2009 Fiscal Year Annual Research Report
データマイニングを用いた、医薬品併用による有害事象の発見
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21590157
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
高木 達也 大阪大学, 薬学研究科, 教授 (80144517)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上島 悦子 大阪大学, 薬学研究科, 教授 (80432441)
川下 理日人 大阪大学, 薬学研究科, 助教 (00423111)
岡本 晃典 大阪大学, 薬学研究科, 助教 (70437309)
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| Keywords | 相関ルール / Stevens-Johnson症候群 / シグナル検出 / AERS / データマイニング / ノンパラメトリック回帰 |
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| Research Abstract |
平成21年度は、1.合衆国FDAから公開されている有害事象データベースに相関ルールを組み合わせたシグナル検出法を適用し、単剤での発症が稀であるが併用により発症確率が増大しうる医薬品の組み合わせを見出すこと、及び、2.非加法型ノンパラメトリック回帰法の開発を中心に研究を実施した。なお、1に関しては、考えられる主要因、発症確率、併用の危険性等を考慮し、解析対象とする有害事象としてStevens-Johnson症候群、Lyell症候群(以下、併せてSJS)を選択し、実際の適用と解析を行った。1の実施項目における研究結果として、相関ルールとシグナル検出法を組み合わせた手法により、SJS発症に関わる複数の医薬品併用例をシグナルとして検出することができた。これら本研究により見出された医薬品の組み合わせに挙げられた個々の医薬品には、厚生労働省が注意喚起している薬剤がすべて含まれていたことから、本研究における解析手法が効率よく十分に妥当な解析結果を示す手法であると考えられた。この手法は併用事例におけるシグナル検出法の有望な一手法になるものと期待される。次に2の実施項目の結果として、変数間の相関性による目的変数への影響を考慮できるよう、非加法型ノンパラメトリック回帰法に交互作用項を取り入れたモデル式構築のプログラム構築を行い、既存データに適用し良好な結果が得られた。必要な変数や適切な関数式の選択などに今後の課題は残るものの、開発の基礎となる知見が得られた。
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