臨床薬剤科概要

研究テーマ

研究テーマ①:医薬品情報学研究を活用したリバーストランスレーショナルリサーチ
本邦ではPMDA、海外ではFDA等により収集された自発報告データベースが利用可能です。当講座では、発症頻度が極めて低い重篤な副作用に焦点を当て、上記データベースを活用した医薬品情報学研究を行っています。加えて、既報のRCT論文を用いたメタ解析を行い、既存治療の有効性および安全性を評価しています。上記検討を行ったのち、実臨床で得られるリアルワールドデータを用いた解析や疾患モデル動物を用いた基礎研究を行っています(図1)。



研究テーマ②:機械学習を用いた抗がん剤による副作用発生予測モデルの構築
抗がん剤の有効性および安全性は年々向上していますが、副作用による治療中断、予後不良に至るケースが存在します。治療開始前に副作用の発症を予測するための研究が進められていますが、その発症には個人差が大きく、従来のアプローチでは困難である可能性があります。そこで当講座では名城大学情報工学部を始めとする他施設との共同研究により、副作用発症を予測する機械学習モデルの構築に取り組んでいます(図2)。