抗凝固薬の有効性及び安全性の予測モデル構築のための基盤研究～社会実装を目指して

• 研究課題/領域番号: 22K06740
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分47060:医療薬学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 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)
• 研究分担者: 藤尾 慈 大阪大学, 大学院薬学研究科, 教授 (20359839)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 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)
• 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

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。

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薬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）の構築を開始した。令和4年度は、これまでに当研究室で収集してきた抗凝固薬投与患者のデータを基に、アルゴリズムの精度を向上させるため種々の条件検討を行った。本研究計画当初より精度向上のための要因として、症例数の関与が想定されていたため、予測精度の向上と症例数との関係について解析するにあたり、これまでに集積したデータと同様の方法で症例数確保のために更なる情報収集を行った。
また、本研究の最終目標（出口）となる研究成果の社会実装を実現するために、抗凝固薬使用に携わる人々が利用できる環境を構築するための準備を開始した。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

研究計画書に記載の通り、概ね順調に進展しているので。

今後の研究の推進方策

令和5年度には、症例数を増やし、精度向上を検討する。更に、社会実装向けの環境を整えるため、想定しているユーザーの意見を取り入れながら改良を開始する。