解釈可能な機械学習アルゴリズムを用いた血糖降下薬の非線形な用量反応関係の評価

• 研究課題/領域番号: 24K18341
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分47060:医療薬学関連
• 研究機関: 日本大学
• 研究代表者: 秋元 勇人 日本大学, 医学部, 助教 (80847658)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
• キーワード: 経口血糖降下薬 / 用量反応関係 / 解釈可能な機械学習 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

2型糖尿病は主に薬物治療により管理される。しかしながら、これらの薬物には承認用量の範囲内で血糖降下作用が頭打ちする可能性が示唆されており、無理に増量しても期待される効果は得られず、むしろ用量依存的な副作用のリスクを高める恐れもある。そこで本研究では、2型糖尿病患者の経時的な医療情報に人工知能の基盤技術の1つである機械学習を適用することで、経口血糖降下薬の血糖降下作用に飽和が認められるかを評価し、血糖降下薬の適切な用量を決定する一助になるような研究を目指す。