2020 Fiscal Year Research-status Report
計算科学に基づくデータマイニングを活用したエビデンスの高い有害事象シグナルの創出
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19K20731
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| Research Institution | Gifu Pharmaceutical University |
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Principal Investigator |
野口 義紘 岐阜薬科大学, 薬学部, 助教 (80724608)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 医薬品相互作用 / シグナル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、計算科学に基づくデータマイニングを活用したエビデンスの高い有害事象シグナルの創出を目的としている。昨年度に引き続き、既存のシグナル検出手法について、より理解を深めるために、検出アルゴリズムについて網羅的な文献調査や検出アルゴリズムの検出傾向について検証した。
昨年度の段階で、既に医薬品相互作用のシグナルを検出するためのアルゴリズムのうち、頻度論的統計学に基づくアルゴリズムである（１）Ω Shrinkage Measure model、（２）Additive model、 （３）Multiplicative Model、（４）Combination Risk Ratio Model、（５）Chi-Square Statistics Model、これら5つの検出アルゴリズムのうち、Ω Shrinkage Measure modelが最も保守的なシグナル検出傾向を示すことを明らかにしており、今年度は、その結果に基づき、Combination Risk Ratio Modelの改訂モデルとしてConcomitant Signal Scoreを医薬品相互作用のシグナルを検出するためのアルゴリズムとして提案・検証行った。Concomitant Signal Scoreの使用は、Combination Risk Ratio Modelで検出されるシグナルより、厳格なものであった。
さらに適切にサブセット解析を実施するための注意点や改善すべき点などを明らかにした。
また、Ω Shrinkage Measure modelとCombination Risk Ratio Modelを用いて、抗てんかん薬の2剤併用によるスティーブンスジョンソン症候群や中毒性表皮壊死融解症の発現について調査を行い、副作用発現に関連する併用パターンを明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本プロジェクトは4年計画であり、2年目は、初年度から引き続き、シグナル検出手法のうち、医薬品相互作用についての手法について検出手法ごとの検出傾向についてを明らかにした。
また、現時点の研究結果において最も保守的な検出手法であるΩ Shrinkage Measure modelを用いて、スティーブンス-ジョンソン症候群や中毒性表皮壊死融解症と関連があると考えられる抗てんかん薬の2剤併用パターンを明らかにした。
以上から、本研究計画は、おおむね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究計画書の予定通り、シグナル検出のための計算化学に基づくデータマイニングの手法の構築を引き続き実施する予定である。
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| Causes of Carryover |
新型コロナ蔓延の影響で学会が軒並み中止・延期された。そのため、参加費・旅費の予定額を下回った。
また物品費が予定額を下回った。次年度に必要物品を購入する。
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