研究課題/領域番号 |
23K06265
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研究種目 |
基盤研究(C)
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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
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研究機関 | 日本大学 |
研究代表者 |
辻 泰弘 日本大学, 薬学部, 教授 (20644339)
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研究分担者 |
長野 伸彦 日本大学, 医学部, 准教授 (90794701)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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キーワード | 早産児無呼吸発作 / 小児臨床薬理 / 機械学習 / 個別化投与 / 成熟・成長度 |
研究開始時の研究の概要 |
早産児の生理機能の発達・成熟過程は複雑で変動が大きく、薬物濃度・治療効果の予測は、簡単な数理モデルだけでは説明しきれず、個別化投与に資する新たな手法の探索が必要である。本研究では在胎期間および早産児の生理機能の成熟度を考慮した薬物動態モデルを構築する。データの特徴を識別することに長けている機械学習を用い、無呼吸発作をコントロールする薬物血中濃度治療域の導出および無呼吸発作の発現や予後に関わる因子を同定する。本研究課題は、早産児における個別化投与設計の質の向上に貢献すると同時に、成熟動態モデルと人工知能による新たな研究領域開拓に繋がると期待される。
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