10.1　はじめに

バイオエンジニアリング部門では、1987年の発足以来、機械工学を基盤とした研究が進められている。毎年、バイオエンジニアリング講演会およびバイオフロンティア講演会を開催し、前者はシンポジウム形式の研究者向け講演会、後者は次世代を担う若手研究者や大学院生の研究交流の場として位置付けられている。これらの部門講演会や年次大会では、医学系学会や韓国機械学会との連携を、学会・部門レベルで継続的に推進している。また、スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス部門やマイクロ・ナノ工学部門などとの部門間連携を進め、新たな研究領域の開拓にも取り組んでいる。さらに、部門英文ジャーナル（Journal of Biomechanical Science and Engineering）の刊行、Asian-Pacific Association for BiomechanicsやWorld Council of Biomechanicsとの連携など、国際交流活動も積極的に展開している。

バイオエンジニアリングは、機械工学の知見を基盤としつつ、生命科学との協働による新たな価値創出が期待される分野である。今後も、学術研究と産業応用の両面から、さらなる発展が望まれる。

本年鑑では、2025年度に開催されたバイオエンジニアリング講演会およびバイオフロンティア講演会の2つの国内講演会に加え、本部門が注力するAsian-Pacific Biomechanics会議における発表動向をまとめた。これにより、現在、本部門で注目されているトピックの把握に資するものと考えられる。

〔中村 匡徳　名古屋工業大学〕

10.2　バイオエンジニアリング講演会

2025年5月24、25日に第37回バイオエンジニアリング講演会⁽¹⁾が慶應義塾大学日吉キャンパスで開催され、工学・医学・生物学を横断した多様な研究テーマに関するオーガナイズドセッションと学生主体のポスタセッションが企画された（図10-1）。ポスター（合計134件）の主な内訳は、細胞分野が29件、循環器などの人体・組織分野が42件、治療・医療機器分野が32件、バイオミメティクスなどの自然分野が13件であった。

循環器バイオメカニクスでは、血栓形成メカニズムに注目し、医療機器開発や機能評価に関する議論が行われた。実験的研究として医療機器の安全評価のための体外試験システム開発⁽¹⁾やせん断応力と血液凝固反応の関係⁽²⁾に関する報告があった。また数値計算では、血液動態と生化学的因子の両面を取り入れる試み^{（3, 4）}が進んでいる。

細胞バイオメカニクスでは、静水圧に対する細胞応答に注目し、高静水圧下でのソフトマテリアルやナノバイオテクノロジーの新しい応用可能性⁽⁵⁾や軟骨前駆細胞のメカノセンシング機構⁽⁶⁾が示された。その他に、内耳形成における内圧の影響⁽⁷⁾やTRPV1チャネルの高静水圧応答に関する分子動力学シミュレーション⁽⁸⁾の報告があった。また、細胞が多様なストレスに応答し自らの構造や機能を動的に変化させる能力（しなやかさ⁽⁹⁾）に注目したセッションでは、細胞熱特性⁽¹⁰⁾や細胞内温度分布⁽¹¹⁾などが議論された。

臨床現場の課題を工学的に解決することを目指したセッションでは、光干渉断層撮影や電気インピーダンス・トモグラフィーによる生体機能の可視化技術の高度化^(12-14)など次世代生体計測技術が示された。他学会との連携OSでは、日本循環器学会とは汗中乳酸センサの実装^（15）や織透明化技術を用いた3次元空間オミクス^（16）、臨床バイオメカニクス学会とは前十字靱帯再建術に関する研究^（17）に関する議論が行われた。

その他に、力学、数学、分子生物学の融合による新しい分野開拓の試みが行われており、軸索内小胞輸送の非平衡ゆらぎを統計力学に基づいて解析する手法⁽¹⁸⁾や、タンパク質二次構造を用いた分子張力センサによる細胞内分子張力の可視化⁽¹⁹⁾が報告された。その他に、上皮形態形成メカニズム⁽²⁰⁾や昆虫の皺状袋構造を応用した設計手法⁽²¹⁾が示された。また、脳の分野においては、文部科学省令和5年度スーパーコンピューター「富岳」成果創出プログラム「「富岳」で実現するヒト脳循環デジタルツイン」^（22）の活動の一環として行われ、AIを活用した脳血流解析⁽²³⁾や、脳脊髄液に関わる線毛運動⁽²⁴⁾や脳形成を司る神経細胞の移動⁽²⁵⁾に関する報告があった。

その他に、博士課程の学生主体のセッションやバイオエンジニアリング教育方法について活発な議論が行われた。詳細は2025年度バイオエンジニアリング部門ニュースレター^（26）に議事録としてまとめているので参照されたい。

図10-1　第37回バイオエンジニアリング講演会の様子

〔世良 俊博　東京理科大学〕

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10.3　バイオフロンティア講演会

2025年12月6、7日に第36回バイオフロンティア講演会が弘前大学文京町キャンパスで開催され、主に若手研究者や学生による161件の口頭発表が行われた（図10-2）。セッションの数は、細胞分野が9つ、組織分野が6つ、循環器分野が4つあり、その他に再生や医療機器、生物、計測、身体に関するセッションが設けられた。

細胞に関する分野は、メカノバイオロジー研究が中心であり、流体せん断応力、微振動，基質弾性率などの物理的刺激がmiRNAを介した細胞間情報伝達、細胞内カルシウム応答、転写因子発現などの分子レベルの応答を変化させ、骨形成や軟骨分化などの細胞機能を調節することが示された^（27-29）。また、培養系や計測技術の高度化により、力学環境を精密に制御して細胞応答を解析する研究が増えている。

組織に関する分野は、生体組織の力学特性と生理・病態との関係を多階層で解明する研究が進んでいる。FRET型張力センサを用いた腱組織内での細胞張力の計測^（30）や高血圧が大動脈壁の酵素活性に与える影響^（31）など、ミクロな力学的変化がマクロな臓器の病態進展に波及するプロセスに関するマルチスケール解析が試みられている。さらに、数理モデルやシミュレーションを用いて組織力学や構造形成を理解する研究^{（32, 33）}も増加しており，計測・実験・計算を統合して疾病発症や再生機構の理解が進められている。

循環器に関する分野は、血行動態の理解だけでなく臨床治療への応用を目的とした研究が中心となってきている。医療画像や患者固有データを用いた心臓・血管モデルの構築や血流評価など、特に患者固有モデルによる血流予測^（34-36）や手術後の血行動態予測^（35,37）などの研究が進んでいる。

再生に関する分野では、スキャフォールドや3次元培養基材の開発^（38-40）を通じて細胞増殖・分化を制御する研究が中心である。電荷^（41）・力学^（42）・pH^（43）刺激により細胞機能やECM産生を調整し、腫瘍モデルなどin vitro系の構築と細胞応答の解明が進められている。

医療機器に関する分野では、低侵襲治療を志向した磁性ナノ粒子による温熱療法^（44）や血管内デバイス^（45-47）の挙動評価などが進んでいる。また，数値解析と実験を組み合わせた設計最適化や安全性評価の高度化が進展している。

その他に、計測に関する分野では、非侵襲計測^（48-50）や実環境での健康・作業評価への応用^（51-53）、バイオミメティクスに関する分野では、折り目構造や人工筋などを活用し剛性・変形・機能の最適化^{（54, 55）}が進展している。筋骨格系の身体に関する分野では、外科手術の安全性向上や人工膝関節の運動解析、義足評価などを議論し、事故防止から外科手術やリハビリまで、人体の安全と機能回復を多角的にとらえた研究が進んでいる。

図10-2　第36回バイオフロンティア講演会の様子

〔世良 俊博　東京理科大学〕

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10.4　Asian-Pacific Biomechanics会議

本会議はAsian-Pacific Association for Biomechanicsが企画し，隔年で開催されているアジアを中心とした国際バイオメカニクス会議である。第13回Asian-Pacific Biomechanics会議^（1）は2025年11月18〜21日にUniversity of Auckland（New Zealand）で開催された。ポスター発表を含めた発表は121件あり、その内訳は細胞メカノバイオロジーの分野が28件、循環器メカノバイオロジーの分野が21件、軟組織メカノバイオロジーの分野が8件であり、これらの分野は国内講演会と同じくバイオエンジニアリング分野の中心である。

細胞メカノバイオロジーの分野では、国内講演会と同じく分子レベルの応答に着目した研究が多いが、その他に老化に伴う組織の硬化や機能不全を力学的な視点から捉えた研究やヒト胎盤の構造を持つオルガノイドチップによる妊娠高血圧症モデルなど、疾患と直結した研究も見られた。また、軟組織バイオメカニクスの分野でも、運動時に脳組織に生じるひずみや床ずれ予防のための接触圧力推定など、臨床や現場でのリアルタイム計測の傾向がある。

また、骨格筋バイオメカニクスの分野が20件、スポーツバイオメカニクスの分野が21件、整形外科バイオメカニクスの分野が12件と、国内講演会と比べるとこの分野の研究の割合が高い。中でも、ウェアラブルデバイスを用いたランニング時の下肢運動に関する大規模データの取得や下腿骨の平均形状を用いた有限要素解析、3Dプリントによる顎関節カスタムインプラント開発など上記と同じく現場・臨床に直結した研究が多い。

その他に、患者データからデジタルツインを自動構築による臨床判断の支援や数値計算と機械学習を組み合わせた血行動態予測など、AIや機械学習を取り入れた研究も数多く発表があり、今後国内講演会でも増加が見込まれる。

〔世良 俊博　東京理科大学〕

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