薄膜水和法とAIによる特性評価を用いたリポソームフェンタニルナノキャリアの開発とin vivo評価
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Development and In Vivo evaluation of liposomal fentanyl nanocarriers using thin-film hydration and AI-based characterization for enhanced analgesic efficacy in anesthesia.
雑誌名：Sci Rep. 2025 Oct 14; 15(1): 35829. doi: 10.1038/s41598-025-19683-3. Epub 2025 Oct 14.
概 要：
本研究の目的は、フェンタニルの鎮痛効果と安全性を向上させるためのリポソーム製剤を開発・評価することです。薄膜水和法を用いてリポソームを調製し、平均直径120.4 ± 10.2 nm、ポリ分散指数0.23 ± 0.05のベシクルを得ました。フェンタニルの封入効率はHPLCにより85.0 ± 3.2%と測定されました。スキャニング電子顕微鏡（SEM）画像の自動分析には、TensorFlow/Kerasを用いた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用しました。12時間のin vitro薬物放出試験を行い、ラットの疼痛モデルでリポソーム製剤の鎮痛効果と安全性を評価しました。AIを活用した特性評価により、リポソームの形態分析とデータ駆動型の製剤設計が可能となりました。
方 法：
本研究は、薄膜水和法を用いたリポソーム製剤の開発を行い、51匹のラットを用いたin vivo評価を実施しました。リポソームの特性評価には、CNNを用いたSEM画像の分析と、scikit-learnを用いたガウス過程回帰（GPR）モデルによる予測が含まれます。主要評価指標は、フェンタニルの封入効率、薬物放出速度、鎮痛効果（PWL）です。
結 果：
リポソームフェンタニル群は、標準フェンタニル群と比較して鎮痛効果が有意に延長され（PWL: 12.4 ± 2.1秒 vs 8.5 ± 1.5秒, p < 0.05）、呼吸抑制や鎮静は観察されませんでした。GPRモデルは、主要な製剤特性に対してR² > 0.85の強い予測性能を示しました。
結 論：
開発したリポソームフェンタニル製剤は、持続的な薬物放出、鎮痛効果の向上、安全性の改善を提供します。AIを活用したこのアプローチは、麻酔および疼痛管理におけるリポソーム薬物送達システムの最適化に向けた有望な戦略を示しています。