ADL指標を組み込んだ薬物体内動態個人間変動予測の精緻化
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23K06209
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
崔 吉道 金沢大学, 附属病院, 教授 (40262589)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
嶋田 努 金沢大学, 薬学系, 教授 (90409384)
藤田 有美 金沢大学, 附属病院, 特任助教 (50876026)
川上 貴裕 金沢大学, 附属病院, 薬剤主任 (50997773)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 薬物動態 / 加齢変化 / 腎機能 / ADL / 高齢者機能評価 |
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| Outline of Research at the Start |
高齢者では、若年者に比べて薬物投与後の有害事象の発生頻度が高い。高齢者の薬物体内動態変動については、臨床データが乏しく、一部の薬剤の添付文書にクレアチニン値やGFRに基づく減量規定があるに留まり、その他の薬物動態パラメータへの加齢の影響に明確な臨床指標は確立していない。そこで、本研究は、高齢者の薬物動態の評価に高齢者機能評価（特にADL指標）を加えることで薬物動態個人間変動予測を精緻化し投与設計を行うことによる薬物動態の予測性、さらには薬物療法の効果、安全性（副作用回避）、患者QOLの向上について臨床的なインパクトを評価する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、高齢者の薬物動態の評価に高齢者機能評価（CGA）を加えることで薬物動態個人間変動予測を精緻化し投与設計を行うことによる薬物動態の予測性、さらには薬物療法の効果、安全性（副作用回避）、患者QOLの向上について臨床的なインパクトを評価しようとするものである。
今年度は、CGAとして、日常生活動作能力の指標であるADL(BI)(Activities of Daily Living, Barthel Index)、高齢者の救急科への再入院リスク評価ツールであるfTRST (Flemish version of the Triage Risk Screening Tool)、入院高齢者の転倒予測に関する評価ツールである転倒転落アセスメント、死亡に寄与する併存疾患を評価しそのスコアの合計を点数にした指標であるCCI(Charlson comorbidity index)を用いた回帰式をそれぞれ作成し、Cockcroft-Gault式（CG式）との比較を行った。全体としてはCG式が最も優れていた。一方でCG式は実測CCr≧60 [mL/min]を過小評価する傾向があり、実測CCrが60-89 [mL/min]においてはCGAを組み込むことにより実測値と予測値の残差が有意に改善した。次に年齢別に解析を行ったところ75歳以上80歳未満では実測CCr 50-74 [mL/min]、80歳以上では実測CCr ≧50 [mL/min]において、CG式の過小評価を有意に改善する結果が得られた。これらのことから加齢の影響を反映しやすい特徴を持つCG式に、活動度の指標としてCGAを組み込むことでより適切な実腎機能を予測できる可能性を示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
CGAとして、既存の指標を組み込んだ段階でのおおよその予測精度の向上の程度を知ることができ、今後の方向性を改めて確認することができたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、モデル式の外部検証の実施、今回用いた以外のCGA指標の有用性、既にCCrと関連することが報告されている血清尿素窒素値や血清尿酸値等を含む解析なども併せ、よりよい腎機能予測式の精緻化を進める。また、機械学習モデルの活用などについても検討する必要があると考えられる。
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Report
(1 results)
Research Products
(5 results)
