【VOD】【AI音声版】細胞の品質を「見た目」で決めない

Description

本講座（収録70分）は、再生医療等製品・細胞加工物の製造／品質保証／品質管理、創薬研究、及びこれらを管理する層に向けて、「AIにすれば主観がなくなるのではなく、主観の置き場所が移るだけである」という一点を軸に、細胞培養の品質管理と画像解析AIを整理する入門講座です。

細胞は原料が生きているため入口が揃わず、同じ手順・同じ培地・同じ装置で培養しても増え方も形も一致しません。そのため熟練者が顕微鏡で見て決めるという慣行が続いてきましたが、これには人による差、同じ人の中の差、そして「良好」と書かれた記録から何を見てそう判断したかを再構成できないという3つの問題があります。

第2章ではICH Q9(R1) 5.3が主観性を「あらゆる段階に影響を与える」と明示し、排除できないが制御できる場合があると述べていること、形式性が二者択一ではないこと、GCTP省令 第2条が定める品質リスクマネジメントと照査の定義を確認します。

第3章では画像解析AIにできること・できないことを整理し、主観が学習データの正解ラベル・撮影条件と前処理・判定の説明と記録・モデル更新の判断という4つの移り先に集約されることを数え上げ、その価値が「主観をなくすこと」ではなく「主観を一か所に集めること」にあると位置づけます。

第4章ではFDAが2025年1月に告示したAIモデルのドラフトガイダンスを取り上げ、対象が「AIを使うこと」ではなく「AIの出力を規制上の判断の根拠に使うこと」であり製造の段階も含まれること、credibilityが精度ではなく使い道（COU）に対する証拠であることを扱い、第5章でICH Q8(R2)のQbDの考え方を細胞培養に当てはめて解説します。

講座のポイント

「AIにすれば主観がなくなる」のではありません。主観の置き場所が移るだけです。移り先を数え上げ、それぞれをどう制御するかを決めることが、規制の求めに応える形になります。ICH Q9(R1) 5.3は「主観性は、品質リスクマネジメントプロセスのあらゆる段階に影響を与える」と事実として述べ、完全には排除できないが対処により制御できる場合があるとしています。

細胞は、同じ手順・同じ培地・同じ装置で培養しても同じになりません。原料が生きているため入口が揃わないからです。そこで「壊さずに見る」手段として顕微鏡による観察が使われてきました。

目視評価には3つの問題があります。人による差、同じ人の中の差、そして記録に残らないこと。本講座（収録70分）は3つ目が最も重いと考えます。前の2つは「ばらつき」なので幅として示せますが、3つ目は「根拠が存在しない」ことを意味します。ばらつきは幅で示せても、存在しない根拠は後から作れません。

「細胞の状態は良好」と書かれた記録から、何を見てそう判断したかは再構成できません。画像を保存しても、その画像の「どこを見て」判断したかは残りません。属人化は技能の問題ではなく、記録の欠落として現れます。

では画像解析AIを入れれば解決するのか。条件を固定すれば判定は反復します。しかし「何を良品とするか」を決めたのは人であり、その判断は学習データの正解ラベルとしてモデルに取り込まれます。主観は消えず、ラベル付け・撮影条件・判定の説明・モデル更新の判断へと移ります。

価値は「主観をなくすこと」ではなく「主観を一か所に集めること」にあります。集まれば、そこを重点的に管理できます。

収録内容

■第1章　「熟練者が見て決める」は何が問題なのか
・細胞は、同じように培養しても同じにならない／目視評価が抱える3つの問題
・「良好」と書かれた記録から、何を見たかは再構成できない
・数えるという基本の操作にも国際標準がある（ISO 20391-2:2019）
・属人化は「技能」ではなく「記録の欠落」として現れる／ケース：判定が人によって分かれる

■第2章　原典は主観性をどう扱っているか
・ICH Q9(R1) と国内通知は「主観性」を明示的に扱っている
・排除ではなく「制御」― 何をすれば制御になるのか／形式性は二者択一ではない
・GCTP省令が定める「品質リスクマネジメント」と「照査」
・主観性はどこに入り込むか／ケース：リスク評価が「声の大きい人」で決まる

■第3章　画像解析AI で何が変わり、何が移るだけか
・画像解析AI にできること・できないこと（反復性・再現性・妥当性の区別）
・「AI にすれば主観がなくなる」は成り立たない
・主観の移り先① 学習データの正解ラベル／② 撮影条件と前処理
・③ 判定の説明と記録／④ モデルを更新したときの扱い
・それでも AI に置く価値はどこにあるか／ケース：別の顕微鏡に替えたら判定が変わった

■第4章　【最新】AI の出力を判断の根拠に使うとき
・【最新】当局はAIモデルの利用をどう位置づけているか／【最新】credibility ― 当たるかではなく、証拠があるか
・使い道（context of use）を先に定義する／製造の段階も対象に含まれている
・ドラフトであることの意味／現時点で自社ができること
・ケース：「精度95%です」と言われたとき何を聞くか

■第5章　細胞培養に QbD を当てはめる
・QbD の考え方 ― 品質は検査で入れるものではない／細胞培養に当てはめるときの難しさ
・何を「決めておく」ことができるか／標準を使う ― 自前で決めない部分を作る
・主観性の制御と QbD は補完し合う／ケース：導入して終わりにしない

■第6章　まとめ
・本教材のまとめ（第1〜5章の要点）／参考文献・出典一覧

受講後、習得できること

・目視評価の3つの問題（人による差・同じ人の中の差・記録に残らない）を区別できる
・「良好」という記録から判定根拠が再構成できない理由を説明できる
・画像を保存するだけでは根拠が残らないことを踏まえて記録様式を設計できる
・属人化を技能の問題ではなく記録の欠落として捉え直せる
・ISO 20391-2:2019 が「数えた値」ではなく測定プロセスの質を対象とすることを説明できる
・ICH Q9(R1) 5.3 が主観性をあらゆる段階に影響すると明示していることを引用できる
・主観性は排除できないが対処により制御できる場合があると正しく説明できる
・制御の3つの手立て（バイアスへの対処・手法の適切な使用・入手源の最大活用）を挙げられる
・ICH Q9(R1) 5.1 の「形式性は二者択一ではない」を導入判断に適用できる
・GCTP省令第2条第11項・第12項の品質リスクマネジメントと照査の定義を説明できる
・主観が入り込む4段階（危害の定義・起こりやすさ・重大性・判定）を切り分けられる
・反復性・再現性・妥当性を区別して評価計画を立てられる
・AIで主観が消えるのではなく移ることを4つの移り先として説明できる
・境界の検体を除いて学習させると境界で使えないモデルになると判断できる
・撮影条件が「装置の話」ではなく「入力の定義」であることを説明できる
・モデル更新が改善であり同時に変更であることを踏まえて記録できる
・FDAドラフト（2025年1月7日告示）が製造の段階も対象に含むことを説明できる
・credibility を「当たるか」ではなく「証拠があるか」として理解できる
・context of use を先に定義し、使い道ごとに必要な証拠が変わることを説明できる
・同ドラフトが創薬と品質等に影響しない業務効率化を対象外とすることを区別できる
・ドラフトを要件ではなく先取りの参考として扱える
・「精度95%」に対して何に対する数字かを確かめる質問を立てられる
・ICH Q8(R2) 1.2 の適用範囲を踏まえ、細胞培養への展開が類推適用であると説明できる
・見る項目・測り方・境界の扱い・外れたときの手順を先に決められる

本テーマ関連法規・ガイドラインなど

・品質リスクマネジメントに関するガイドラインの改正について（令和5年8月31日 薬生薬審発0831第1号・薬生監麻発0831第2号／令和5年10月4日 事務連絡により一部訂正）別添 5.1（形式性）・5.3（主観性の管理と最小化）／ICH Q9(R1) の国内通知
・再生医療等製品の製造管理及び品質管理の基準に関する省令（平成26年厚生労働省令第93号）第2条第11項（品質リスクマネジメント）・第12項（照査）／第1条・第3条
・製剤開発に関するガイドラインの改定について（平成22年6月28日 薬食審査発第0628第1号）別添 1.2 適用範囲／ICH Q8(R2) の国内通知・Step 5
・FDA. Considerations for the Use of Artificial Intelligence To Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products（Draft／連邦官報告示 2025年1月7日／コメント提出期限 2025年4月7日／Docket No. FDA-2024-D-4689／2026年8月23日確認時点で Draft Level 1 Guidance のまま）
・ISO 20391-2:2019 Biotechnology ― Cell counting ― Part 2: Experimental design and statistical analysis to quantify counting method performance（発行 2019年8月／第1版／Published）