AI（人工知能）による機械学習を用いた培地最適化において、生物学的変動を学習したモデルを開発しました。このモデルを活用し、市販品と比較して約1.6倍の細胞濃度を達成する高性能な無血清培地の作成に成功しました。　細胞培養は、医薬品製造、再生医療、食品、素材など、多様な分野で活用される基盤技術です。この細胞培養の良し悪しを決める重要な因子は培地（さまざまな栄養成分で構成される溶液）です。そのため、培養の目的に応じた培地の最適化が不可欠です。近年、効率的な培地最適化のために、AI（人工知能）による機械学習が用いられています。しかしながら、学習データとなる細胞培養における実験データには、細...

Quantitative phase imaging with temporal kinetics predicts hematopoietic stem cell diversity...