医療データを用いた副作用予測モデル構築
CONCEPT 研究コンセプト
医薬品の使用にあたり、副作用の発現は避けて通れません。しかしながら、医療者が事前に個々の患者の副作用発現リスクを「予測」することにより、ハイリスク患者に対して予防薬の投与や患者モニタリングの頻回な実施などの「対処」をすることが可能となり、安全な薬物療法の実践につながります。
そこで当講座では、医療ビッグデータや病院の診療情報などの様々なデータソースを活用することで、精度が高く利用者が使いやすい副作用の予測モデルを構築します。
さらに、構築した予測モデルを検証したり、試験的に実装することで臨床応用を目指します。
DETAIL 研究内容
デノスマブによる低カルシウム血症、抗がん剤による好中球減少症など、臨床で問題となっている副作用をターゲットとします。医療ビッグデータや病院の診療情報から、これらの対象薬が投与された患者を収集し、機械学習を含めた統計学的手法を用いて予測モデルを構築します。
COLLABORATOR 共同研究者
- 公益財団法人がん研究会 がん研有明病院 薬剤部
- 一般財団法人神奈川警友会 けいゆう病院 薬剤部
- ⻲田総合病院 薬剤部
- 横浜市みなと赤十字病院 薬剤部
- 宮城県立がんセンター 薬剤部
PUBLICATION
1.Chatani R#, Kondo S#, Kamimura T, Suzuki S, Komatsubara E, Hayashi S, Hashiguchi M, Kizaki H, Imai S, Hori S*. Exploring factors affecting the occurrence of hypersensitivity reactions induced by nonionic iodine contrast media. J Clin Pharmacol. Epub 2023 April 28. https://doi.org/10.1002/jcph.2256
2.Ikegami K, Saito M, Imai S, Kizaki H, Yasumuro O, Funakoshi R and Hori S*. Investigation of Prescription Status and Exploration of Risk Factors Related to Denosumab-Induced Hypocalcemia in Combination Therapy with 1α,25-Dihydroxy-vitamin D3. Biol. Pharm. Bull. 46, 95–101 (2023)
3.Ikegami K, Hashiguchi M, Kizaki H, Yasumuro O, Funakoshi R, Hori S*. Development of Risk Prediction Model for Grade 2 or Higher Hypocalcemia in Patients With Bone Metastasis Treated With Denosumab Plus Cholecalciferol (Vitamin D3 )/Calcium Supplement. J Clin Pharmacol. 2022 Sep;62(9):1151-1159. doi: 10.1002/jcph.2057. Epub 2022 May 2.
4.Ito G, Kawakami K, Aoyama T, Yokokawa T, Nakamura M, Ozaka M, Sasahira N, Hashiguchi M, Kizaki H, Hama T, Hori S*. Risk factors for severe neutropenia in pancreatic cancer patients treated with gemcitabine/nab-paclitaxel combination therapy. PLoS One. 2021 Jul 14;16(7):e0254726. doi: 10.1371/journal.pone.0254726.