医療従事者を対象とする薬物間相互作用のマネジメント情報支援システムの構築

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【目的】我々は一部の臨床試験の結果から、多くの薬物動態的相互作用の程度を網羅的に予測する方法を既に開発している1,2)。本研究では、臨床において薬物の併用療法が必要となる場合に、CYPの阻害や誘導による薬物動態変化を伴う薬物間相互作用発現の可能性とその程度を網羅的に予測するとともに、当該薬剤の臨床使用状況を考慮して、その薬物間相互作用の回避の必要性と適切な回避策を整理した医師・薬剤師用の情報支援システムの構築を目的とする。【方法】申請者らの薬物間相互作用の予測方法は、薬物代謝酵素ごとの基質薬への代謝寄与率(CR)と、阻害薬の阻害率(IR)あるいは誘導薬によるクリアランスの増加(IC)を基本的情報としてin vivoの相互作用情報から算出し、これから併用した場合の薬物血中濃度AUCの変化を式1/(1-CR x IR)あるいは式1/(1+CR xIC)で予測するものである。CRおよびIRあるいはICを算出のためのin vivoの相互作用情報が得られない場合、CR〓in vitro実験から得られるCYPの代謝寄与率(fm)で対応可能であると考えられ、これには関して文献より収集した。文献で得られない場合はヒト肝ミクロソームを用いたインキュベーション実験等により求めることで対象薬物の拡大を図った。薬物の臨床効果、適応症、副作用、使用上の注意等の情報なども収集して、データベースに登録し、相互作用回避を考慮すべき時に、個々のケースに対して、代替薬等を適切に判断するためのデータベースを構築した。さらに、構築したデータベースから、特に高頻度で情報提供が必要と考えられる薬効群の薬物においては、医師・薬剤師が様々な業務に即時に活用できることを目的に、薬効群毎に相互作用の程度とその臨床的重要度、代替薬選択の際の注意点等をまとめた小冊子およびWeb上で閲覧可能なhtml形式のファイルを作成した。【成果】構築したシステムにより、相互作用による薬物動態変化の程度と臨床的重要度を網羅的に評価して、そのマネジメント情報を容易に提供することが可能となり、相互作用のマネジメント情報支援のツールとして有用であると考えられた。本システムは東京大学医学部附属病院薬剤部からの医薬品情報提供に日常的に活用されている。本研究に関する日本薬学会第129年会の口頭発表はハイライトポスターに選出された。1) Ohno Y et al, Clin Pharmacokinet, 2007. 46 : 681-96.2) Ohno Y et a1, Clin Pharmacokinet, 2008. 47 : 669-80.