2005 Fiscal Year Annual Research Report
薬物動態・動力学理論に基づくテーラーメード・処方設計システムの開発
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16390043
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
澤田 康文 東京大学, 大学院・薬学系研究科・寄付講座教員(客員教授) (80114502)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大谷 壽一 東京大学, 大学院・薬学系研究科, 寄付講座教員(客員助教授) (70262029)
堀 里子 東京大学, 大学院薬学系研究科, 寄付講座教員(助手相当) (70313145)
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| Keywords | テーラーメード医療 / 処方設計支援 / 電子カルテ / 薬物相互作用 / 医薬品適正使用 / 育薬 / 医療品情報 |
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| Research Abstract |
薬物動態・薬物動力学の理論を応用し、実際の医療現場における処方設計や処方チェック、医薬品適正使用、医薬品情報提供などに役立てるためのコンピュータシステムの構築を目標とした研究を行った。本年度は、向精神薬による副作用、グレープフルーツジュースとの相互作用、並びに代謝酵素の阻害に基づく薬物相互作用に対処するためのテーラーメード薬物治療設計支援システムのアルゴリズムを完成させた。
非定型抗精神病薬は、近年使用量が増大しているが、その副作用リスクを処方設計段階で個々に評価することができれば、その適正使用に大きく貢献することが出来る。そのために、受容体結合占有理論に基づく各種副作用の評価アルゴリズムを構築した。
グレープフルーツジュースと薬物の相互作用のリスクを予測するためには、現在臨床試験が行われていない薬物についてのリスクを定量的に予測する必要がある。そのために、グレープフルーツジュースと薬物の相互作用の程度を決定する要因について解析を行い、臨床試験が行われていない薬物についても相互作用の程度をある程度予測することが可能になった。
典型的なCYP3A4代謝阻害剤であるイトラコナゾールは、体内からの半減期が長いため、代謝阻害作用が持続する可能性がある。このため、他剤とある程度の間隔をあけて併用した場合も、薬物相互作用が惹起される可能性がある。そこで、イトラコナゾールとトリアゾラムを一定の投与間隔をあけて投与した場合の薬物相互作用の程度を定量的に予測するためのアルゴリズムを構築した。
これ以外にも、薬物代謝酵素やトランスポータ、受容体などの遺伝子多型を考慮した投与設計支援システム、ならびにシステムのWEB上への公開についての基礎的調査を行った。(725)
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