2015 Fiscal Year Research-status Report
医薬品安全性情報創出を目指し有害事象自発報告データの持つ弱点への対応策を確立する
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25460209
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
角山 香織 京都大学, 薬学研究科(研究院), 助教 (10571391)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 多発性骨髄腫 / 味覚障害 / 層別解析 / 性差 / 年齢 / FAERS / JADER / 有害事象自発報告 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
膨大なデータを保有するFAERSデータベースに各種統計学的手法を適応し、医薬品と有害事象との関連性をシグナルとして検出することが試みられている。本研究では、①各種統計学的手法の解析結果の特徴、②患者背景や医薬品の販売経過年数、製薬企業等からの安全性情報発出が解析結果に与える影響、について検討している。
①に関して、平成25年度には「シグナルとして検出される有害事象の数はROR法が最も多く、EBGM法が最も少ない、また、EBGM法でシグナルとして検出された有害事象は全てROR法でシグナルとして検出された有害事象に包含される」ことを明らかにした。H26年度は、データの解析対象期間を6年間から14年間に、さらに平成27年度は17年間（1997年から2014年）に拡大しその普遍性の検証を実施した。また、平成27年度は、データベースが違う場合にもこの特徴が保たれるかを明らかにするために、日本の医薬品副作用報告データベースであるJADERでも同様の解析を開始した。
②に関して、性別や年齢による層別解析の有無がシグナルの検出結果に及ぼす影響について、多発性骨髄腫治療薬での解析結果を学会にて報告し、現在論文執筆中であるとともに、引き続き関節リウマチ治療薬や抗がん剤についても解析を継続している。また、JADERや医療情報を用いて同様の解析を開始した。これによりFAERSから得られた解析結果の妥当性を検証するとともに、各種データベースを使用することでより信頼性の高い安全性情報を提供できるか検討する。なお、医薬品の安全性情報発出後等のシグナルの変動の調査については、解析対象薬品の選定は概ね終了し統計学的手法による解析の準備が整った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究では、FAERSデータベースを利用し4種の統計学的手法を用いて医薬品の有害事象を解析している。患者背景や医薬品の販売経過年数、製薬企業等からの安全性情報発出が解析結果に与える影響に関して解析を実施する医薬品の選出は、医療現場のニーズを踏まえ、研究代表者が医療現場の最近のトピックス、緊急安全性情報（イエローレター）や安全性速報（ブルーレター）などを参考に行っている。しかしながら、これらの作業は、広範な論文検索、医師・薬剤師との意見交換等の活動が必要である。
平成27年度は、医療現場のニーズにあった情報提供を行うことを目指し、研究代表者も医療現場での実務に携わりながら、最新の医薬品とその有害事象に関するトピックスの収集、把握に努めた。作業に予想以上に時間がかかったが、解析対象医薬品の選定は概ね終了させることができた。また、解析対象データベースとしてJADER、医療情報等を新たに取り入れたため、それらのデータベースの特徴把握や登録されているデータのクリーニングなどに時間を要した。
一方、4種の統計学的手法によるデータの計算は、その分野に詳しい他研究室に依頼しているが、患者背景等の影響を検討するために、複雑な解析条件を設定すると条件によってはデータの計算にはある程度の時間を要する。
これらのことから、平成27年度の研究計画がやや遅れているのが現状である。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方策は、基本的には研究計画調書の「平成27年度以降」の研究計画に従って遂行する。簡潔には、1．原疾患、併用薬についても解析を開始し、患者背景が解析結果に与える影響について調査する。また、2．医薬品の販売経過年数、製薬企業等の安全性情報発出が解析結果に与える影響を明確にする。
具体的には、1について、FAERSデータベースには、報告された医薬品の使用目的として適応症が登録されている。この適応症の情報に基づき、特定の原疾患を持つ症例と持たない症例に層別化し、特定の原疾患の治療薬として汎用される医薬品を解析対象として、スコアを比較する。スコアの変動の有無や変動幅の検討から、原疾患の症状のうちシグナルとして検出されやすい症状が明らかになると考えらえる。2については、発売年あるいは安全性情報発出年を起点とし、そこから1年ずつ期間を区切りスコアの変動の有無を確認する。スコアが変動する場合は、その変動と報告数の一時的増加との相関を調べる。また、1年ずつ期間を区切った場合と、販売後あるいは安全性情報発出から現在までの全期間を解析対象とした場合で、スコアを比較する。これにより、有害事象自発報告データの解析対象期間を適切に設定するための知見が得られると考える。また、1，2についてJADERを用いて同様の検討を行い人種差の影響について考察を加える。
さらに、上記の解析結果を利用して、4種の統計学的手法によりシグナルとして検出された有害事象の数およびシグナルの包含関係を比較し、平成27年度までに明らかになった各種統計学的手法の解析結果の特徴の普遍性について検討する。
以上の研究結果を総合的に評価し、有害事象自発報告データの弱点を理解し、その対応策を確立することにつなげる。
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| Causes of Carryover |
現在論文執筆中であり、当該年度内に投稿できず、論文執筆における英文校正、投稿料の支出がなかったため次年度使用額が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
次年度は最終年度であり、研究を進展させるために必要に応じ医療情報や販売量等の商業データベースの購入を検討している。また、論文投稿における英文校正や投稿料に使用する。
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