オントロジーを用いた薬物有害事象の薬力学的機序の推論手法に関する研究

2014 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 26460857
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 今井 健 東京大学, 医学(系)研究科(研究院), 講師 (90401075)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: オントロジー / 知識推論 / 薬力学

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は薬物による有害事象の発生原因となり得る薬力学的機序を計算機推論により導出する手法の開発である。そのため本年度は、(1) 薬効薬理オントロジーの記述フレームワークの整備、(2) 既存の薬剤情報データベースの調査、(3) 薬効薬理知識拡充のための下調査を行った。
(1) 薬剤・薬理作用・標的過程への作用・分子レベルの情報伝達過程・生理学的状態連鎖などの概念クラスからなる薬効薬理オントロジーの記述フレームワークを整備し、具体的な事例について記述が可能であることを確認した。
(2) 既存の薬剤情報データベースである DrugBank, KEGG, NDF-RT, SIDERについて、薬物分子と薬物標的・薬理作用、さらにそれが引き起こす生理学的状態の連鎖（副作用含む）について各関係リンク知識がどの程度得られるか調査し、必要な知識を抽出した。特に生理学的状態連鎖に関する知識が不足していることが確認された。
(3) (2)の結果を分析したところ、不足知識の一部は人体の解剖構造物のメカニズムにより機械的に推論できることが判明しため、ルールに基づく自動補完手法について検討を行った。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本研究のベースとなる薬効薬理オントロジーのフレームワークについては順調に開発されている。そのフレームワークに基づいて記述する薬効薬理知識については既存のデータベースから再利用できる部分についての調査が順調に進められた。薬力学的機序推論のために不足している知識についても解剖構造物のメカニズムをルール化することにより、効率的に補完できる感触を得ている。

Strategy for Future Research Activity

次年度以降では、本年度で検討した解剖構造物のメカニズムを利用した知識補完手法を利用しながら、人手による薬効薬理機序に関する不足知識の拡充を効率的に行う。もし十分な量のデータが得られない場合は、「薬効薬理機序に関する既存の知識量の充実度」の観点から、対象とする薬剤・副作用症状の種別を絞って行う。また上記薬効薬理オントロジーを用いた、有害事象の機序推論システムをWebアプリケーションとして開発し、有効性の評価を行う。

Causes of Carryover

本年度研究を続けていく過程で、既存の薬剤情報データベースから得られる機序推論に関する知識が少ないことが判明した。しかし、薬効薬理機序の一部の部分は他の例えば解剖学的な知識に基づく機械推論により、補完ができることも判明した。つまり全ての機序推論に関する不足知識を手作業で補うのではなく、自動的に補完ができる知識以外の部分について人手で収集する方が効率が良いと考えられる。そこで本年度は人手での知識収集を後回しとし、自動補完の可能性の追求を優先して行ったため、予定していた人件費支出について来年度での使用に回すこととした。

Expenditure Plan for Carryover Budget

本年度の成果を元に、人手で収集した方が効率の良い知識領域を選定した上で、当初の予定通り、実際の知識抽出作業にかかる費用として使用する予定である。