既存の医薬品副作用発現情報の類似性から今後発現する副作用を予測するモデルの構築

• 研究課題/領域番号: 25K16036
• 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90150:医療福祉工学関連
• 研究機関: 東北医科薬科大学
• 研究代表者: 青木 空眞 東北医科薬科大学, 薬学部, 講師 (40584462)
• 研究分担者: 川上 準子 東北医科薬科大学, 薬学部, 准教授 (40438560)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2028年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 副作用 / 機械学習 / 予測モデル / 未報告

研究開始時の研究の概要

医薬品添付文書に記載されている副作用情報は市販後調査や各機関からの報告等によって徐々に充実していく性質を持っており、最初から完成されたものではない。そこで本研究では、作用機序が類似している医薬品は副作用の発現傾向も類似している事実に着目し、この副作用情報の類似性を基に今後新規に報告される可能性が高い副作用を定量的に予測するモデルを構築することで、先手を取った副作用対策を可能にすることを目指す。