細胞培養（または「ラボグロウン」）肉は、バイオリアクターで動物細胞を培養することで、従来の畜産業に代わる、持続可能で屠殺を必要としない代替手段を提供します。この新興分野は従来のバイオ医薬品製造を基盤としていますが、コモディティ規模の価格設定を実現するために、投入コスト（特に細胞培養培地）の低減が求められます。UPSIDE Foodsでは、細胞培養培地の配合を迅速に試験・最適化するためのハイスループット実験ワークフローを開発しました。しかし、大規模なデータセット（1回の実行で2,000回以上の測定）が新たなボトルネックとなり、手作業によるデータ処理によって反復サイクルが遅延し、プロセス決定に遅延が生じていました。
これを克服するために、私たちはオープンデータベース接続（ODBC）を設定し、主要な機器データ（ViCell XR/Blu、Nova Flex 2など）へのリアルタイムアクセスを可能にしました。次に、JMPスクリプト言語（JSL）を使用してデータをJMPに取り込み、データ分析ワークフローを自動化するツールを開発しました。このプレゼンテーションでは、組み込みのデータ視覚化（グラフビルダー）、自動トレンド分析（二変量フィット）、プロセス介入（フィード、設定値調整など）をガイドするオペレーター向けツール（表作成）など、スクリプトの機能を紹介します。私たちのアプローチは、条件付き関係を持つデータポイント間の数値積分を必要とする、より高度な計算も可能にしました。ケーススタディとして、細胞特異的グルコース消費量qGluc（pg/(細胞*日)）を使用して、この非常に手間のかかる計算の自動化を容易にした、私たちの方法論の3つの重要な側面を強調します。
- 標準化されたサンプル命名規則の開発。
- JOIN や SORT などの操作を使用して、データを自動的に整理およびクリーンアップします。
- 主要な関数 (IF、LAG、IS MISSING など) を使用して数式列を作成します。
ライブ データ ストリームを JMP の自動分析と統合することで、UPSIDE Foods でのバイオプロセス開発が大幅に加速され、意思決定の遅延が短縮されました。
