がん免疫療法関連心筋炎の治癒をも可能にするデータベース解析およびAI技術を
融合した創薬研究
- プログラム
- 薬学系研究助成
- 所属機関
- 岡山大学病院
- 所属部署
- 薬剤部
- 申請年度
- 2022年度
- キーワード
- 免疫チェックポイント阻害薬 医療ビッグデータ 心筋炎 機械学習
- 研究結果の概要
- 免疫チェックポイント阻害薬（ICIs）はがん治療に革新をもたらした一方で、まれに致死的な免疫関連有害事象である心筋炎（ICIM）を引き起こすことがあり、臨床現場ではその予測と予防が重要な課題となっている。本研究では、医療ビッグデータ（MDV）を用いてICIMの発症予測モデルを構築し、予測因子の同定と可視化を行った。2008～2022年にICIsを投与されたがん患者48,446例のうち、ICIM症例117例を抽出し、機械学習（Random Forest、LightGBM）でモデルを作成した。F5スコアを指標とした最適化により、見逃しの少ないモデルを実現した。要因が可視化できるSHAP解析により、併用療法や高齢、がん種、処方薬などがリスク因子として同定された。これらの知見は、ICIMの予測精度向上および予防戦略の構築に貢献すると期待される。
- 公表論文