データサイエンスを活用した妊婦授乳婦薬物療法の安全性評価に関する研究

• Project/Area Number: 24K21150
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
• Research Institution: Teikyo University
• Principal Investigator: 前島 多絵 帝京大学, 薬学部, 助教 (00862583)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
• Keywords: データサイエンス / 妊婦 / 授乳婦 / ビッグデータ解析 / QSAR/QSPR

Outline of Research at the Start

妊婦の高齢化や生殖医療の普及、合併症妊娠に対する治療の向上などから、妊婦・授乳婦薬物療法におけるエビデンスの必要性が高まっている。しかし、妊娠中や授乳中の薬剤使用に関する情報は十分ではない。本研究はビッグデータの解析や機械学習などのin silicoアプローチを用いて、妊娠中の薬剤使用による児の有害事象の解析や、薬の乳汁移行性の予測および検証により、薬の適正使用のための安全性評価を行う。