解釈可能な機械学習アルゴリズムを用いた血糖降下薬の非線形な用量反応関係の評価

Research Project

Project/Area Number	24K18341
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
Research Institution	Nihon University
Principal Investigator	秋元勇人日本大学, 医学部, 助教 (80847658)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2026: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Keywords	経口血糖降下薬 / 用量反応関係 / 解釈可能な機械学習 / 人工知能
Outline of Research at the Start	2型糖尿病は主に薬物治療により管理される。しかしながら、これらの薬物には承認用量の範囲内で血糖降下作用が頭打ちする可能性が示唆されており、無理に増量しても期待される効果は得られず、むしろ用量依存的な副作用のリスクを高める恐れもある。そこで本研究では、2型糖尿病患者の経時的な医療情報に人工知能の基盤技術の1つである機械学習を適用することで、経口血糖降下薬の血糖降下作用に飽和が認められるかを評価し、血糖降下薬の適切な用量を決定する一助になるような研究を目指す。