2013 Fiscal Year Annual Research Report
データマイニング技術でヒトにおける医薬品の安全性を予測し得るか？
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23590185
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
山内 あい子 徳島大学, ヘルスバイオサイエンス研究部, 教授 (30122253)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 陽一 徳島大学, ヘルスバイオサイエンス研究部, 准教授 (10363160)
坂本 久美子 徳島大学, 大学病院, 薬剤師 (80403749)
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| Keywords | 医薬品安全性情報 / データマイニング / ヒト毒性予測 |
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| Research Abstract |
最終年度及び研究期間全体を通じて、以下の研究成果を得た。
１. 医薬品情報の収集とin silicoデータマイニングによる薬物のヒト安全性予測モデルの構築：医療用医薬品の副作用情報と薬物の化学構造や物理化学的性質に関する情報を収めた独自のデータベース(DB)を用いて定量的構造活性相関(QSAR)手法により、ヒトで測定困難な薬物の乳汁移行性(M/P比)と胎盤移行性(F/M比)を予測するクリニカルQSAR予測式を構築した。特に、薬物胎盤通過性予測式を用いて徳島大学病院で妊婦に処方される医薬品を含む薬物のF/M比を算出し、薬物治療の安全性評価に利用した。また、医薬品の副作用情報（胎児毒性、肝毒性、腎毒性及び発癌性）を基に、パターン認識手法の一つであるサポートベクターマシン（SVM）を用いて、薬物のヒトにおける毒性発現の有無を、各々70～80％の精度で情報科学的に予測することができたが、SVMのmulti化については更なる検討を要する。
２．In vitro薬物胎盤通過性実験によるQSARモデル式の妥当性に関する検証：ヒト胎盤絨毛由来のJEG-3細胞単層培養系において、妊娠母体の血中脂質濃度に近似した培養液条件下で、ヒトF/M 比に対応する薬物胎盤通過特性を再現できることを示し、QSARモデル式の意味を実験的に説明することができた。
３．薬剤師による医薬品情報提供活動に必要な医薬品安全性情報の調査：平成25年4月、徳島大学病院に妊娠と薬外来が開設され、山内(研究代表者)と坂本（研究分担者）は担当薬剤師として妊婦・授乳婦への医薬品安全性情報の調査・提供活動を開始した。この活動に、本研究で得た薬物の母乳移行性や胎盤通過性予測式、及び妊婦・授乳婦の漢方薬治療に関する安全性情報DBを利用している。
４．その他：新たに決定木分析やメタ解析も実施し、ヒトでの医薬品安全性予測に有用であることを示した。
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