リアルワールドデータを用いた薬剤起因性障害のバイオマーカーの創出

• Project/Area Number: 25K10053
• 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: Saitama Medical University
• Principal Investigator: 竹下 享典 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (70444403)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 片岡 浩巳 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (80398049)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: 白血球粒度分布 / 心電図 / データウエアハウス / 薬剤起因性障害

Outline of Research at the Start

心電図データを管理システムから抽出しJ-TpeakやTpeak-Tendを自動測定するAIを開発。白血球粒度データはSysmex XN-9000から取得し、電子カルテや臨床検査情報と統合後、匿名化DWHを構築する。QT・JTpeak・Tpeak-Tendの変化をポリファーマシーや腎機能などと照合しクラスタリング。免疫チェックポイント阻害薬のirAE有無を考慮した白血球粒度分析も行い知識データベースを作成。さらに2次クラスタリングでパターンダイナミクスを解析し、不整脈誘因やQT延長に影響する因子を特定する。白血球粒度分析の特徴量をirAEバイオマーカーとして評価し、イベント発生の予測を検証する。