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Development of prediction method for drug-induced kidney injury using medical big data and machine learning

Research Project

Project/Area Number 20K16050
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
Research InstitutionNagoya City University

Principal Investigator

Ambe Kaori  名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(薬学), 講師 (70440625)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords薬剤性腎障害 / 医療ビッグデータ / 機械学習 / 有害事象自発報告データベース / 医療情報データベース / 副作用
Outline of Research at the Start

薬剤性腎障害では腎機能障害が進行し生命予後が不良になるケースが問題となっている。そこで、薬剤性腎障害を早期に診断し、予防・治療を適切に行い腎障害の進行を抑制することは臨床上重要である。本研究では、大規模な有害事象自発報告データベースから薬剤性腎障害を引き起こす医薬品を特定し、さらに病院情報システムの医療情報から機械学習を用いて薬剤性腎障害の有無を予測する手法を開発する。

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed a prediction model for drug-induced kidney injury using medical big data and machine learning. We defined drugs that are highly likely to cause drug-induced acute kidney injury (AKI) from JADER and FAERS as adverse event spontaneous reporting databases, and constructed an ensemble model to predict AKI using chemical structure information (ROC-AUC: 0.82 ). We also constructed a LightGBM model that discriminates patients with a high possibility of causing AKI due to vancomycin from the electronic medical record information of Nagoya City University Hospital (ROC-AUC: 0.78). In addition to efficient support in clinical practice, this model will also be beneficial in the development of new drugs with low risk of nephrotoxicity.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究は、医療ビッグデータと機械学習を活用した薬剤性腎障害の予測研究であり、医薬品の安全性評価の効率化、高度化に向けた取り組みとして重要である。機械学習を用いることで、膨大な医療関連データから複雑で多様な情報を解釈し、新たなリスク因子候補を見いだすことが可能となる。本研究で開発した予測モデルから得られる、腎障害の発症リスクの高い患者や原因薬剤の情報は新薬開発にも有益となり学術的意義が大きい。さらに、薬剤性腎障害は高齢化に伴い今後増加することが懸念され、医療現場での早期診断、原因薬剤の特定による早期対策を支援することが可能となるため社会的意義も大きい。

Report

(4 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • Research Products

    (20 results)

All 2023 2022 2021 2020 Other

All Journal Article (5 results) (of which Peer Reviewed: 5 results,  Open Access: 3 results) Presentation (14 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 5 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] Comparison of Efficacy and Safety of Direct Oral Anticoagulants and Warfarin between Patients in Asian and non-Asian Regions: A Systematic Review and Meta-Regression Analysis2023

    • Author(s)
      Ambe K., Akita A., Wei J., Yoshii Y., Onishi M., Tohkin M.
    • Journal Title

      Clin Pharmacol. Ther

      Volume: n/a Issue: 6 Pages: 1240-1250

    • DOI

      10.1002/cpt.2881

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Skin sensitization potency prediction of ingredients in hair colorants using in silico models of machine learning.2023

    • Author(s)
      2.Ashikaga T, Narita K, Kobayashi M, Tachibana S, Murasaki W, Suzuki M, Ambe K, Tohkin M.
    • Journal Title

      Journal of Japanese Cosmetic Science Society

      Volume: 47 Pages: 1-5

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Development of quantitative model of a local lymph node assay for evaluating skin sensitization potency applying machine learning CatBoost2021

    • Author(s)
      Ambe Kaori、Suzuki Masaharu、Ashikaga Takao、Tohkin Masahiro
    • Journal Title

      Regulatory Toxicology and Pharmacology

      Volume: 125 Pages: 105019-105019

    • DOI

      10.1016/j.yrtph.2021.105019

    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Establishment of a threshold of toxicological concern concept for skin sensitization by in vitro/in silico approaches.2021

    • Author(s)
      Ashikaga Takao、 Ambe Kaori、Suzuki Masaharu、 Kurimoto Masayuki、 Yamada Takashi、Tohkin Masahiro
    • Journal Title

      Journal of Japanese Cosmetic Science Society.

      Volume: 45 Pages: 331-335

    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] In Silico Approach to Predict Severe Cutaneous Adverse Reactions Using the Japanese Adverse Drug Event Report Database2021

    • Author(s)
      Ambe Kaori, Ohya Kazuyuki, Takada Waki, Suzuki Masaharu, Tohkin Masahiro
    • Journal Title

      Clinical and Translational Science

      Volume: 14 Issue: 2 Pages: 756-763

    • DOI

      10.1111/cts.12944

    • Related Report
      2021 Research-status Report 2020 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Development of in silico model for skin sensitization evaluation using machine learning2022

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Organizer
      ACAAE2022, the 3rd Asian Congress for Alternatives to Animal Experiments
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] ヒトの副作用予測に向けた機械学習アプローチ2022

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Organizer
      第49回日本毒性学会学術年会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] JAPIC AERSと機械学習を活用した胆汁うっ滞型薬物性肝障害の予測モデルの開発2022

    • Author(s)
      濱上 敦史, 土井 更良, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • Organizer
      日本薬学会第143年会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 化学構造情報とin vitro情報を使用した特異体質性薬物性肝障害の予測手法の開発2022

    • Author(s)
      片山 早紀, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • Organizer
      第5回医薬品毒性機序研究会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Prediction of drug-induced liver injury in silico using large-scale adverse event database2022

    • Author(s)
      土井 更良, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • Organizer
      CBI学会2022年大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] FAERSを用いた機械学習による薬物性肝障害の予測モデルの開発2022

    • Author(s)
      土井 更良, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • Organizer
      第49回日本毒性学会学術年会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 機械学習法による特異体質性副作用の予測2021

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Organizer
      第42回日本臨床薬理学会学術総会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 化学物質の安全性評価におけるin silico予測モデル2021

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Organizer
      CBI学会2021年大会
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      2021 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 毒性データベースを用いた化学物質のインシリコ毒性予測2021

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Organizer
      第65回日本薬学会関東支部大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 医薬品副作用自発報告データベースを用いたアンサンブル機械学習モデルによる薬剤性急性腎障害の予測2021

    • Author(s)
      家田維哉、安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      第42回日本臨床薬理学会学術総会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 医薬品副作用自発報告データベースを用いた機械学習による薬剤性急性腎障害の予測手法の開発2021

    • Author(s)
      家田維哉、安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      医療薬学フォーラム2021
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習による薬物性肝障害の予測手法の開発~大規模副作用データベースを利用した予測法~2020

    • Author(s)
      高田和季、安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      第6回次世代を担う若手のためのレギュラトリーサイエンスフォーラム
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] JADERを用いた機械学習法による薬剤性急性腎障害の予測手法の開発2020

    • Author(s)
      家田維哉、安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      第6回次世代を担う若手のためのレギュラトリーサイエンスフォーラム
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 大規模副作用データを利用した機械学習による薬物性肝障害の予測手法の開発2020

    • Author(s)
      高田和季、安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      第47回日本毒性学会学術年会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Remarks] 名古屋市立大学大学院薬学研究科 レギュラトリーサイエンス分野

    • URL

      http://www.phar.nagoya-cu.ac.jp/hp/dse/

    • Related Report
      2022 Annual Research Report

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Published: 2020-04-28   Modified: 2024-01-30  

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