| 研究課題/領域番号 |
22K06740
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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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| 審査区分 |
小区分47060:医療薬学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
前田 真貴子 大阪大学, 大学院薬学研究科, 准教授 (70461168)
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| 研究分担者 |
藤尾 慈 大阪大学, 大学院薬学研究科, 教授 (20359839)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022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 | 抗凝固薬 / ハイリスク薬 / 投与量予測モデル / 社会実装 / 機械学習 / 薬物投与量管理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Warfarinは血栓塞栓症の予防及び治療薬として古くから世界中で使用されてきた経口抗凝固薬であるが、至適用量の個人差が大きく、治療域が狭いといった特徴がある。また、併用禁忌や多くの薬剤との相互作用が報告されており、出血や血栓形成等の副作用発現回避のために定期的な検査が必要で、投与量調節に困難を極めるハイリスク薬である。本研究では、Warfarinの適正薬物投与計画及びリスク管理のためのアプリケーションの開発を目指し、機械学習技術を応用してWarfarin投与量の予測モデルを新たに構築し、構築したモデルの有用性を検証する。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題において、ハイリスク薬である抗凝固約の有効性及び安全性を確保するために新たな予測モデル（以下、アルゴリズム）の構築を令和4年度より開始した。令和5年度は、解析対象症例数を増やしアルゴリズム構築を実施した。また、欠損値の取扱い方法について検討し、予測に用いるための説明変数の精査を実施している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
一部のデータについては、医療情報部より抽出不可能なデータも含まれており、患者個々のデータをカルテ端末より確認する必要があるため、データ収集に時間がかかっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在は単施設で実施しているため、他施設と共同研究を実施してアルゴリズムの検証を行う。
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