| 研究課題/領域番号 |
25670073
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
医療系薬学
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
山下 富義 京都大学, 薬学研究科(研究院), 准教授 (30243041)
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| 連携研究者 |
矢野 育子 京都大学, 薬学研究科, 准教授 (50273446)
天野 晃 立命館大学, 生命科学部, 教授 (60252491)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2014年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2013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 | 母集団薬物動態解析 / 共変量モデル / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的数式プログラミング / 個体間変動 / 拡張最小二乗法 / 薬物動態 / 母集団解析 / パラメータ推定 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
ポピュレーション・ファーマコキネティック・モデルは、患者情報に基づく平均的な薬物動態パラメーター、個体間変動および個体内変動からなるモデルである。患者個人個人の血中薬物動態を予測するためには、より精度の高い患者情報と薬物動態パラメーターとの間の関係すなわち共変量モデルを見つけることが重要である。しかしながら、共変量候補の数が多いために、モデル開発は困難を極める。そこで本研究では、コンピューター上で数式を進化させることにより、臨床データから完全自動で共変量モデルを開発するシステムを完成させた。
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