武田薬品は機械学習モデルで医薬品生産を強化

Various sizes, shapes, and colors of different pill medication

武田薬品工業株式会社(本社東京)は、世界中の人々に「より健やかで輝かしい未来」をもたらすことを使命とし、常に患者を中心に考えるグローバルな研究開発型バイオ医薬品のリーディングカンパニーです。創業以来230年以上、揺るぎない経営の基本精神を軸に、革新的な医薬品と治療法の創出にひたむきに取り組んできました。

Philippe Noquéroは、ヨーロッパのSix Sigma、マスターブラックベルト資格保有者であり、AGILE 4.0プログラムの一環として、ヨーロッパの武田ネットワーク全体でSix Sigma機能を担当しています。

武田薬品とMinitabの関係は長く、分析を用いて生産の問題を解決し、改善の機会を割り出して実施し、最小限の監督で工程改善を達成するための適切な実験を計画してきました。

課題

スイスにあるTakeda Neuchâtelは、2つの型の血液凝固障害または血液凝固因子欠乏を治療する薬3種類を生産しています。

  1. 血液凝固障害1型:血友病A – 患者にはVIIIプロテインが不足しています。血友病Aは、血液凝固障害と血液凝固因子欠乏の最も一般的かつよく知られた型です。武田薬品は、この障害のために次の2種類の凝固薬を生産しています。
    1. 第VIII因子:これは血液凝固鎖に必要なプロテインです。
    2. 長期持続第VIII因子:これは、患者の体内での第VIII因子の長時間作用版です。
  2. 血液凝固障害2型:フォン・ヴィレブランド病 – この血液傷害では、血液が適切に凝固しません。患者は、フォン・ヴィレブランド因子プロテインが少ないか、うまく働きません。武田薬品は、この障害用に凝固薬1種類を生産しています。
    1. フォン・ヴィレブランド因子:血液凝固鎖に必要なプロテインです。

3種類の薬は「遺伝子組換え治療」とも呼ばれ、ヒト由来や動物由来を添加せずに生産されることを意味します。この薬は、細胞培養を使用したバイオテクノロジー生成物に由来します。そのため、極めて高度な安全性、純度、有効性があります。

武田薬品は、これらの薬の生産効率を上げること、工程で使用する細胞培養の収量を増やす方法を見つけることを望んでいました。研究者は、これを達成するために、どの工程パラメータが細胞培養に影響を与えるかを理解する必要がありました。

ソリューション

Philippeのチームは、複数のバッチを追跡し、必須の血液凝固プロテインの細胞培養に影響を与える可能性のある、約30の工程パラメータのデータを収集しました。探索的解析で、解析用のデータを準備する特徴量エンジニアリング技法を含む、たくさんの統計ツールを使用しました。偏最小二乗で、収量に影響を与える重要な要因を特定できることを発見しました。偏最小二乗回帰では、多くの予測変数および1つ以上の連続応答の間の関係が示されます。これは、予測変数がほぼ同一線上にある場合、または観測値よりも多くの予測変数がある場合に、特に役立ちます。

チームは、この方法を用いて、モデル内の各予測変数の重要度を示す標準化係数の視覚化で、主要な工程パラメータを割り出しました。

Standardized coefficients visualization

Phillipeは、これらの結果を他のチームメンバーや他の領域の同僚と共有するつもりでした。というのも、偏最小二乗回帰はやや高度な技法なため、誰もが自分で理解して用いるのは難しい可能性があるためです。武田薬品の科学者とエンジニアは、Minitab Statistical Softwareを使用してデータそのものを分析するようトレーニングされ、権限を与えられていますPhillipeは、CART決定木が偏最小二乗回帰分析をどのように補完できるかを評価することにしました。このアプローチの長所は2つあります。CART決定木で、偏最小二乗分析の結果を確認でき、概して、使いやすく理解しやすいです。

CART木の有用な出力の1つは、相対的変数重要度プロットです。改善スコアが最も高い変数が最も重要な変数として設定され、他の変数もそれぞれランク付けされます。結果は偏最小二乗アプローチと一致しており、生産工程について興味深い議論が生まれました。CARTで、単一決定木、別の直感的な視覚化もできます(図はなし)。

Relative Variable Importance plot

結果

研究者は複数の機械学習モデルを用いて、生産工程を詳しく調べ、重要なパラメータを割り出すことができました。CART決定木の結果は、偏最小二乗回帰の結果と一致しています。CART決定木は、概して使いやすく、解釈しやすいため、より多くの科学者やエンジニアが使用できます。武田薬品のMinitabユーザーが結果を理解して解釈するスピードは増します。従来のモデル化技法と比較すると新しい技法ですが、直感的で、エンジニアや科学者がすでに知っている統計ツールの補完になります。

Philippeとそのチームは、次のステップとして、モデルの精度を上げるために、Minitab Statistical SoftwareでRandom Forestsや勾配ブースティング(TreeNet®)モデル化技法などの高度な決定木を組み込む予定です。

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Takeda Logo

顧客

武田薬品工業株式会社

組織

  • 1781年、日本の大阪・道修町で創業
  • ニューヨーク証券取引所上場(TAK)
  • アジア最大の製薬会社
  • 収益で世界上位20位以内の製薬会社

課題

武田薬品は、血液凝固薬3種の生産効率を上げることを望み、工程で使用する細胞培養の収量を増やす方法を見つける必要がありました。

使用された製品

Minitab® Statistical Software

結果

研究者は、生産工程を詳しく調べ、重要なパラメータを割り出すことができました。