　自律実験のための最適化手法は、ベイズ最適化を拡張したバッチベイズ最適化を用いた。実験、評価、計画の1ラウンドあたり48条件の実験を実施し、3ラウンド繰り返すこととした。また、バッチベイズ最適化を適用するために必要となる、変化させるパラメーターを7つ選択し、組み合わせを探索した。分化誘導効率は着色細胞の割合で評価した。

研究で設定した探索範囲のパラメーター出所：理化学研究所

研究の自律実験戦略とワークフロー出所：理化学研究所

　実証のため、3ラウンド合計で144条件のiPS細胞からRPE細胞への分化誘導実験を実施したところ、ラウンド3で最も高い評価値91％が得られ、ラウンド3の上位5条件は有意に評価値が向上していることが示された。

　研究における条件検討は膨大な試行錯誤が必要とされる。人間の介在を必要としない自律実験はさまざまな分野で開発されつつあるものの、再生医療分野や細胞生物学分野での実施例はこれまで存在しなかった。今回の研究成果は、科学実験の自動化を達成するための要素技術となり、生命科学研究の加速への寄与が期待される。

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