| 研究課題/領域番号 |
15K08111
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
医療系薬学
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| 研究機関 | 明治薬科大学 |
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研究代表者 |
植沢 芳広 明治薬科大学, 薬学部, 准教授 (90322528)
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| 連携研究者 |
加賀谷 肇 明治薬科大学, 薬学部, 教授 (00642969)
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| 研究協力者 |
永井 純子
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | オピオイド / 構造活性相関 / データベース / 機械学習 / 人工知能 / 緩和医療 / 副作用 / 化学構造 / ニューラルネットワーク / ランダムフォレスト |
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| 研究成果の概要 |
モルヒネ、フェンタニル、オキシコドンといったオピオイドが惹起する臨床的に重要かつ発現機序が不明もしくは複数に渡る副作用に対して、医薬品の化学構造から得られる構造的・物理化学的特徴が及ぼす影響の解析および評価を目的として、PMDAが公開している大規模副作用データベース（JADER)を、化学構造情報を含む適切なデータ構造のデータセットに再構築した。さらに、主要な副作用と化学構造情報間の関連を解析する定量的構造毒性相関解析を実施し、ランダムフォレストとアンサンブルニューラルネットワークを組み合わせた独自の手法により、譫妄誘発医薬品識別モデルを構築し、良好な予測モデルの構築に成功した。
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