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2023 Fiscal Year Annual Research Report

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

Research Project

Project/Area Number 20H04538
Research InstitutionMeiji University

Principal Investigator

相澤 守  明治大学, 理工学部, 専任教授 (10255713)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 金子 弘昌  明治大学, 理工学部, 専任准教授 (00625171)
松本 守雄  慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 教授 (40209656)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2024-03-31
Keywordsバイオセラミックス / アパタイト / テーラード人工骨 / 骨形成率 / 機能予測 / 計算科学
Outline of Annual Research Achievements

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))」の構築に成功している。2023年度は、このモデルの直接的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、例示された実験条件で人工骨試験片を試製し、実験実験への埋入試験を実施し、その骨形成率と生体吸収率を組織学的に定量化した。その結果は、機械学習により提示された結果と実験値がある一定の誤差範囲のなかで一致することが明らかとなった。

Research Progress Status

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (9 results)

All 2024 2023

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Invited: 1 results)

  • [Journal Article] Prediction of bone formation rate of bioceramics using machine learning and image analysis2024

    • Author(s)
      Yamamoto Ayano、Horikawa Shota、Suzuki Kitaru、Aizawa Mamoru、Kaneko Hiromasa
    • Journal Title

      New Journal of Chemistry

      Volume: 48 Pages: 5599~5604

    • DOI

      10.1039/D3NJ05991J

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Material Design of Porous Hydroxyapatite Ceramics via Inverse Analysis of an Estimation Model for Bone-Forming Ability Based on Machine Learning and Experimental Validation of Biological Hard Tissue Responses2024

    • Author(s)
      Horikawa Shota、Suzuki Kitaru、Motojima Kohei、Nakano Kazuaki、Nagaya Masaki、Nagashima Hiroshi、Kaneko Hiromasa、Aizawa Mamoru
    • Journal Title

      Materials

      Volume: 17 Pages: 571~571

    • DOI

      10.3390/ma17030571

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 機械学習による 多孔質リン酸カルシウムセラミックスの 材料設計と生体硬組織反応の実験的検証2024

    • Author(s)
      堀川祥汰, 鈴木 来, 本島康平, 中野和明, 長屋昌樹, 長嶋比呂志, 金子弘昌, 相澤 守
    • Organizer
      日本セラミックス協会 第62回セラミックス基礎科学討論会
  • [Presentation] Construction of a Model Estimating Bone-Forming Ability of Bioceramics Utilizing Machine Learning and Its Inverse Analysis to Verify Material Properties2023

    • Author(s)
      S. Horikawa, K. Suzuki, K. Motojima, H. Kaneko and M. Aizawa
    • Organizer
      International Symposium on Inorganic and Environmental Materials 2023
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Predictive machine learning model constructure for bone formation rate using scanning electron microscope images2023

    • Author(s)
      A. Yamamoto, S. Horikawa, K. Suzuki, M. Aizawa and H. Kaneko
    • Organizer
      International Symposium on Inorganic and Environmental Materials 2023
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Construction of A Model Estimating Bone-Forming Ability of Bioceramics Utilizing Machine Learning and Its Validation by In Vivo Expperiments2023

    • Author(s)
      S. Horikawa, K. Suzuki, K. Motojima, K. Nakano, M. Nagaya, H. Nagashima, H. Kaneko and M. Aizawa
    • Organizer
      Biomaterials International (BMI) Conference 2023
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Prediction of bone formation rate of artificial bone by machine learning considering variation of experimental results2023

    • Author(s)
      Y. Sakai, S. Horikawa, K. Suzuki, M. Aizawa, H. Kaneko
    • Organizer
      Symposium and Annual Meeting of the International Society for Ceramics in Medicine (Bioceramics 33)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 機械学習により設計した多孔質リン酸カルシウムセラミックスの材料特性とその生体硬組織反応の検証2023

    • Author(s)
      堀川祥汰, 鈴木 来, 本島康平, 金子弘昌, 中野和明, 長屋昌樹, 長嶋比呂志, 相澤 守
    • Organizer
      無機マテリアル学会 第147回学術講演会
  • [Presentation] Construction of Estimation Model of Bone Formation for Porous Hydroxyapatite Ceramics by Machine Learning2023

    • Author(s)
      M. Aizawa, S. Horikawa, T. Yokota, R. Shiratsuchi, K. Suzuki, K. Motojima and H. Kaneko
    • Organizer
      11th International Symposium on Inorganic Phosphate Materials (ISIPM)
    • Int'l Joint Research / Invited

URL: 

Published: 2024-12-25  

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