รูปแบบการจัดอบรม: Onsite Workshop and Presentations
จำนวนผู้เข้าอบรม: 250 คน
จำนวนรุ่นที่เปิด: 2 รุ่น
ระยะเวลาอบรม: Onsite Workshop: รวม 12 ชั่วโมง
รุ่นการอบรม
รอบที่ 1 :
26-27 ก.ย. 2569 คณะเทคโนโลยีอาหาร ชีวภาพและนวัตกรรม ม.อัสสัมชัญ
รอบที่ 2 :
3-4 ต.ค. 2569 โรงแรมเวสต์เกต เรสซิเดนซ์ จ.นนทบุรี
รายละเอียดหลักสูตร:
หลักสูตรที่มุ่งเน้นการเปลี่ยนผ่านจากอุตสาหกรรมเคมีแบบดั้งเดิมสู่ อุตสาหกรรมชีวภาพ (Bio-Manufacturing) โดยใช้เทคโนโลยี การหมักแม่นยำ (Precision Fermentation) เพื่อผลิตสารสำคัญมูลค่าสูง (High-value Compounds) เช่น โปรตีนฟังก์ชันนัล, เอนไซม์เฉพาะทาง, วิตามิน และสารต้านอนุมูลอิสระหายาก ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การออกแบบ โรงงานเซลล์จิ๋ว (Microbial Cell Factories) ผ่านการโปรแกรมทางพันธุกรรม การใช้วัตถุดิบยั่งยืนเพื่อลดต้นทุน และการขยายขนาดการผลิต (Upscaling) สู่ระดับอุตสาหกรรมที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม
วัตถุประสงค์ของหลักสูตร:
- Bio-System Design: เพื่อให้ผู้เรียนสามารถออกแบบและปรับแต่งเส้นทางเมตาบอลิซึมของจุลินทรีย์ (Metabolic Engineering) ให้ผลิตสารสำคัญเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- Process Optimization: เพื่อให้ผู้เรียนเชี่ยวชาญการควบคุมสภาวะการหมักขั้นสูงด้วยระบบดิจิทัลและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real-time
- Circular Bio-economy: เพื่อให้ผู้เรียนสามารถประยุกต์ใช้ทรัพยากรหมุนเวียนและลดรอยเท้าคาร์บอน (Carbon Footprint) ในกระบวนการผลิตสารสำคัญ
- Commercial Readiness: เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจมาตรฐานการผลิต (GMP/HACCP) และการผลักดันสารสำคัญเข้าสู่ตลาดระดับโลก
หัวข้อหลัก:
Module 1: The Bio-Factory Architect (การออกแบบโรงงานเซลล์)
- Genetic Programming: การใช้เทคโนโลยี CRISPR และ Synthetic Biology เพื่อติดตั้ง “ชุดคำสั่ง” ในการผลิตสารสำคัญ
- Custom Chassis Programming: การออกแบบ “เซลล์เจ้าบ้าน” (Chassis) ให้มีความทนทานต่อสารพิษ (Toxicity Tolerance) ที่เกิดขึ้นระหว่างผลิต เพื่อให้เซลล์ไม่ตายก่อนได้ปริมาณสารที่ต้องการ
- Multiplexed Pathway Engineering: ใช้เทคโนโลยี CRISPR-Cas9/Prime Editing เพื่อติดตั้งชุดคำสั่งหลายจุดพร้อมกัน (Multi-gene stacking) สร้างเส้นทางชีวสังเคราะห์ใหม่ที่ไม่เคยมีในธรรมชาติ
- In-silico Strain Design: การใช้ Machine Learning และ Genome-Scale Metabolic Models (GEMs) จำลองการไหลของเมตาบอลิซึม (Flux Balance Analysis) เพื่อทำนายผลลัพธ์ก่อนลงมือทำในแล็บจริง
Module 2: Advanced Bioprocess Programming (การโปรแกรมกระบวนการทางชีวภาพ)
- Dynamic Metabolic Steering: เทคนิคการควบคุมสภาวะแวดล้อม (pH, DO, Carbon Source) แบบแปรผันตามเวลา เพื่อ “สั่ง” ให้เซลล์หยุดโตและเริ่มผลิตสาร (Phase Switching) อย่างแม่นยำ
- PAT & Real-time Analytics: การใช้ Raman Spectroscopy และเซนเซอร์อัจฉริยะวิเคราะห์ความเข้มข้นของสารสำคัญแบบวินาทีต่อวินาที โดยไม่ต้องสุ่มตัวอย่างออกมาตรวจ
- Next-Gen Downstream Intensification: การใช้เทคนิค Continuous Purification (เช่น Simulated Moving Bed Chromatography) เพื่อแยกสารสำคัญให้บริสุทธิ์ระดับเข้มข้นสูงสุดโดยไม่หยุดกระบวนการผลิต
Module 3: Advanced Functional Synthesis (Bio-Molecular Design)
- Tailor-made Proteins & Enzy-Design: การใช้ AI (เช่น AlphaFold) ออกแบบโครงสร้างเอนไซม์และโปรตีนทางเลือกให้มีความเสถียรต่อความร้อนและการเก็บรักษาได้ดีกว่าสารจากธรรมชาติ
- Complex Metabolite Synthesis: การสังเคราะห์โมเลกุลที่มีโครงสร้างซับซ้อน เช่น สารต้านอนุมูลอิสระกลุ่ม Rare Polyphenols หรือไขมันโครงสร้างพิเศษที่พบเฉพาะในน้ำนมแม่
- Post-Translational Modification Control: การโปรแกรมเซลล์ให้ทำการปรับแต่งโมเลกุลหลังการสังเคราะห์ (เช่น Glycosylation) เพื่อให้สารสำคัญออกฤทธิ์ได้เต็มประสิทธิภาพในร่างกายมนุษย์
- Alternative Proteins & Enzymes: การผลิตโปรตีนทางเลือกและเอนไซม์ที่ใช้ในอุตสาหกรรมอาหารและยา
- Bio-Active Molecules: การสังเคราะห์วิตามิน, ไขมันดี (Omega-3 จากสาหร่าย), และสารต้านอนุมูลอิสระที่มีความเสถียรสูง
Module 4: Global Scaling & Bio-Economic Sustainability
- Autonomous Upscaling Logic: การใช้ AI ทำนายพฤติกรรมการไหลเวียน (Fluid Dynamics) ในถังหมักขนาด 10,000+ ลิตร เพื่อป้องกันปัญหา “Hot Spot” หรือจุดที่เซลล์ขาดออกซิเจน
- C1 & Non-Food Feedstock Integration: การเปลี่ยนจากการใช้น้ำตาล สู่การใช้ก๊าซ CO2, Methanol หรือขยะอุตสาหกรรมมาเป็นพลังงาน เพื่อลดต้นทุนและสร้าง Negative Carbon Footprint
- Techno-Economic Analysis (TEA) & Global Compliance: การประเมินจุดคุ้มทุนเชิงลึกและการเตรียมเอกสารสำหรับการรับรอง Novel Food ในระดับสากล (GRAS, EFSA)
- Life Cycle Assessment (LCA): การประเมินความคุ้มค่าและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมเพื่อสร้างธุรกิจสีเขียว
ผลลัพธ์การเรียนรู้ (Learning Outcomes):
- ด้านการออกแบบชีวภาพขั้นสูง (Advanced Bio-Design Excellence)
- สามารถสร้างและจำลองแบบจำลองเมตาบอลิซึมระดับจีโนม (Genome-Scale Metabolic Models) เพื่อทำนายผลลัพธ์การผลิตสารสำคัญก่อนการลงมือปฏิบัติจริงในแล็บ
- สามารถประยุกต์ใช้เครื่องมือตัดแต่งพันธุกรรมขั้นสูง (Multiplex CRISPR-Cas9) เพื่อออกแบบชุดคำสั่งทางชีวภาพที่ซับซ้อนในเซลล์เจ้าบ้าน (Chassis) ชนิดต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ
- ด้านวิศวกรรมกระบวนการดิจิทัล (Digital Bioprocess Engineering)
- สามารถออกแบบระบบการควบคุมการหมักแบบ Dynamic Steering โดยใช้ข้อมูลจากเซนเซอร์แบบ Real-time เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต (Yield) ให้สูงสุด
- สามารถวิเคราะห์และแก้ไขปัญหาคอขวดในขั้นตอนการแยกบริสุทธิ์ (Downstream Intensification) เพื่อให้ได้สารสำคัญที่มีความบริสุทธิ์สูงระดับ Pharmaceutical Grade
- ด้านการสังเคราะห์โมเลกุลเชิงนวัตกรรม (Innovative Molecular Synthesis)
- สามารถประยุกต์ใช้ AI ในการออกแบบโครงสร้างโมเลกุลโปรตีนและเอนไซม์ (Protein Design) เพื่อสร้างสารฟังก์ชันนัลที่มีความเสถียรและประสิทธิภาพเหนือกว่าสารในธรรมชาติ
- สามารถบูรณาการกระบวนการสังเคราะห์สารสำคัญเข้ากับวัตถุดิบทางเลือกที่ไม่ใช่อาหาร (Non-Food Feedstock) เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มความเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม
- ด้านยุทธศาสตร์อุตสาหกรรมและความยั่งยืน (Industrial Strategy & Sustainability)
- สามารถคำนวณและประเมินความเป็นไปได้ทางเศรษฐศาสตร์เทคโนโลยี (Techno-Economic Analysis) และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม (LCA) ในระดับการผลิตสเกลอุตสาหกรรม
- สามารถวางแผนการรับรองมาตรฐานความปลอดภัยและจริยธรรมทางชีวภาพให้สอดคล้องกับกฎระเบียบอาหารใหม่ (Novel Food Regulations) ในระดับสากล
รูปแบบการประเมินผล
- In-Silico Design: ประเมินการออกแบบสายพันธุ์และจำลองเมตาบอลิซึมผ่านซอฟต์แวร์ AI
ติดต่อเรา
คณะเทคโนโลยีอาหาร ชีวภาพ และนวัตกรรม
มหาวิทยาลัยอัสสัมชัญ
592/3 ซอยรามคำแหง 24
หัวหมาก เขตบางกะปิ
กรุงเทพฯ 10240
โทร: +66 2783 2222 ต่อ 3793, 3796
