セッション詳細
[GS01]データ駆動型アプローチによる医薬品の毒性予測
2022年3月28日(月) 9:30 〜 11:30
[B会場] 会議室131+132 1号館3階
オーガナイザー:片山 早紀(名市大院薬)、家田 維哉(名市大院薬)
本シンポジウムの目的は、インシリコ手法による医薬品毒性予測に関連する分野の研究者を一堂に集め、本分野の研究の交流を活性化することである。医薬品開発の開発プロセスにおいて新薬候補品がドロップアウトする重要な要因として、副作用が挙げられる。副作用は医薬品という化学物質の毒性的側面であり、薬効や物性といった医薬品としての基本的な性質とともに、副作用発現リスクに対しても創薬の初期段階における制御が望まれる。そこで、医薬品の有害性・リスク評価を迅速かつ効率的に実施するために、インシリコ手法の活用が近年注目されている。本シンポジウムでは、医薬品に関連する既存のデータベース等を利用、または自らデータを収集・データベースを構築し、機械学習や統計等のモデリング技術を用いることで、医薬品の有害性・リスクを評価するインシリコ手法の開発状況を紹介する。また、インシリコ手法の活用が医薬品開発効率の向上において有用であることのエビデンスを確立するために、今後の展望についても議論する。
オーガナイザー挨拶:家田 維哉(名市大院薬)
[GS01-1]有害事象報告データベースを活用したペランパネル投与に伴う自殺関連有害事象の調査
○伊禮 輔1、柴田 侑裕2、佐藤 洋美1、樋坂 章博1 (1. 千葉大院薬、2. 名市大院薬)
[GS01-2]大規模自発報告有害事象データベースを用いた肝発癌性薬物予測モデルの構築と解析
○黒﨑 宏太1、植沢 芳広1 (1. 明治薬大)
[GS01-3]機械学習による薬物代謝酵素の阻害活性予測モデルの開発
○中森 瑞季1、東野 竜空1、安部 賀央里1、頭金 正博1、佐々木 崇光2、吉成 浩一2 (1. 名市大院薬、2. 静岡県大薬)
[GS01-4]薬物データベース上の異種情報を併用した文献からの薬物間相互作用抽出
○浅田 真生1、三輪 誠1、佐々木 裕1 (1. 豊田工業大)
