| 研究課題/領域番号 |
18KK0216
|
|---|
| 研究機関 | 京都大学 |
|---|
研究代表者 |
金子 周司 京都大学, 薬学研究科, 教授 (60177516)
|
|---|
| 研究分担者 |
白川 久志 京都大学, 薬学研究科, 准教授 (50402798)
宗 可奈子 京都大学, 薬学研究科, 助教 (50816684)
永安 一樹 京都大学, 薬学研究科, 助教 (00717902)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-10-09 – 2023-03-31
|
| キーワード | ビッグデータ / 電子カルテ / 有害事象 / 医療情報 / オントロジ |
|---|
| 研究実績の概要 |
新型コロナウイルス感染症の影響によって電子カルテの米国現地調査が不可能になった状況が続いているが、電子カルテ現地調査の代替として米国IBM社が収集した4000万人規模のレセプトデータを購入して解析を行った。その結果、日米での疾患概念や汎用される処方薬の相違などが明らかになるとともに、疾患背景が別の疾患を招くリスクについて時系列解析による仮説を数種類得ることに成功した。また、化合物の化学構造と薬理作用から有害事象を予測する人工知能については情報交換によってリモートでの共同研究で完成に近づいており、こちらに関しては計画通りに研究が進展し、現在、論文執筆を急いでいる。日米欧の情報資源の共有に関しても、インターネットサーバを活用した情報公開サイトを完成させる予定である。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症の影響によって電子カルテの現地調査が不可能になった状況が続いており、今年度もその状況が改善する見込みは薄いものと想定される。そこで代替的に米国レセプト調査を行っているが、幸いなことに検査値も入手することができるようになったため、今後は予定通りに研究は進捗するものと期待される。
|
| 今後の研究の推進方策 |
最終年度となった2022年度においては米国レセプトを用いた時系列解析による創薬標的の創出について少なくとも3件のウェット検証を行っており、これらの論文化を急ぐ。また化学構造からヒトにおける薬効あるいは副作用を予測する深層学習手法についても完成しており、論文化を急ぐ。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症の影響によって電子カルテの現地調査が不可能になったため、予算計上した旅費が執行不可能となり、代替的に米国レセプトデータを購入したが、その契約が2022年度にずれ込んだため次年度に繰り越した。
|
