Development of a Model to Predict Previously Unreported but Potentially Emerging Adverse Drug Reactions Based on Similarities in Existing Adverse Drug Reaction Information

• Project/Area Number: 25K16036
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90150:Medical assistive technology-related
• Research Institution: Tohoku Medical and Pharmaceutical University
• Principal Investigator: 青木 空眞 東北医科薬科大学, 薬学部, 講師 (40584462)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 川上 準子 東北医科薬科大学, 薬学部, 准教授 (40438560)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2028: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 副作用 / 機械学習 / 予測モデル / 未報告

Outline of Research at the Start

医薬品添付文書に記載されている副作用情報は市販後調査や各機関からの報告等によって徐々に充実していく性質を持っており、最初から完成されたものではない。そこで本研究では、作用機序が類似している医薬品は副作用の発現傾向も類似している事実に着目し、この副作用情報の類似性を基に今後新規に報告される可能性が高い副作用を定量的に予測するモデルを構築することで、先手を取った副作用対策を可能にすることを目指す。