堀場雅夫賞(特別賞)分光データを利用した医薬品生産プロセスのモニタリングと制御(金 准教授)Horiba Award: Monitoring/Control of Pharmaceutical Production Process using Spectroscopic Data

領域:ライフサイエンス分野の中でも特に、先端の創薬および製薬に寄与する分光分析・計測技術の研究。開発や生産プロセスの効率化に繋がり、産業応用が可能な技術の研究開発に取り組んでいる。Spectroscopic analysis and measurement technology in the life science field

Image: from the website of Masao Horiba Awards / 堀場雅夫賞 (mh-award.org)

近年、医薬品生産の高効率化のための新技術開発が求められている。その一環として、「バッチ生産」から連続生産へ転換するための技術開発が進められているが、連続生産の実現には生産プロセス内の医薬品の情報をリアルタイムにモニタリングする技術が必要不可欠である。しかし、医薬品の品質をリアルタイムに直接測定することは困難であることが多い。また、従来の近赤外スペクトルから医薬品の品質を予測する手法には、予測精度が経時的に低下するなどの欠点があり、生産プロセスでの活用には課題があった。

金氏は、近赤外スペクトルから医薬品の品質を安定的かつ高精度に予測する手法の開発を目的に、データサイエンスの技術を活用した新たなデータ解析手法を開発した。本手法を用いたリアルタイムな品質管理・制御を行うことで、コスト削減にとどまらず、環境負荷や事故リスクの低減も可能となり、医薬品生産プロセスの効率化を実現することが期待される。

(バッチ生産:各工程が独立し、一つの工程終了後に生産物をサンプリングして品質を確認し、次の工程に移行する生産方法。)

In recent years, the development of new technologies to improve the efficiency of pharmaceutical production has been required. As part of this effort, the development of technology to convert from “batch production” to continuous production has been promoted. In order to realize continuous production, real-time monitoring of drug information in the production process is indispensable. However, it is often difficult to directly measure drug quality in real time. In addition, conventional methods for predicting the quality of a pharmaceutical product from the near-infrared spectrum have drawbacks such as a decrease in prediction accuracy over time, and there have been problems in their use in production processes.

Dr. Kim developed a new data analysis method using data science technology with the aim of developing a method for stably and accurately predicting the quality of pharmaceuticals from the near-infrared (NIR) spectrum. Real-time quality control and control using this method is expected to not only reduce costs, but also reduce environmental impact and accident risk, thereby improving the efficiency of the pharmaceutical production process.

(Batch Production is a production method in which each process is independent, and the product is sampled after the end of one process to verify quality and then transferred to the next process.)