Project/Area Number |
22K06740
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
|
Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
前田 真貴子 大阪大学, 大学院薬学研究科, 准教授 (70461168)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤尾 慈 大阪大学, 大学院薬学研究科, 教授 (20359839)
|
Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
|
Keywords | 抗凝固薬 / ハイリスク薬 / 投与量予測モデル / 社会実装 / 機械学習 / 薬物投与量管理 |
Outline of Research at the Start |
Warfarinは血栓塞栓症の予防及び治療薬として古くから世界中で使用されてきた経口抗凝固薬であるが、至適用量の個人差が大きく、治療域が狭いといった特徴がある。また、併用禁忌や多くの薬剤との相互作用が報告されており、出血や血栓形成等の副作用発現回避のために定期的な検査が必要で、投与量調節に困難を極めるハイリスク薬である。本研究では、Warfarinの適正薬物投与計画及びリスク管理のためのアプリケーションの開発を目指し、機械学習技術を応用してWarfarin投与量の予測モデルを新たに構築し、構築したモデルの有用性を検証する。
|
Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題において、ハイリスク薬である抗凝固薬の有効性及び安全性を確保するために新たな予測モデル(以下、アルゴリズム)の構築を開始した。令和4年度は、これまでに当研究室で収集してきた抗凝固薬投与患者のデータを基に、アルゴリズムの精度を向上させるため種々の条件検討を行った。本研究計画当初より精度向上のための要因として、症例数の関与が想定されていたため、予測精度の向上と症例数との関係について解析するにあたり、これまでに集積したデータと同様の方法で症例数確保のために更なる情報収集を行った。 また、本研究の最終目標(出口)となる研究成果の社会実装を実現するために、抗凝固薬使用に携わる人々が利用できる環境を構築するための準備を開始した。
|
Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画書に記載の通り、概ね順調に進展しているので。
|
Strategy for Future Research Activity |
令和5年度には、症例数を増やし、精度向上を検討する。更に、社会実装向けの環境を整えるため、想定しているユーザーの意見を取り入れながら改良を開始する。
|