2019 Fiscal Year Annual Research Report
Application and prediction to the treatment of poisoning using the adsorption property using negatively charged dialysis membrane
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17K08450
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
平田 純生 熊本大学, 大学院生命科学研究部(薬), 教授 (10432999)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 血液透析 / 薬物の透析性 / 薬物動態パラメータ / 回帰式 / 分子量 / 蛋白結合率 / 尿中未変化体排泄率 / 分布容積 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【背景】血液透析による薬物除去率予測式は、先行研究において薬物動態及び物性パラメータを用いて検討されているが、静注製剤のみの検討にとどまっている。そこで、薬物の適応範囲を広げ、改良した透析除去率の予測式の構築とその予測性評価を目的として検討を行った。
【方法】日本で販売されている医療用医薬品(n=1,440)について、インタビューフォームなどから薬物動態及び物性パラメータ、透析除去率の臨床報告値が得られた薬物を訓練データとテストデータに無作為に割り付けた。訓練データを用い、透析除去率を目的変数、各種パラメータを説明変数として重回帰分析を行い、予測式を構築した。その後、テストデータを用いて作成した予測式の評価を行った。
【結果および考察】解析の対象薬物は70品目であり、訓練データ(n=56)とテストデータ(n=14)に分けられた。訓練データにおいてステップワイズによる重回帰分析を行い（調整済みR2=0.83、P<0.01）、以下の予測式を構築した。
Drug removal rate by hemodialysis(%) =17.32×[logMW]-0.39×[PBR(%)]+0.06× [fe(%)/Vd(L/kg) ]+83.34 作成した予測式を評価するため、テストデータを用いて予測値と臨床報告値の相関性の検定を行ったところ、非常に高い相関性を示した (R=0.93, P<0.01) 。血液透析による薬物の体内からの除去率は、薬物動態及び物性パラメータを基に作成した予測式により予測可能であり、高い予測能を有することが示唆された。
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