイオエネルギー分野での AI アプリケーションは、セルロース分解プロセスの最適化とバイオエネルギー収量の向上に役立ちます。
ゲノミクス研究: AI はゲノミクス研究を支援し、より迅速かつ正確なゲノム分析とアノテーションを提供します。大規模なゲノム配列データを分析することで、AI は新しい遺伝子断片、機能要素、およびそれらの相互作用を発見し、遺伝子機能研究と遺伝子工学をサポートします。
実験の計画と最適化: AI は実験データとシミュレーション アルゴリズムの分析を通じて実験パラメーターの最適な組み合わせを予測できるため、実験の効率と信頼性が向上します。さらに、AI は実験計画と最適化を支援し、不必要な試行錯誤やリソースの浪費を削減します。
これらの実践例は、バイオプロセス開発における AI アプリケーションのほんの一部にすぎません。AI テクノロジーが進歩し続けるにつれて、バイオプロセスの開発と応用を推進する革新的な事例がさらに増えることが期待されます。
投稿日時: 2023 年 7 月 10 日