| 研究課題/領域番号 |
20K16035
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
今井 俊吾 北海道大学, 薬学研究院, 助教 (40845070)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 機械学習 / バンコマイシン / 薬剤投与設計 |
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| 研究実績の概要 |
機械学習の手法の一つであるDecision Tree（DT）モデルは、フローチャート状の構造を持ち、利用者はそれぞれの変数に関わる条件に対してYes/Noで順次回答していくことで、複数の要因の組み合わせによる相互関係を考慮したイベントの発現割合を簡便かつ定量的に評価可能である。我々はDT分析の副作用発現リスク推定への応用可能性に着目し、その有用性を明らかにしてきた。一方で、DTモデルは連続変数の予測にも応用可能である。そこで本研究では、これまで薬物動態解析の結果に基づきおこなわれてきた「薬剤投与設計」にDT解析を応用することを試みる。
今年度は、まずパイロットスタディとして、北海道大学病院単施設の診療情報を収集し、バンコマイシンの初期投与設計アルゴリズムを構築した。その結果、DTモデルの活用により、従来の「母集団パラメータを用いた」方法よりも精度の高い初期投与設計が可能であることが示された。
続いて、多施設共同研究の遂行のために、協力医療機関でのデータ収集の準備をしていたところ、日本化学療法学会より、米国のガイドラインに準じた新たなバンコマイシンの投与指針が発表された。このことにより、解析対象患者の見直しを余儀なくされた。検討の結果、当初の4施設でなく、解析対象患者を確保可能な2施設での共同研究を実施することとした。症例数についてはこの2施設で十分に確保可能と判断した。
新型コロナウイルスの影響により、病院に赴いての診療情報の収集に若干の遅れが生じたものの、2021年6月中にデータ収集を終える見込みであり、概ね当初の計画通り推移している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
新型コロナウイルスの影響により、病院に赴いての診療情報の収集に若干の遅れが生じたものの、2021年6月中にデータ収集を終える見込みであり、概ね当初の計画通り推移している。
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| 今後の研究の推進方策 |
2021年6月中にデータ収集を終了後、統計解析を実施し、薬剤投与設計アルゴリズムの構築を図る。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの影響により、出張旅費が大きく削減された。今後は繰越額を統計解析設備の整備ならびに研究成果のOpen Access化のための費用として計上する予定である。
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