リアルワールドデータに基づく重症皮膚副作用発症機序の解明と予測法の開発

阐明严重皮肤副作用的发生机制并开发基于真实数据的预测方法

基本信息

  • 批准号:
    22K06707
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2026-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

スティーヴンス・ジョンソン症候群や中毒性表皮壊死融解症といった重症皮膚副作用(SCAR)は、高熱、粘膜疹、水疱、表皮剥離などの表皮の壊死性障害を特徴とする予後不良の重篤な疾患である。本症の一般的治療法はステロイド投与などの対症療法のみであることから、発症メカニズムに基づく新規な治療法の確立が望まれる。2022年度は、PMDAにより公開されている医薬品副作用データベース(JADER)を用いてSCARの誘発に関連する医薬品を網羅的に解析するとともに、米国食品医薬品局(FDA)により公開されている有害事象自発報告データベースFAERSを用いて、SCARの誘発および抑制に関わる医薬品を推定するとともにSCARの発症抑制に寄与する生化学的要因を解析した。JADERおよびFAETSにおける全掲載医薬品を対象としてSCAR発症における報告オッズ比(ROR)およびFisherの正確検定によるP値を網羅的に算出したところ、多様なSCAR誘発医薬品が推定された。この中で、特に高度な統計的有意性を示す医薬品を調査したところ、種々の全身用抗菌薬、抗てんかん薬などを見出した。一方、種々の免疫抑制薬、抗悪性腫瘍薬等にSCAR抑制傾向を認めた。さらに、in-house機械学習予測システムを用いて薬物の化学構造から種々核内受容体およびストレス応答パスウェイのアゴニスト・アンタゴニスト活性を予測し、SCARの発症抑制に寄与する生化学的要因の解析に供した。種々医薬品とSCARの関係に基づき本症の抑制に寄与する生化学的経路を解析したところ、グルココルチコイド受容体、エストロゲン受容体等のステロイドホルモン受容体に加えて、トランスフォーミング増殖因子β(TGF-β)等の関与が推定された。
Severe cutaneous side effects (SCAR), high fever, mucosal rash, blistering, epidermal exfoliation, and epidermal death disorders are the characteristics of severe skin disease. The general treatment of this disease is expected to be established in the future. In 2022, PMDA published the analysis of the list of medical products associated with SCAR side effect detection (JADER), and FDA published the analysis of the biochemical factors associated with SCAR side effect detection (JADER). JADER and FAETS are all based on SCAR findings. ROR and Fisher's correct estimates are based on the calculation and estimation of SCAR findings. This is a highly statistical study of the efficacy of antibacterials and antibiotics for the whole body. A prescription, species of immunosuppressive agents, anti-tumor agents, etc., SCAR inhibition tendency is recognized. In addition, in-house mechanical learning prediction of the chemical structure of the compound, nuclear receptor and its activity prediction, SCAR development inhibition and biochemical analysis of the essential factors The relationship between drug and SCAR is based on the biochemical pathway analysis of the inhibition of the disease, and the relationship between the receptor and the growth factor beta (TGF-β).

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ケモインフォマティクスを活用した機械学習による化学構造の毒性評価
使用化学信息学通过机器学习评估化学结构的毒性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Uesawa Y;Matsuzaka Y;植沢芳広;植沢芳広
  • 通讯作者:
    植沢芳広
Development of DeepSnap, a novel in silico technology for predicting toxicity from chemical structures
DeepSnap 的开发,一种用于根据化学结构预测毒性的新型计算机技术
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ueaswa Y;Matsuzaka Y
  • 通讯作者:
    Matsuzaka Y
Quantitative Structure-Activity Relationship analysis using molecular images
使用分子图像进行定量构效关系分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Uesawa Y;Matsuzaka Y
  • 通讯作者:
    Matsuzaka Y
DXを通した薬理学の未来~ビッグデータと化学構造解析が拓く毒性・副作用研究~
DX 的药理学未来 - 大数据和化学结构分析开创的毒副作用研究 -
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Uesawa Y;Matsuzaka Y;植沢芳広
  • 通讯作者:
    植沢芳広
副作用データベースを用いた重症皮膚副作用を誘発する医薬品の網羅的解析
利用副作用数据库综合分析引起严重皮肤副作用的药物
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    利根川理紗;朝田瑞穂;植沢芳広
  • 通讯作者:
    植沢芳広
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植沢 芳広其他文献

機械学習を用いたQSAR予測モデルに基づく口腔扁平上皮癌由来細胞に対する選択的毒性に関連する化学構造の探索
基于使用机器学习的 QSAR 预测模型寻找与口腔鳞状细胞癌衍生细胞选择性毒性相关的化学结构
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    伊藤 広貴;工藤 未空;黒崎 宏太;植沢 芳広;坂上 宏
  • 通讯作者:
    坂上 宏
多職種で終末期を支えるために薬剤師が担うもの
药剂师在支持多个职业的临终关怀方面负责什么
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    植沢 芳広;福島 大介;野澤(石井) 玲子;加賀谷 肇;Uesawa Y;植沢芳広;加賀谷肇
  • 通讯作者:
    加賀谷肇
患者背景情報および併用薬がオピオイドの呼吸抑制発現リスクに与える影響
患者背景信息和合并用药对阿片类药物引起的呼吸抑制风险的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    海野 啓太;植沢 芳広;永井 純子;加賀谷 肇
  • 通讯作者:
    加賀谷 肇
化学構造情報を用いたヒト口腔扁平上皮癌由来細胞に対する腫瘍選択性に寄与する生化学的要因の解析
利用化学结构信息分析影响人口腔鳞状细胞癌衍生细胞肿瘤选择性的生化因素
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    工藤 未空;伊藤 広貴;植沢 芳広;坂上 宏
  • 通讯作者:
    坂上 宏
Adverse Effect Predictions Based on Computational Toxicology Techniques and Large-scale Databases
基于计算毒理学技术和大规模数据库的不良反应预测
  • DOI:
    10.1248/yakushi.17-00174-4
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0.3
  • 作者:
    横山雄太;松元一明;木津純子.;松元一明;植沢 芳広
  • 通讯作者:
    植沢 芳広

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