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論文掲載

2021.12.01

Prediction Oneを活用した血中薬物濃度の予測研究が、医療系学術誌「TDM研究」に掲載されました

2021年12月1日、医療系学術誌「TDM研究」にて、Prediction Oneを活用した記事が掲載されました。

掲載概要
■論文タイトル
人工知能(AI)の機械学習を使用した血中薬物濃度の予測性 NONMEMサンプルデータを用いたパイロットスタディ

■論文概要
機械学習技術を使用し、NONMEMサンプルデータ(テオフィリン)を用いて血中薬物濃度の予測性を検討しました。機械学習と予測分析は、Prediction One 2.2(Sony Network Communications Inc.)を使用し、非線形混合効果モデルによる母集団薬物動態解析に基づく予測値の予測性を比較対象としました。機械学習モデルの予測性は、非線形混合効果モデルと同等以上であり、パイロットスタディとして血中薬物濃度の予測における機械学習の有用性を確認することができました。

■執筆者
小林昌宏、友田吉則

■掲載日
2021年12月1日

■掲載媒体
TDM研究 38(4): 85-91
執筆者のコメント
小林昌宏

北里大学薬学部薬物動態学 准教授 小林昌宏

Prediction One を使用した研究を論文化し、一般社団法人日本TDM学会より令和4年度優秀論文賞(住友ファーマ賞)を受賞しました。今後も本ツールの特性を活かした研究を通じ、社会へ貢献することができれば幸いです。

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