Hirokazu Sugiyama 研究室
主宰者：Hirokazu Sugiyama
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
杉山弘和研究室では、医薬品製造プロセスの最適化と品質保証を目的とした数理モデリングと実験的検証に取り組んでいます。研究の主な対象は、抗体医薬品や細胞治療製品の製造プロセスであり、これらの複雑な生産系を定量的に理解することで、より効率的で安定した製造法の開発を目指しています。
手法としては、第一原理に基づく力学モデルとデータ駆動的なアプローチを組み合わせた「ハイブリッドモデリング」を活用しています。小規模自動化バイオリアクターを用いた実験データの取得、統計解析手法（偏最小二乗法など）による予測モデルの構築、計算流体力学シミュレーションなど、多角的な解析手法を駆使しています。同時に、ニアインフラレッド分光法などの分析技術と数値解析を組み合わせることで、複数の製造環境における品質予測を可能にしています。
主要な成果として、細胞培養条件と抗体の品質特性（電荷変異体など）の関係を定量化し、プロセスパラメータの最適範囲（設計空間）の決定方法を確立しています。また、幹細胞の凍結保存や灌流培養など、再生医療に向けた細胞製造プロセスの設計、医薬品合成における連続フロー反応の堅牢性評価など、様々な医薬品製造の課題に対して、モデルに基づくアプローチで実践的な解決策を提案しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（102 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2026.01.063
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2026.02.061
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dche.2026.100294
- [2025] Quality demonstration of prednisolone tablet manufacture using personalized manufacturing equipmentDOI: https://doi.org/10.1016/j.jddst.2025.107793
- DOI: https://doi.org/10.1002/bit.29001
- DOI: https://doi.org/10.69997/sct.196476
- DOI: https://doi.org/10.1080/00219592.2025.2466828
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2025.108763
- [2025] Quality demonstration of prednisolone tablet manufacture using personalized manufacturing equipmentDOI: https://doi.org/10.1016/j.jddst.2025.107793
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apt.2025.105078
- DOI: https://doi.org/10.1080/00219592.2025.2554991
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-025-08063-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ces.2025.122281
- DOI: https://doi.org/10.1080/00219592.2025.2554991
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ces.2025.122281
- DOI: https://doi.org/10.69997/sct.186620
- DOI: https://doi.org/10.69997/sct.186620
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dche.2025.100248
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-025-08063-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2025.109106
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2025.109165
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.coche.2025.101093
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2024.04.013
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2024.124498
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2024.108822
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2024.124498
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2024.108822
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2024.07.037
- DOI: https://doi.org/10.1002/btpr.3486
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2024.04.013
- DOI: https://doi.org/10.1002/aic.18452
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.coche.2024.101019
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cryobiol.2024.104885
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cryobiol.2024.104885
- DOI: https://doi.org/10.3208/jgssp.v10.os-44-04
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.oprd.3c00380
- DOI: https://doi.org/10.1080/00219592.2024.2313318
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- DOI: https://doi.org/10.1039/d3ob01777j
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- [2023] A CFD model-based design of seeding processes for two-dimensional mesenchymal stem cell cultivationDOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108157
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2023.01.021
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108134
- DOI: https://doi.org/10.1039/d3re00215b
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12247-023-09788-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2023.10.009
- DOI: https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.3c05737
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12247-023-09788-5
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.3c02137
- DOI: https://doi.org/10.1080/00219592.2023.2201310
- [2023] A CFD model-based design of seeding processes for two-dimensional mesenchymal stem cell cultivationDOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108157
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108134
- DOI: https://doi.org/10.1039/d3re00215b
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108144
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2023.01.021
- [2023] Surrogate modeling of dissolution behavior toward efficient design of tablet manufacturing processesDOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108141
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.3c02137
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2023.10.009
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- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.2c00374
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2022.09.005
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.2c00736
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2022.11.012
- [2022] Continuous Manufacturing of Solid Drug Products — from Process Systems Engineering PerspectivesDOI: https://doi.org/10.4164/sptj.59.388
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2022.03.038
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsomega.2c04182
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2022.107851
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2022.03.038
- DOI: https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.1c01435
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2021.107541
- [2021] Analysis of the Effects of Process Parameters on Start-Up Operation in Continuous Wet GranulationDOI: https://doi.org/10.3390/pr9091502
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2021.107422
- DOI: https://doi.org/10.1248/cpb.c20-01016
- DOI: https://doi.org/10.1252/jcej.20we090
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2021.121353
- DOI: https://doi.org/10.1252/jcej.20we090
- DOI: https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.1c01435
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2021.107566
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2021.107541
- [2021] Analysis of the Effects of Process Parameters on Start-Up Operation in Continuous Wet GranulationDOI: https://doi.org/10.3390/pr9091502
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2021.107566
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