耐性菌と有害事象の多層的予測に基づく抗菌薬治療の新規管理戦略の構築

• Project/Area Number: 25K13462
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Shimane University
• Principal Investigator: 矢野 貴久 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (90532846)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 佐野 千晶 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (70325059)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 薬剤耐性菌 / 抗菌薬 / 有害事象 / 管理戦略

Outline of Research at the Start

抗菌薬の使用は患者に高頻度で有害事象を引き起こし、不適切な使用による薬剤耐性菌の増加も深刻な公衆衛生問題である。有害事象や耐性菌は患者の予後を悪化させるが、従来の予測法では不十分である。
本研究では、抗菌薬治療における耐性菌および有害事象のリスクを多層的に解析する新たな予測モデルを開発する。患者データと薬物動態・耐性菌データを統合し、機械学習とベイズ統計を用いた数理モデルにより、患者ごとの個別化治療戦略を構築する。新規管理戦略の構築により、抗菌薬治療の安全性と有効性の最適化、および耐性菌と有害事象のリスク低減を目指す。