| 開催日 | 2025年11月12日(水) |
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| 開催地 | Web |
☆益々大注目の「精密発酵」にフォーカスした希少価値の高い講座です！
☆最新の技術・研究・動向に至るまでを徹底的に網羅・解説！
☆代替食品開発等での取り組み事例も含めて、実務に役立つ知識をご提供いたします！
【テーマ名】
最先端‘精密発酵’技術と活用事例および応用可能性
～微生物の菌株設計や改良、培養プロセス開発等を含めて解説～
【講師】
株式会社ちとせ研究所
バイオ生産本部 本部長 博士（工学）河合 哲志 氏
Tech & Biz development Div. Senior BioEngineer 尾島 匠 氏
★河合 哲志 氏★
【経歴】
2008年 岐阜大学大学院 農学研究科修了後、主にJBAつくば研究室にてNEDO加速的先導事業「酵素糖化・効率的発酵に資する研究基盤」に従事する。2014年 株式会社ちとせ研究所に入社。ちとせ研究所では、藻類培養の海外実証試験、新規の酵素変換プロセス開発などに従事後、2020年よりバイオ生産へのAI技術開発に従事。2022年よりバイオ生産部 部長として発酵事業およびAI事業の事業責任者に就任。2024年よりバイオ生産本部 本部長に就任。
【専門および得意な分野・研究】
・酵素および微生物を活用したものづくりにおける、探索研究、酵素・微生物改変研究、プロセス開発
・各種のバイオ生産に対する機械学習の活用における、デジタル技術とバイオ技術の架け橋となる領域
【本テーマ関連学協会での活動】
・第75回生物工学会大会 醸造・発酵の新たなブレークスルーに向けて 「データ駆動型のバイオ生産マネジメントシステム」の講演
・日本食品機械研究会 24年度年次大会 「AIを活用した発酵生産の現状と未来像」の講演
・第25回酵素応用シンポジウム 企画講演4 「AIを活用したバイオ生産マネジメントシステムの開発」の講演
★尾島 匠 氏★
【経歴】
2022年 千葉大学大学院融合理工学府先進理化学専攻修了後、同年株式会社ちとせ研究所に入社。入社後はCHO細胞を用いた抗体医薬品等のタンパク質生産細胞株構築業務に従事後、現在は発酵事業において合成生物学や育種技術を用いた有用化合物生産菌株の開発に従事。
【専門および得意な分野・研究】
・合成生物学を用いた生物の代謝経路改変
・進化工学技術によるタンパク質活性工学
・微生物育種による産業用株構築
【開催日時(オンライン配信)】
2025年11月12日(水) 13:00-16:30
【受講料】
●見逃し視聴なし：1名45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円
●見逃し視聴あり：1名50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
※詳細な内容やお申込み要領等は、下段「セミナーホームページを見る」をご参照ください。
【セミナーの内容】
■講座のポイント
近年注目を集める’精密発酵’は、微生物を用いて代替食品などの高付加価値化合物を生産する技術です。
本講座では、目的物質を生産するための菌株構築に関する最新技術、ならびに構築した菌株の性能を最大限に引き出す最先端の培養プロセス開発技術について紹介いたします。また、精密発酵分野において特に注目されている代替食品分野における取り組みを中心に、国内外のプレイヤーによる精密発酵の最新の動向を紹介いたします。
■受講後、習得できること
・精密発酵に適した微生物宿主の設計および改変手法
・培養プロセスの最適化技術
・代替タンパク質生産等精密発酵分野における最新事例や市場動向
■講演中のキーワード
・合成生物学
・代謝工学
・培養プロセス開発
・スケールアップ
・精密発酵
・代替タンパク質
・フードテック
■講演プログラム
1. 精密発酵の応用事例と産業動向について
1.1 精密発酵とは:精密発酵の定義と背景について
1.2 精密発酵分野における国内外の主要プレイヤーと業界の潮流
1.3 代替タンパク質生産の最新事例について
1.4 その他代替食品生産の最新事例について
1.5 精密発酵の食品分野以外への広がり
1.6 商用化に向けた課題について
1.7 精密発酵の今後の展望について
2. 精密発酵における宿主選定と高生産菌株の構築技術
2.1 精密発酵における生産ターゲットおよび微生物宿主の選定
2.2 高生産菌株の構築戦略：合成生物学と育種のシナジー
2.3 遺伝子発現および代謝経路最適化技術について
2.4 タンパク質工学技術について
2.5 育種技術による菌株の代謝全体の最適化技術について
3. データ駆動型の最新のプロセス開発技術
3.1 従来のプロセス開発の課題
3.2 データ駆動のプロセス開発に必要な要件整理
3.3 機械学習に資するデータ取得
3.4 機械学習モデルの種類
3.5 データ駆動型プロセス開発の事例紹介
4. 質疑応答
