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データ分析プラットフォーム

AlkanoVisual Mining Studio、Visual R Platform、Deep Learner、Big Data ModuleはAlkanoとしてリニューアルしました。

細見 光一 教授／近畿大学 薬学部 医療薬学科 様医療ビッグデータ草創期から新たな価値をVMSで探索
新薬開発などで医療データの活用が当たり前になっているが、近畿大学 薬学部の細見教授はビッグデータ草創期の 2010 年からVisual Mining Studio（以下、VMS）によるデータマイニングを続けているパイオニアの 1 人。これまでの研究の道のりや、その薬学部 医療薬学科博士（薬学）細見 光一 教授

成果の 1つであるドラッグリポジショニングについて、またそれらの活動を長きにわたって支えているVMSについて、お話を伺った。

Interview
FDAデータベースの公開直後からVMSを利用

Profileご研究の概要を教えていただけますか。
細 見

この大学に赴任した2010 年から、医薬品の安全性評価をテーマに医療データベース研究に着手しました。当時はビッグデータ草創期で、米国 FDA（米国食品医薬品局）から有害事象（副作用）のデータが公開され、呼応してデータの解析手法も開発・公開され始めていました。私たちもさっそく、医薬品の副作用を割り出すシグナル検出という手法で解析にトライしましたが、データが大きくその項目も多岐にわたるためデータベース管理システムや表計算ソフトなどの一般的なツールでは困難でした。そこでVMSを使ったところ、狙った解析が容易にできたのです。そのときからVMSは私たちの標準ツールとなっています。このシグナル検出では、模式図のように統計的な基準値よりも大きい数値、すなわちリスクシグナルが出た医薬品と副作用の組み合わせを「関連あり」と判断します。
その後、日本でも副作用データベースの公開が始まり、またレセプトや処方箋データを研究用に取り扱う機会が生まれました。新しい解析手法も公開されたので、それらも取り入れて研究を進めました。そうした中で、複数の異なるデータベースを使い、異なる手法で解析しても、同じ結果が得られる項目があることが医薬品と副作用のシグナル値の模式図分かりました。これは、結 果の 信 憑 性を確 認 するため のリスクシグナル方法論の 1 つになると考えて本チバガイギー株式会社（当時）、西 神 戸 医 療センター（現・神戸市民病院機構 ）を 経 て、2010年 近 畿大学薬学部 臨床薬剤情報学分野（髙田 充隆 元教授）の准教授として着任。

2021年4月、医 薬 品 情 報

学 分 野 の 教 授 に 就 任し、研究室で学生の指導にあたっている。

臨床薬学部門・医薬品情報学分野
研究室
医薬品の安全性評価やドラッグリポジショニングを療ビッグデータをマイニンれにより得られた情報を迅

速に臨床の分野にフィード逆シグナルバックするため、学会・論ジショニングを視野に入れた研究にも取り組んでいます。

1993年、京都薬科大学大学院薬学研究科修了。日グにより多角的に解析。そタベ ース解 析 の 環 境 が 拡 充
進 展し、現 在 はドラッグリポ

京 都 薬 科 大 学 卒 業 後、主な研究テーマとして、医います。このように医療デーされるにつれ私たちの研究も細見 光一 教授：リスク低下（基準値）

文発表を積極的に展開し：リスク上昇ている。

ドラッグリポジショニングとは、どのような研究でしょうか。
細 見

医薬品と副作用のリスクシグナルを探していたところ、基準値よりも逆の方向に大きく現れるシグナル の存 在に気 付きました。この逆シグナルは、ある特定の副作用や［裏面に続く］疾患を「抑える」ことを示唆しているのではないか、とラッグリポジショニングと呼ばれ、近年の製薬業界での着想に至りました。データ解析により、その医薬品注目されている研究テーマのひとつです。これまで不は本来の薬効のほかに、これまで気づかなかった効果可欠だった前臨床試験など膨大な基礎研究を短縮し、を秘めている可能性が浮かび上がったのです。

新たな効果を持った薬を低コストで迅速に開発して市これはとても大きな意味があります。すでに安全性が場に供給できることから、私たちも製薬会社と共同で知られている既存の医薬品をヒントに、適応拡大や新抗精神病薬のドラッグリポジショニングについて研究薬開発への展開が期待できるからです。このことはドしたほか、独自の研究も行っています。

ここまで優れたデータハンドリング機能を持つツールは、ほかに知らない医療のビッグデータは取り扱いが難しいそうですね。

機能面については、何と言ってもデータハンドリングの細 見

しやすさが挙げられます。FDAの有害事象データでは、

有 害 事 象デ ータベ ースは、FDA のデ ータを例にする

1億レコードを超える中から狙ったデータを、プログラと、医薬品に関して市販されてからの有害事象が全世ムを書かずともピンポイントに抽出できるのです。その界的に把握できますが、その分母である医薬品使用抽出したデータを、マージ機能を使って紐付けていきの全体数がないため発生率は計れません。また７つのます。例えば患者さんとその服用した薬、発症した副作データセットで構成されていますが、その構造を知ら用などの項目です。こうした一連の作業がここまでストないと目的にあったデータを抽出できません。

レスなく実行できるツールは、私はVMS以外に知りままた、レセプトデータは社会保険がベースなので、収せん。

録されているのは75 歳未満のデータとなります。75

このほか、時刻処理の機能も助かっています。副作用歳以上を対象とするのであれば後期高齢者保険のレセのデータは、服薬を始めた日と副作用が発現した日をプトデータを参照する必要があります。一方、処方箋別々に持っています。それらをマージして時刻処理をデータベースは薬局のデータですので、75 歳以上も行うと、服用してから何日後に副作用が出るか目安が収録されていますが、患者さんが他の薬局も利用して分かるのです。このデータは医療現場で患者さんに服いる場合、その処方を同じIDに紐付けることはできま薬指導する際の貴重な情報となります。ほかにもメリッせん。

トがありすぎて、とても挙げきれません（笑）
。また、厚生労働省が提供しているナショナルデータベースは研究だけでなく指導している学生の標準ツールとしてほぼ全国民のデータが収録されていますが、個人情報もVMSを活用しています。

保護の関係で使用条件や期間が強く制限されます。ですから、こうしたデータベースの特徴をきちんと理解した上で解析しないと、いくら良いツールを使ってもご研究の評価や今後の展望をお聞かせください。

適正な結果は導き出せないのです。

細 見

届けしたい。私は製薬会社で研究開発や市中病院の薬10 年以上VMSにお使いになっての感想を剤師として勤務していたこともあり、そうした経験からお聞かせください。
細 見

常にその思いで研究に取り組んでいます。ドラッグリポ

VMSによって医療データベース研究を始めることができ、現在もこうして自分の研究室を持って続けられていることをとてもありがたく感じています。当初は手応えのある解析ツールがなかったのですが、VMSを使った解析結果を発表したところ、高額な解析サービ
スを利用する製薬会社などから問い合わせが相次ぐなど注目を浴びました。FDA のデータは当初 2,000 万レコード程度でしたが、現在は1 億レコードを超えたデータを扱うことがあります。PC の性能向上もあるものの、これだけデータ量が増大してもVMSなら対応できるというのは、ものすごい強みです。

医薬品に関して、価値ある情報を医療現場の方々におジショニングでは実績ある薬に新たな効能という価値を探索し続けたいです。また、医療現場のニーズに応えるよう、医薬品の副作用など安全性の情報をさらに提供していきたいと考えています。
新 た な 取り組 みとして、深 層 学 習 デ ザ イ ンツ ー ル
Deep Learner によるAI を 組 み 合 わ せ た 解 析に興味を持っています。AI は私たち のような研 究 者 の 専門外だと思い込んでいましたが、これなら容易に使えそうです。これまでの研究データをさらに深掘りしたり、別の観点から新たな価値を導き出せたりするのではと期待しています。

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