[4J2-J-13] AI応用: 人工物の設計と制御

[4J2-J-13-02] 機械学習モデルのスクリーニングによる製剤製造因子の抽出

〇酒井 憲一¹、吉村 志保¹、山村 尚弘¹、太田 智明¹、山中 祐治¹、古賀 明子¹ (1. 中外製薬（株）)

キーワード：製剤、スクリーニング、機械学習

安定生産のための製造条件の改善は、医薬品を安定的に供給するという点において重要である。医薬品の製造工程は、適正製造規範（GMP）のもとで厳密に管理されているが、実際に製造を重ねていく中では、品質はある程度バラツクする。このバラツキを小さくできれば、より安定した製造が可能になる。本研究の目的は、機械学習を用いて、製剤の品質パラメータの一つである「溶出率」の変動を減少させる潜在的な製造因子を抽出することである。機械学習モデルを導出するため、自動機械学習プラットフォームであるDataRobotを使用されました。モデルの選別により選択された予測精度の高い複数のモデルを用いて、製造因子の影響をさまざまな観点から総合的に評価した。その結果、「造粒水温度」が潜在的因子として抽出できた。この温度を下げることにより、溶出率の変動が小さくなると推定された。