| 研究課題/領域番号 |
20K16094
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分47060:医療薬学関連
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
青山 隆彦 日本大学, 薬学部, 講師 (70384633)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 血液浄化療法 / 透析 / 定量的構造－薬物動態相関解析 / クリアランス / 機械学習 / 透析クリアランス / 定量的構造―薬物動態相関 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、定量的構造‐薬物動態相関解析により、薬物の分子構造と透析による薬物除去との関係を数理モデル（数式）によって表し、分子構造から透析による薬物除去の程度を予測し、臨床応用する研究である。文献より得られた透析に関する情報と薬物の分子構造に関する情報を用い、分子構造と透析による薬物除去との数理モデルを構築する。倫理委員会の承認を得た後、患者の血液中や透析中の薬物濃度を測定し、構築した数理モデルによる予測精度の検証を行い、血液浄化療法施行時の薬物投与量決定方法の臨床応用について検討する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、定量的構造－薬物動態相関解析を行い、分子構造から透析クリアランス（CLHD）を予測する数理モデルを構築した。47化合物、457人のCLHD値を対象とし、47化合物の2 次元構造データから、分子構造および物理化学的性質を表す分子記述子を133 種類算出した。目的変数をCLHD、説明変数を血液流量、透析液流量、透析膜、分子記述子とし、機械学習によりCLHD予測モデルを構築した。本研究により構築したCLHD予測モデルは精度よくCLHDを予測し、臨床応用が期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
血液浄化療法は、血液中の病因物質を除去する治療法であり、慢性腎不全、薬物中毒をはじめ様々な病態において施行されるが、治療上必要な薬物も除去される場合がある。そこで、血液浄化療法施行患者の薬物投与量決定を行うため、血液浄化療法に薬物除去について定量的な予測方法が求められている。本研究は、血液浄化療法による薬物の除去と、薬物の分子構造との関係を定量的に表し、分子構造から血液浄化療法による薬物除去を予測することを可能とした。
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