実験と計算科学との融合による生命機能を備えたテーラード人工骨の開発

通过实验与计算科学的融合,开发具有生命功能的定制人造骨骼

基本信息

  • 批准号:
    20H04538
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.23万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究では、バイオマテリアルのなかで「人工骨」などとして臨床応用されている「バイオセラミックス」をベースとし、生命現象に積極的に働きかける「生命機能マテリアル」を実験と計算科学の融合により開発する。ここでは、生体骨を直接結合する「水酸アパタイトHAp)」および生体内で吸収置換される「リン酸三カルシウム(TCP)」を対象とする。より具体的には、実験系研究者からの良質な実験データおよび機械学習などにより収集した情報をもとに「生命機能推定モデル」を構築する。そのモデルを逆解析することにより創り出される「設計図」をもとに生命機能を自在に制御した「革新的バイオマテリアル」を創出する。本研究で対象とする「生命機能」は、骨形成能・生体吸収性・耐感染性(抗菌性)・血管形成能の4つであり、材料単独での高いパフォーマンスを発揮しうる「テーラード型人工骨」を開発し、我が国の「健康寿命の延伸」に貢献する。これまでの取り組みにより、材料特性を十分に把握した人工骨材料の骨形成率を画像解析により定量化し、良質なデータを新たに収集した。それらのデータを特徴量Xおよび目的変数Yとして、骨形成能を予測する「テーラード人工骨創製に資する生命機能予測モデル(Y=F(X))」の構築に成功した。2022年度には、このモデルの逆解析により提示された作製条件で材料合成を合成し、その推定値と実測値が概ね一致することを確認している。さらに、当該モデルの骨形成率の予測精度を検証するため、動物実験を実施し、現在、その結果を解析中である。2023年度はと実際の実験結果(材料特性や生物学的特性)との整合性を向上させる取り組みを推進し、骨形成予測モデルの逆解析による設計図を活用したテーラード型人工骨を創製し、その機能評価を実施する。
这项研究将开发一种基于生物陶瓷的生命现象积极作用的生物功能材料,该材料通过结合实验和计算科学在临床上作为生物材料中的人造骨骼应用。在这里,该主题是直接结合生物骨骼的“羟基磷灰石HAP”,在体内被吸收并取代的“磷酸三氯(TCP)”。更具体地说,“生命函数估计模型”是根据实验研究人员和通过机器学习等信息的高质量实验数据构建的。我们创建了“创新的生物材料”,这些“创新的生物材料”可以根据“蓝图”自由控制生命函数,由相反分析模型创建。这项研究中针对的“生命功能”是四种:骨形成能力,生物吸附,感染性(抗菌)和血管生成能力,并且已经开发出来开发出“量身定制的人造骨骼”,可以单独使用材料来高度执行,从而有助于日本的“延长健康的预期寿命”。通过以前的努力,我们使用图像分析和新收集的高质量数据对人造骨料的骨形成率进行了彻底了解。使用这些数据作为特征数量x和目标变量y,我们成功地构建了一个“生命函数预测模型(y = f(x)),该模型预测了成骨电位(y = f(x))”。在2022年,在该模型的反向分析提出的制造条件下合成了材料合成,并确认估计值和实际测量值通常匹配。此外,进行了动物实验,以验证模型的骨形成速率的预测准确性,目前正在分析结果。在2023财年,我们将促进努力,以提高实际实验结果(材料和生物学特征),并使用蓝图使用骨形成预测模型的逆分析并评估功能。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
画像処理および機械学習におけるバイオマテリアルの高精度骨形成率予測のための特性設計
利用图像处理和机器学习进行生物材料高精度骨形成率预测的特征设计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    山本彩乃;堀川祥太;鈴木 来;相澤 守;金子弘昌
  • 通讯作者:
    金子弘昌
機械学習を活用した骨形成推定モデルの構築とその逆解析による材料特性の検証
使用机器学习构建骨形成估计模型并通过逆分析验证材料特性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    堀川祥汰,鈴木 来;本島康平;金子弘昌,相澤 守
  • 通讯作者:
    金子弘昌,相澤 守
機械学習を活用したバイオセラミックスの骨形成推定モデルの構築と逆解析による実験条件の提案
利用机器学习构建生物陶瓷骨形成估计模型并通过逆分析提出实验条件
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    堀川祥汰;白土里奈;鈴木 来;本島康平;金子弘昌;相澤 守
  • 通讯作者:
    相澤 守
計算科学を導入した骨形成推定モデルの構築とその逆解析による作製条件の提案
利用计算科学构建骨形成估计模型并通过其逆分析提出制造条件
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    堀川祥汰;白土里奈;鈴木 来;本島康平;金子弘昌;相澤 守
  • 通讯作者:
    相澤 守
Machine Learning Model for Predicting the Material Properties and Bone Formation Rate and Direct Inverse Analysis of the Model for New Synthesis Conditions of Bioceramics
预测材料特性和骨形成率的机器学习模型以及生物陶瓷新合成条件模型的直接逆分析
  • DOI:
    10.1021/acs.iecr.3c00332
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Motojima Kohei;Shiratsuchi Rina;Suzuki Kitaru;Aizawa Mamoru;Kaneko Hiromasa
  • 通讯作者:
    Kaneko Hiromasa
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