AI + 3Dプリンティングによるプログラム可能な放出：中国薬科大学のMatter Researchを支援するAutoBio 2000
2026-08-08最近、中国薬科大学の周建平教授と丁陽教授が率いる研究チームは、陳培紅博士を筆頭著者として、Matter（Cell Press誌、材料科学分野の主要な学術誌）に「フィラメントレベルのプログラミングと機械学習による材料限界を超えた調整可能な放出速度」という画期的な研究を発表しました。
深セン市創科微光科技有限公司（遠意智能）のAutoBio 2000多ノズルダイレクトインクライティング（DIW）3Dプリンターは、本研究におけるフィラメントレベルの構造の精密な印刷に不可欠な技術サポートを提供する、主要な製造プラットフォームとして活用されました。
研究者たちは、AutoBio 2000を使用することで、単に「製剤を印刷する」というレベルを超えました。代わりに、事前に定義された経路に沿って、負荷インク、遊離インク、バリアインクの3種類の機能性インクをデジタル的に堆積させました。これにより、単一の剤形内に層内区画化、層間積層、リング状トポロジーの形成が可能になり、これまで製造が困難であった内部拡散経路を再現可能で調整可能な構造変数へと変革しました。
本研究では、「フィラメントレベルの構造プログラミング → 構造情報からのAI予測 → 薬物動態学的翻訳」を統合したクローズドループの研究フレームワークを確立しました。このアプローチは、従来の製剤ベースの化学的最適化を超えて、計算および逆設計による構造工学という新しいパラダイムへと放出制御を拡張します。
図1. 全体的な研究ワークフロー：多材料3Dプリンティングによる物理的構造プログラミングから、StrataFlux AIエンジンを用いた構造のデジタル化と放出予測、そして最終的にはPBPKモデリングによる個別化された臨床投与設計まで。
01 「製剤改良」から「構造プログラミング」へ：放出に対する新しい設計アプローチ
従来の徐放性製剤および持続性放出製剤は、通常、放出速度を制御するために材料の種類、組成、および処理パラメータを調整することに依存しています。研究チームは、代替アプローチを提案しました。すなわち、材料プラットフォームを大幅に変更するのではなく、3Dプリンティングを使用して内部構造を工学的に設計し、分子の拡散経路を変化させることです。
本研究では、製剤を3つの機能性フィラメントタイプに分けました。負荷フィラメント（DLS）は薬物を保持・放出します。遊離フィラメント（DFS）は拡散経路を延長または再分配します。バリアフィラメント（BS）は放出方向を制限します。これら3つの材料を異なる層、比率、および印刷経路で組み合わせることで、研究者たちは持続性、遅延性、加速性、多段階放出を含む、明確に異なる放出速度を実現しました。
主な革新は、剤形の外観を変更するだけでなく、放出機能を各層、各印刷フィラメント、およびそれらの間の界面にエンコードすることです。
図2. 人工知能、積層造形、および生理学的薬物動態モデリングの統合設計：慢性腎臓病におけるプログラム可能な放出と個別化された生体内曝露制御の連携（出典：原論文）
02 AutoBio 2000：複雑なデジタル構造を現実に
フィラメントレベルの構造が放出を効果的に制御できるかどうかを検証するための最初のステップは、デジタルモデルを物理的な製剤に確実に変換することです。AutoBio 2000は、多ノズル印刷、独立した材料供給、および精密なツールパス制御を提供します。本研究では、3つの機能性インクを協調的かつ逐次的に印刷するために使用し、各層内での平面内区画化と、層ごとの積層による方向性のある内部物質移動ネットワークの構築を可能にしました。
製薬研究において、多材料印刷の課題は、単に複数のノズルを持つことにとどまりません。また、高粘度の医薬品インクの連続的な押出、ノズル切り替え後の材料流の迅速な回復、および明確な境界を維持しながら隣接する材料間の強力な界面接着も必要とされます。本研究では、これらの重要な製造プロセスを体系的に検証しました。
図3. デジタルモデリングとレイヤスライシングから多材料3Dプリンティングまでの製造ワークフロー、およびレオロジー、界面完全性、プロセス連続性の検証（出典：原論文）
03 装置サポートの価値は最終的に製造の安定性にある
多材料ツールパスは実行可能です。3つの機能性インクは、定義されたシーケンスで独立して堆積させることができ、平面内ツールパス切り替えと層間積層を可能にします。これにより、複雑な内部構造は、デジタルモデリングソフトウェアに限定されるのではなく、物理的に実現されます。
印刷されたフィラメントの形態は維持されます。本研究で使用されたインクは、せん断減粘挙動、弾性優位特性、および迅速なチクソトロピー回復を示しました。制御された押出および開始・停止条件下で、堆積された材料は形状を維持し、後続の多層構造の安定した基盤を提供しました。
明確な多材料界面は維持されます。走査型電子顕微鏡（SEM）により、負荷フィラメント、遊離フィラメント、バリアフィラメントが明らかな隙間なくしっかりと結合しており、明確な機能領域は明確な境界を維持していることが示されました。これは、ぼやけたまたは融合した界面が設計された拡散経路を変化させる可能性があるため、重要です。
ノズル切り替えの欠陥は修正できます。研究チームは、ノズルが有効な印刷領域に入る前に押出圧力を安定させるために、多ノズル印刷プロセスにプリプリンティングストリップを組み込みました。これにより、初期の押出不足長さ比率が4.5% ± 1.2%から0%に減少し、異なる構造間の定量的比較のためのより一貫した製造基盤が提供されました。
04 多ノズル印刷：内部構造を再現可能な実験変数にする
安定した製造に基づいて、チームはさらに、単方向、双方向、およびリング状の構造を含む複数の構造構成を開発しました。異なる層に配置された遊離フィラメントは、初期放出、遅延放出段階、およびその後の加速ポイントに独立して影響を与えることができました。リング状構造は、内面と外面の両方を含む半径方向の拡散を導入し、プログラム可能な放出挙動の範囲をさらに拡大しました。
代表的なリングベースシステムでは、研究者たちは21の異なる内部構成を持つ3つのサイズを設計・印刷しました。デジタルモデル、スライスパス、および結果の製剤の断面は強い一貫性を示し、約10時間、12時間、および15時間以上の持続放出プロファイルをもたらしました。
したがって、3Dプリンターはサンプル製造ツールとしてだけでなく、構造アーキテクチャが機能性能をどのように決定するかを調査するための中心的な実験プラットフォームとしても機能しました。
図4. 異なる寸法と内部構成を持つリング状構造、対応する印刷された断面、およびそれぞれの放出プロファイル（出典：原論文）
05 AIと薬物動態モデリングは次のステップです—信頼性の高い製造が第一です
一連の非常に一貫した構造サンプルと放出データを得た後、研究チームはさらに機械学習を導入して複雑な構造と放出プロファイルの関係を予測し、生理学的薬物動態（PBPK）モデルを統合して疾患条件下での投与と放出の協調設計を探求しました。
しかし、本研究では、計算分析の有効性は基本的な前提条件に依存します。すなわち、すべてのデジタル構造が正確かつ再現性良く製造されなければならないということです。製造プロセスが十分に安定している場合にのみ、構造の違いが放出の違いに確実に変換され、後続のデータモデリングとアプリケーション開発のための信頼できる基盤を提供できます。
06 研究用3Dプリンターから製剤における構造革新プラットフォームへ
製剤
この研究は、製薬科学における研究グレードの多材料3Dプリンティングのより深い価値を示しています。この装置は、単に金型を置き換えたり、製剤の外観を変更したりする以上のものです。研究者が内部構造を設計、製造、体系的に検証できる機能ユニットに変えることを可能にします。
多ノズル独立押出、精密なツールパス制御、および複雑な構造を製造するための高度な機能により、AutoBio 2000は、デリバリー、徐放性および持続性放出製剤、生体材料、および関連分野の研究のためのスケーラブルな製造ツールを提供します。より多くの材料システム、タイプ、および動的構造が組み込まれるにつれて、このようなプラットフォームは、概念実証研究から製剤およびプロセス開発までの多段階研究をサポートすることが期待されます。
創科微光は研究への装置および応用サポートを継続的に提供
- 多材料、多ノズルダイレクトインクライティング（DIW）3Dプリンティングプラットフォーム
- 製薬および生体材料研究のための印刷プロセス適応
- 複雑な構造製造のための装置カスタマイズと技術協力
論文情報
タイトル: フィラメントレベルのプログラミングと機械学習による材料限界を超えた調整可能な放出速度
著者: Peihong Chen, Huaqing Zhang, Jianping Zhou, Yang Ding
ジャーナル: Matter, 2026, 9, 102912
DOI: 10.1016/j.matt.2026.102912
