医療用漢方製剤の安全性情報とWHO-UMCデータ連携の強化に関する研究

医療用漢方製剤の特徴に即したデータマイニング手法に既存のalgorismを応用し、医療用漢方製剤の解析を行った。HATC分類を日本の医療用漢方製剤に応用するにあたって5 stepからなる分類法の最下部に多くの漢方処方が分類されたため、比較的作用が強い又はアレルギーなどが報告されている、黄〓、桂枝、柴胡、大黄、地黄、附子、麻黄などを「主薬」として解析を行った。IC(Information Component)という指標を主に用い、これまで公表されている副作用個別症例のデータを累積し、早期にラインリストのデータから因果関係が疑われる医療用漢方製剤と副作用の組み合わせを検出(signal detection)できるか解析したところ、黄〓等を含有する製剤等で経時的に検出できる可能性が示唆された。また、医療用漢方製剤の安全性情報の国際的活用について、約500万件の世界の副作用情報が収載されている国際医薬品モニタリングセンターであるUppsala Monitoring Centre(UMC,スウェーデン)を訪問しデータ管理状況について尋ねた。調査にあたり厳密な守秘義務契約を締結したため、具体的な公表については現在許可申請中であり、詳細なデータは掲載できないが、日本から送付されている医療用漢方製剤等のデータについて、日本国内で確定した医療用漢方製剤のローマ字表記と異なるRoman Alphabetの表記があり、そのためにデータベース検索上の問題点があることが示唆された。この点について、UMCの研究者グループに対してセミナー発表を数回開催し、問題点改善の提案を行った。

医療用漢方製剤の特徴に即したデータマイニング手法に既存のalgorismを応用し、医療用漢方製剤の解析を行った。HATC分類を日本の医療用漢方製剤に応用するにあたって5 stepからなる分類法の最下部に多くの漢方処方が分類されたため、比較的作用が強い又はアレルギーなどが報告されている、黄〓、桂枝、柴胡、大黄、地黄、附子、麻黄などを「主薬」として解析を行った。IC(Information Component)という指標を主に用い、これまで公表されている副作用個別症例のデータを累積し、早期にラインリストのデータから因果関係が疑われる医療用漢方製剤と副作用の組み合わせを検出(signal detection)できるか解析したところ、黄〓等を含有する製剤等で経時的に検出できる可能性が示唆された。また、医療用漢方製剤の安全性情報の国際的活用について、約500万件の世界の副作用情報が収載されている国際医薬品モニタリングセンターであるUppsala Monitoring Centre(UMC,スウェーデン)を訪問しデータ管理状況について尋ねた。調査にあたり厳密な守秘義務契約を締結したため、具体的な公表については現在許可申請中であり、詳細なデータは掲載できないが、日本から送付されている医療用漢方製剤等のデータについて、日本国内で確定した医療用漢方製剤のローマ字表記と異なるRoman Alphabetの表記があり、そのためにデータベース検索上の問題点があることが示唆された。この点について、UMCの研究者グループに対してセミナー発表を数回開催し、問題点改善の提案を行った。