日本大学医学部
臨床試験研究センター研究紀要
Bulletin of the Clinical Trials Research Center,
Nihon University School of Medicine

日本大学医学部臨床試験研究センター
Clinical Trials Research Center,Nihon University School of Medicine

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

目次

ビッグデータを用いた研究基盤-バイオバンク・ジャパンの活用･････････････････････････････････････････････････････ 髙橋泰夫他

1

機械学習を活用した薬物性肝障害のリスクに影響を及ぼす薬物間相互作用の検出･････････････････････････････････････････････････････ 秋元勇人 他
6
低ナトリウム血症を起こしにくい抗うつ薬の同定･････････････････････････････････････････････････････

長島卓也

他

15

日本大学医学部臨床情報統合データベースに基づき疾患リスク解析を行う
機械学習パイプラインの構築･･･････････････････････････････････････････････････････ 早川隆 他

19

DLGAP1 ノックアウトマウスの表現型解析･･･････････････････････････････････････････････････ 皆川貴美乃

25他

Bulletin of the Clinical Trials Research Center,
Nihon University School of Medicine

INDEX

Research platform using big data - utilization of BioBank Japan････････････････････････････････････････ Yasuo TAKAHASHI

et.al

1

Hayato AKIMOTO

et.al

6

Identifying antidepressants less likely to cause hyponatremia･･････････････････････････････････････ Takuya NAGASHIMA

et.al

15

et.al

19

et.al

25

Detection of drug-drug interaction on drug-induced liver injury
using supervised machine-learning algorithms･････････････････････････････････････････

A machine learning pipeline for risk analysis based on
the integrative database of clinical information in NUSM･･･････････････････････････････････････

Takashi HAYAKAWA

Behavioral characterization of DLGAP1 knockout micewith SHIRPA primary screen･･･････････････････････････････････････

Kimino MINAGAWA

髙橋泰夫 他
日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

ビッグデータを用いた研究基盤-バイオバンク・ジャパンの活用
髙橋泰夫 1), 皆川貴美乃 1), 秋元勇人 1)2), 長島卓也 1)2),
早川隆 1)2), 浅井聰 1)2)

Research platform using big data - utilization of BioBank Japan
Yasuo TAKAHASHI1), Kimino MINAGAWA1), Hayato AKIMOTO1)2),
Takuya NAGASHIMA1)2), Takashi HAYAKAWA1)2), Satoshi Asai1) 2)

キーワード：clinical database, real world data, deep phenotyping, deeplearning, machine learning, bioinformatics, data science, omics data,

要旨
ビッグデータであるパーソナルデータ等の利活用の観点から、データ利活用ルールの策定・整備が急速に進められている。このような背景を踏まえ、ビッグデータを用いた研究の実現に向けて必要な基盤や環境として、以下の 3 点が重要である。１）deep phenotyping に最適化した医療ビッグデー
タの整備。２）ゲノムデータ及びオミックスデータの利活用。３）データサイエンスによる新しい作
業仮説の創出。この戦略を支えるのが、臨床データベースの拡充とバイオバンク・ジャパンネットワークの連携強化、並びに、バイオインフォマティクスデータの活用と機械学習・深層学習等のデータサイエンスの基盤の整備である。この研究アプローチに基づいて新たに組織された研究体制は、臨床疫学研究からヒトの生物学研究まで広範囲の研究ニーズに対応し、疾患メカニズムの発見や個別化医療の樹立、創薬に貢献するものと期待される。

１．はじめにが求められることから、近い将来に国はオミック

国は個人情報及びプライバシーの保護に配慮した

スデータを統合するような公的データベースを整

データ利活用の推進に向けて、個人情報保護法の備して公開することが見込まれる。このような状改正等（令和 2 年改正及び令和 3 年改正、令和 4

況を踏まえて、医療及びゲノム情報等のビッグデ

年 4 月 1 日施行）を含めて、政令・規則・ガイドータを利活用して国際的価値の向上に資する研究

ライン等の必要なルールの整備を進めている。こを本学において推進する際、どのような研究戦略のような背景を基にビッグデータであるパーソナを打ち立てればよいだろうか。本稿では、医療デルデータの活用へ向けた活動が促進することが見ータの利活用に向けて我々が取り組んでいる研究込まれる。この潮流は研究開発領域にも波及し、スキームの一例を紹介する。その趣旨は、過去 18

オープンサイエンスの促進に向けた取り組みとし年間に渡る膨大な医療ビッグデータと「オーダーて公的資金により得られた研究データの管理・利メイド医療実現化プロジェクト」のゲノム・オミ

活用の推進が挙げられている。先駆事例として国ックスデータを最大限に活用しつつ、最近のトレ

立研究開発法人日本医療研究開発機（AMED）がンドであるデータサイエンスを用いて新たな知見策定したデータシェアリングポリシーが示すようの創造を図るものであり、この研究目的を達成すにゲノム情報等は原則としてデータシェアリング

るための新しい研究基盤及び戦略的な運営を実行

1）

日本大学医学部臨床試験研究センター
日本大学医学部生体機能医学系薬理学分野
高橋泰夫：takahashi.yasuo@nihon-u.ac.jp2）1髙橋泰夫 他
日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

ーカーを探索する研究が可能となる。すなわち、する研究体制について概観した。

これまでの臨床 DB の利活用は臨床疫学研究が主流であったが、今後は疾患メカニズムの発見等、

２．日本大学臨床データベースとバイオバンク・

ヒトの生物学研究への利活用の選択肢が増えるこジャパン（BBJ）との連携とになる。これにより時代のニーズの変化に柔軟

日本大学医学部は医療情報の研究応用と産業化へに合わせて研究テーマの選択が可能となり、本学の有効利用を推進するとともに、臨床疫学・医学の臨床 DB は研究戦略構築の際の大きな強み

情報学分野の研究促進のため、日本大学医学部臨（Strength）となることが期待される。

床データベ ー ス（Nihon University School of
Medicine's Clinical Data Warehouse: NUSM's

３．ビッグデータの活用を推進するための国内環CDW）（以下「本学臨床 DB」という。
）を構築し2004 年から運用を開始した。本システムは病院情境の進展報システムの医事情報、検査情報、薬剤オーダリ

ヘルスケア分野における医療ビッグデータの利活

ング情報等を定期的に収集・統合し、個人情報保用が着目されるようになって数年が経過したが、護のためにデータを匿名加工情報に変換して格納

データの二次利用に関する社会的な理解が醸成さしている 1)。本学臨床 DB はデータクリーニングれておらず、かつ、プライバシーに関する強い懸を含む管理・運用等の長年の知識の蓄積により、念等から日本ではデータの整備、データの利用環研究に利活用するリアルワールドデータを最適な境の整備及び実際のデータの利活用は十分に進ん仕様で提供する環境を整備しており、疾患およびでいない。このような状況を踏まえ、政府はデジ治療の実態調査や薬剤の有効性・安全性調査、疫タル基盤を構築するため包括的なデータ戦略を策学研究等の臨床研究に、臨床医学系分野の研究者

定し、パーソナルデータ利活用の面から個人情報や製薬企業によって実際に利活用されています。

保護法の改正等（令和 2 年改正及び令和 3 年改正）

また、2003 年に文部科学省のリーディングプロジの施行に伴い、令和 4 年 4 月 1 日からオプトアウ

ェクトとして開始された BBJ「オーダーメイド医

ト提供できる個人データの範囲や届出事項等の変療実現化プロジェクト」（2003 年～2018 年）への更等、政令・規則・ガイドライン等の必要なルー

協力参加にあたり、医療情報の標準化とデータのルを整備した。今回の個人情報保護法の改正を受

電子化収集、及び管理・運用、情報セキュリティ

けて、人を対象とする生命科学・医学系研究に関ー等の業務に関しても、本学臨床 DB は当該プロする倫理指針も改正され（令和 4 年 4 月 1 日施行）、

ジェクトの重要な研究基盤として有効に活用されインフォームド・コンセント手続（情報の取得・ています。BBJ は、「オーダーメイド医療実現化

利用・提供）が例外要件ごとに規定された。また、プロジェクト」が終了した後も、診療情報を追加

仮名加工情報や個人関連情報の取扱い、第三者へ収集・解析することを目的とする BBJ ネットワーの研究情報提供等の手続も追加され、越境データ

クを立ち上げた 2)。本研究ネットワークを通じて、の流通増大に伴う新たなリスクへの対応、並びに、本学と BBJ との間で双方向の情報提供の環境がＡＩ・ビッグデータ時代への対応等、円滑なデー整備された。このような環境の変化を踏まえ、BBJ

タの流通・共有を促進するための制度の整備が進のジェノタイプデータと本学臨床 DB の連携を強められている。また、公的資金により得られた研力に推進することにより、新しい研究領域への利

究データの管理・利活用についてはオープン・ア

活用の可能性を検討する。例えば、日本大学が BBJ

ンド・クローズ戦略を踏まえて、研究開発を行うに提供した約 1 万 9 千人の DNA は SNP (Single

機関は 2025 年までにデータポリシーを策定する

Nucleotide Polymorphism) データとしてマッチことが進められている。最近の潮流はオープンデングが可能となり、本学の臨床 DB を用いて臨床ータ（公共データを機械判読可能な形式で二次利情報を詳細に解析し、その情報を用いて BBJ の用可能なルールの下公開すること）を推進する観

SNP データを解析することで、より複雑な疾患リ点から、適切なエンバーゴ（時限付き非公開）期

スクや予後、薬剤感受性に関わるバリアントやマ間を設定して原則公開し利活用することが求められる。AMED は 2016 年度にデータシェアリング

2髙橋泰夫 他
日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

ポリシーを定め、オーダーメイド医療実現化プロ

ながりを解釈するものとしてバイオインフォマテ

ジェクト等の一部の事業ではデータシェアリング

ィクスが重要である。

を原則として義務付けている。このデータシェア

２)

リングポリシーに基づいて、BBJ は約 18 万人の本学の臨床 DB を用いて詳細に表現型の解析を行

SNP データ、約 3000 人の全ゲノムシーケンス解

い、特定の病態を呈する集団や特定の薬物に反応析 の 結 果 を NBDC （ National Bioscienceが期待される集団(subpopulation)に分類し、よりDatabase Center）を通じて制限公開している。

複雑な疾患リスクや予後、薬剤感受性に関わるバ

深い表現型（deep phenotyping）

リアント等の解明に取り組む。これにより個別化
医療の実装を目指す。

４．医療ビッグデータを用いた研究戦略の方向性
本学臨床 DB の効果的かつ効率的な活用促進へ

３)

向けて、新たな研究シーズを創造、並びに、新た創出

な価値の創造を目標として、以下の方向で研究のdeep phenotyping とゲノム・オミックスデータ、加速化を図る。

バイオインフォマティクスデータを集約し、機械

１)

学習及び深層学習を用いて解析することによって

ゲノム・オミックスデータの統合

データサイエンスによる新しい作業仮説の日本大学が BBJ に提供した約 1 万 9 千人の DNA

新たな作業仮説を生み出し、新規の疾患概念やメは SNP データとして制限公開されており利用可

カニズム等を明らかにすることを目指す。さらに、能である。また、BBJ はナイチンゲールヘルスジ

科学性が担保され得る質の高い開発研究を目指し、

ャパン株式会社と共同で最大 65 万の血清検体を新たな創造された知見を検証する研究を提案し、対象に大規模メタボローム解析を実施することを基礎研究（リバーストランスレーショナル研究）

プレスリリース（令和３年 10 月）した。BBJ は又は臨床研究（トランスレーショナル研究）へのAMED のデータシェアリングポリシーの対象事

橋渡しを実施する（図 2）。

業であるため、この共同事業の結果は原則データ

このように、既存のリソース、すなわち、18 年間

シェアリングされることが決まっており、ゲノムの膨大な臨床情報を収集した本学臨床 DB 及びデータと同様に日本大学が提供した血清サンプル「オーダーメイド医療実現化プロジェクト」のゲのメタボローム解析の結果は数年以内に利用可能

ノムデータや関連するオミックスデータを最大限となることが十分に見込まれる。また、web 上でに活用しつつ、データサイエンス等を中心とする

公開されている Biotechnology 情報（DrugBank,

テクノロジーのトレンドを踏まえ、研究開発を促

GWAS Catalogue, HaploReg, NCBI, EBI, DDBJ,

進するための新たな研究プラットフォームの構築

KEGG 等）をバイオインフォマティクスデータとを進めている。本研究方針に基づき新たな研究体

して集約し、本学の臨床 DB へ統合する。これに制が整備され短期間であるが、いくつかの研究により genetic variants と clinical phenotype の相おいて成果を公表した 3)-5)。

関を解析する(図 1)。ここで表現型と遺伝子型のつ3髙橋泰夫 他
日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

図 1. ビッグデータを活用した研究アプローチ
データサイエンスを用いて解析したヒトの表現型とゲノム及びオミックスデータとの関連等から疾患リスクや予後、薬剤感受性に関わるバリアント等を解明する研究を推進し、疾患メカニズムの発見や個別化医療の実装を目指す。
AI, Artificial intelligence; AGD, AMED Genome group sharing Database; BBJ,
Biobank Japan; DB, Database; DDBJ, DNA Data Bank of Japan; EBI, European
Bioinformatics Institute; KEGG, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes;
NBDC, National Bioscience Database Center; NCBI, National Center of
Biotechnology Information.

図２ データサイエンスを用いた研究スキーム
データサイエンスを用いて解析した結果をブラッシュアップし、新たな作業仮説・知見を創出する。さらに検証研究を支援し、基礎研究（リバーストランスレーショ
ナル研究）又は臨床研究（トランスレーショナル研究）への橋渡しを実施する。NUSM,
Nihon University School of Medicine.

4髙橋泰夫 他
日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

５．結語
本稿では、ビッグデータを用いた研究戦略の方向性について述べた。その骨子はヒトの表現型解析と様々なオミックスデータ等を含むバイオインフォマティクスデータを統合し、これをデータサイ
エンスで解析することであり、臨床疫学研究から
ヒトの生物学研究まで広範囲の研究ニーズに対応し、疾患メカニズムの発見や個別化医療の実装、創薬に貢献するものと期待できる。

６．文献
URLs
6) BioBank Japan
https:// bioba nkjp. org/ en/ index.
html;7) DDBJ
https://www.ddbj.nig.ac.jp/index.html;
8) DrugBank
https://go.drugbank.com;
9) EBI
https://www.ebi.ac.uk;
10) GWAS Catalog
https:// www. ebi. ac. uk/ gwas/;11) HaploReg
http:// www. broad insti tute. org/mamma ls/ haplo reg/ haplo reg. php;12) KEGG
https://www.genome.jp/kegg/kegg_ja.html;13) NBDC
https://humandbs.biosciencedbc.jp;14)NCBIhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov;

1) Takahashi Y, Nishida Y, Asai S.
Utilization of health care databases forpharmacoepidemiology. Eur J Clin
Pharmacol. 2012;68(2):123-9.
2) 高橋泰夫, 長島卓也, 浅井聰. 日本大学
医学部 220 万人 15 年間の医療ビッグデータを基にした臨床薬理学的研. Jpn J
Clin Pharmacol Ther. 2021;52(2):51-54
3) Akimoto H, Nagashima T, Minagawa K,
Hayakawa T, Takahashi Y, Asai S.
SignalDetectionofPotential
Hepatotoxic
Drugs:
Case-Control
Study Using Both a Spontaneous
Reporting System and Electronic
Medical Records. Biol Pharm Bull.
2021;44(10):1514-23.
4) Takahashi Y, Yamazaki K, Kamatani Y,
Kubo M, Matsuda K, Asai S. A
genome-wide
association
study
identifies a novel candidate locus at
the DLGAP1 gene with susceptibility
to resistant hypertension in theJapanese
population.
Sci
Rep.
2021;11(1):19497.
5) Nagashima T, Hayakawa T, Akimoto H,
Minagawa K, Takahashi Y, Asai S.
Identifying
AntidepressantsLess
Likely to Cause Hyponatremia:
Triangulation of Retrospective Cohort,
Disproportionality,
andPharmacodynamic
Studies.
Clin
Pharmacol Ther. 2022;111(6):1258-67.

5

秋元勇人

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

機械学習を活用した薬物性肝障害のリスクに影響を及ぼす
薬物間相互作用の検出秋元勇人 1)2)，長島卓也 1)2)，皆川貴美乃 2)，早川髙橋泰夫 2)，浅井 聰 1)2)

隆 1)2)，

Detection of drug-drug interaction on drug-induced liver injury
using supervised machine-learning algorithms
Hayato AKIMOTO1)2)，Takuya NAGASHIMA1)2)，Kimino MINAGAWA2)，
Takashi HAYAKAWA1)2)，Yasuo TAKAHASHI2)，Satoshi ASAI1)2)

要旨
薬物性肝障害(DILI)は薬物性有害事象の 1 つであり、特定の 2 種薬物の組み合わせが DILI の報告
頻度を増加させることが複数の臨床研究において報告されている。これらの研究では伝統的な統計解
析手法である多重ロジスティック回帰分析(MLR)が利用されている。しかしながらこの解析手法はデータに過剰適合することが懸念される。そこで本研究では、汎化性能の向上が期待できる機械学習を利用し、肝逸脱酵素の 1 種である血清アラニンアミノ基転移酵素(ALT)の異常な増加のリスクに複合的な影響を及ぼす 2 種薬物の組み合わせを検出することを目的とした。まず、日本大学医学部臨床情報データベース(NUSM’s CDW)から 58,413 人分の患者情報を抽出した。この情報を訓練データとテス
トデータにランダムに分割し、ALT の異常な増加のリスクに影響する薬物の組み合わせを次の 3 つの機械学習アルゴリズムを用いて検出した：MLR モデル、ロジスティックラッソ(LASSO)回帰モデル、
勾配ブースティング決定木(XGBoost)モデル。まず、MLR モデルは訓練データに対し過剰適合していた。ロジスティックラッソ回帰モデルでは、ジクロフェナクとファモチジンの組み合わせは ALT の異常な増加のリスクの上昇と関連していた。加えて、XGBoost モデルにおいてもジクロフェナクとファモチジンの組み合わせは ALT の異常な増加を予測するための重要な因子であった。

１．はじめに
薬物性肝障害(DILI)は代表的な薬物有害事象の 1を超える上昇を引き起こすことが多い。4 したがつであり、急性肝不全の原因の 1 つでもある。個々って、DILI の潜在的なリスク要因を評価する際にの薬物あるいは薬物の治療クラス(抗菌薬等)のは血清 ALT の異常な増加に注目することが重要で

DILI リスクとの関連は世界中の臨床研究で調査さある。

れており、著者らにおいても日本大学臨床情報デ2004 年、イギリス人を対象とした臨床研究においータベース(NUSM’s CDW)を用いて調査してきた。

て 2 種類以上の肝毒性薬物の使用では、1 種類の

1-3

これらの臨床研究では Hy’s law に適合した患みと比較し、急性肝不全のリスクが 6 倍高いこと

者を DILI 患者(Hy’s law cases)とみなしている。

が示唆され、これを契機に 2 種類の薬物の併用がHy’s law ケースは一般に血清アラニンアミノ基

DILI の報告頻度を変化させるかを調査した臨床研

転移酵素(ALT)が基準値上限の 3 倍を超え、かつ、究が複数報告されている。5-7 これらの研究の解析

血清総ビリルビン(TBL)が基準値上限の 2 倍を超手法は伝統的な解析手法である多重ロジスティッ

える患者である。しかしながら、Hy’s law ケー

ク回帰分析(MLR)が採用されている。MLR モデルはスは非常に稀な症例であり、DILI を誘発する薬物

性別や年齢等の共変量を調整しつつ薬物と DILIは TBL の上昇を伴わずに ALT の基準値上限の 3 倍リスクとの関連を評価することが可能であるが、

1）

日本大学医学部生体機能医学系薬理学分野
日本大学医学部臨床試験研究センター
秋元勇人：akimoto.hayato@nihon-u.ac.jp

2）

1

秋元勇人

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

解析に供したデータに過剰適合(over-fitting)すの薬物の使用状況(2 値データ)、これらの薬物で8ることが知られている。 機械学習は大規模デー構成される 1,050 の積項(二次元交互作用項)、134

タにおいて複数の変数間の複雑な関係を取り扱うの薬物治療クラス。6 つの基本情報は年齢、性別、ことが可能であり、従来の統計解析手法の代替と併用薬剤数、NUSM’s CDW を構成する 3 病院(日本

して応用できる。実際、機械学習アルゴリズムは

大学医学部付属板橋病院、旧日本大学医学部付属

9,10

そこで本研究練馬光が丘病院、旧駿河台日本大学病院)で構成さでは、機械学習アルゴリズムを用いて特定の 2 種れた。診断歴は急性肝不全のリスク要因として知薬物間に DILI のリスクを大幅に増加させる相互られている高血圧、糖尿病、脂質異常症、心不全、作用があるかを検出することを目的とする。

敗血症の 5 つで構成された。180 種類の薬物の使DILI の予測に使用されている。

用状況とは、指標日前 90 日以内に新たに処方が開始され、かつ、その処方が指標日以降まで継続し

２．対象及び方法ていた薬物を DILI の被疑薬とみなし、その被疑薬

２．１．データソースの使用の有無を指す。すなわち、症例群および対本研究は 2004 年 4 月から 2021 年 7 月までに集照群において 180 種類の薬物が対象期間内に高頻積された日本大学臨床情報データベース(NUSM’s度(100 名以上の患者)、かつ、新たに処方が開始

CDW)を活用した症例対照研究であり、データマイされたことを示す。1,050 の積項とは、これら 180

ニング指向の研究でもある。NUSM’s CDW は一元

種類の使用薬物のうち、高頻度で併用されていた化されたデータリポジトリであり、次の 4 つので薬物の組み合わせに注目し、その 2 種類の薬物のーたファイルから構成される：患者基本情報、診使用状況(2 値データ; 0 or 1)の積を算出したも断情報、検査値情報、投薬情報。

のである。134 の薬物治療クラスに関しては指標

２．２．解析対象患者および 2 値アウトカム

日前 90 日以内に新たに処方が開始されていたが、まず、NUSM’s CDW より 90 日以内に少なくともその使用が低頻度であった薬物 909 種類を世界保3 回以上肝機能検査を実施し、初回および 2 回目

健機構が公開している解剖治療化学分類法(ATCの ALT 値が基準値範囲内(4.0-44.0 U/L)であった

system)の 4th level を用いて化学・治療法・薬学

患者 122,285 名を抽出した。これら患者のうち、サブグループへ分類し、その後 134 の薬物治療ク

最後の測定日(指標日)の ALT 値が基準値上限の 3ラスへ割り当てた。この 134 の薬物治療クラスは、

倍 (>132.0 U/L) を 超 え た 患 者 を 症 例 群

そのクラスに該当する薬物のいずれかを使用して(outcome=1; case group)に割り当てた。他方、指いれば 1、そうでなければ 0 とし、特徴量として

標日における ALT 値もまた基準値範囲内であった取り扱った。最終的に 58,413 行×1,375 列の二次患者は対照群(outcome=0; control group)とみな

元データセットが生成され、機械学習に供した。

した。次に、症例群および対照群の患者のうち、

２．４．機械学習モデルの構築とモデル評価

下記の除外基準のいずれかを満たす患者を除外しまず、機械学習に供する二次元データセットをた。最終的に 58,413 名分の患者情報が解析対象と無作為に訓練データ(70%; N=40,889)とテストデなった。

ータ(30%; N=17,524)に分割した。血清 ALT の異常

1) 18 歳未満の患者な増加のリスクへの個々の薬物およびそれら積項

2) 初回および指標日の肝機能検の影響を評価するために、訓練データを用いて 3査値に欠損がある患者

つの機械学習モデルを構築した：MLR モデル、ロ

3) 薬物に起因しない肝障害の既ジスティックラッソ(least absolute shrinkage

往がある患者

and selection operator; LASSO)回帰モデル、勾4) 何らかの肝保護薬を使用して配ブースティング(extreme gradient boosting;

いる患者

XGBoost)決定木モデル。いずれの機械学習モデル

２．３．特徴量においても応答変数は ALT の異常な増加の有無で

本研究では全 1,375 特徴量が機械学習に供されあり、説明変数は先に示した 1,375 特徴量とした。

た：6 つの患者基本情報、5 つの診断歴、180 種類

ロジスティック LASSO 回帰モデルおよび XGBoost

2

秋元勇人

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

モデルを構築する際、未知データへの予測性能を行した。統計解析の有意水準を 5%とし、すべての向上させるために 10 分割交差検証を実施した。ロ

統計解析には R ソフトウェア(Ver. 4.0.2)を用い

ジスティック LASSO 回帰モデルにおけるハイパー

た。

パラメータはラムダ(λ)であり、10 分割交差検証
によって誤分類率が最小となる λmin を用いてロジ

３．結果

スティック LASSO 回帰モデルを構築した。XGBoost

全 58,413 名分の患者情報が NUSM’s CDW から抽モデルのハイパーパラメータは、学習率を 0.1 に出され、これらの患者を症例群(N=4,152)と対照群

固 定 後 10 分 割 交 差 検 証 に よ り 最 適 な 木 の 数(nrounds)を決定し、学習率及び nrounds を固定し

(N=54,261)に割り当てた。Table 1 には 2 群間のた状態でその他のチューニングパラメータをグリ

患者背景の比較を示す。症例群および対照群の年

ッドサーチすることにより決定した。

齢はそれぞれ、平均 63.8 歳 (標準偏差 16.6 歳)

各機械学習モデルの予測パフォーマンスを評価

および 57.0 歳 (19.6 歳)であり、症例群の方が高するために、受信者操作特性曲線の曲線下面積

齢であった。また、男性の割合や併用薬剤数に関(AUROC)を算出後、DeLong テストでアルゴリズム間の比較をした。更に、本研究では症例群と対照しても症例群の方が高かった。これら以外の患者

群の患者数に大きな偏りがあるため、背景についてはすべての項目に関して症例群と対

precision-recall 曲線下面積(AUPR)も算出した。

照群で有意な違いが認められた (P<0.001)。

２．５．ALT の異常な増加リスクの上昇に関連す

次に、各機械学習アルゴリズムの予測パフォー

る 2 種薬物間の相互作用の検出

マンスを示す。訓練データにおいて、XGBoost モ

特定の 2 種薬物の併用が ALT の異常な増加リスク

デル (0.962; 95%CI, 0.958-0.965) > MLR モデルの上昇に関連するかを評価するための準備として、(0.902; 0.896-0.908) > ロジスティック LASSO 回

ロジスティック LASSO 回帰モデルの偏回帰係数か帰モデル (0.871; 0.864-0.878)の順に AUROC はら各特徴量の調整オッズ比(aOR)を算出した。次に高かった(Figure 1A; いずれも P<0.001)。しかし

この aOR の 95%信頼区間を見積もるためにブートながら、テストデータ(未知のデータ)に対するストラップパーセンタイル法を用いた。重複を許AUROC は 降 順 で 、 XGBoost モ デ ル (0.858;

すリサンプリングを実行することで計 2,000 個の0.846-0.868) > ロジスティック LASSO 回帰モデ

ブートストラップ標本を訓練データから生成した。

ル (0.843; 0.830-0.854) > MLR モデル (0.814;

これらブートストラップ標本それぞれに対し、上0.798-0.828) で あ っ た (Figure 1B; い ず れ も記と同様の手順でロジスティック LASSO 回帰分析

P<0.001)。AUPR に関しても同様に、XGBoostを実行し、1 特徴量に対し 2,000 個のパラメータ

は訓練・テストデータに関わらず最も高値であり、推定値を得た後、昇順に並べたパラメータ推定値

MLR モデルは訓練データに関してはロジスティの 50 番目から 1950 番目までの間を 95%ブートス

ック LASSO 回帰モデルよりも高値であるが、テトラップパーセンタイル信頼区間(95%BootCI)とストデータへの適合は低かった。すなわち、MLRした。

モデルは訓練データに対しては LASSO 回帰モデ
ルよりも AUROC および AUPR が高値であるが２．６．統計解析(Figure 1C)、未知のデータに対しては一転して低症例群および対照群間の患者背景の比較には、デ値であった(Figure 1D)。このことから MLR モデ

ータの分布状況に応じて、連続尺度に対してはウ

ルは訓練データに過剰適合している。

ェルチの t 検定もしくはウィルコクソンの順位和検定を実行し、分類尺度に関しては χ2 検定を実

3

秋元勇人

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

Table 1. Comparison of patient characteristics between case and control groups.
Case group(N=4,152)
63.8 (16.6)

Control group(N=54,261)
57.0 (19.6)

Male, n (%)

2,639 (63.6)

21,941 (40.4)<0.001

Number of concomitant drugs, median (IQR)

7.0 (4.0-10.0)

4.0 (2.0-6.0)<0.001

Characteristics
Age (years), mean (SD)P value<0.001<0.001

Hospital, n (%)
Itabashi

3,425 (82.5)

42,311 (78.0)

Hikarigaoka

370 (8.9)

6,107 (11.3)

Surugadai357 (8.6)

5,843 (10.8)

Hypertension

1,203 (29.0)

9,399 (17.3)<0.001Diabetes

1,412 (34.0)

15,035 (27.7)<0.001

Dyslipidemia

737 (17.8)

6,930 (12.8)<0.001

Heart failure871 (21.0)

5,623 (10.4)<0.001

Sepsis319 (7.7)

616 (1.1)<0.001

ALT (U/L)

182.0 (150.0-276.2)

14.0 (11.0-20.0)<0.001

AST (U/L)

171.0 (105.0-342.0)

19.0 (15.0-23.0)<0.0010.8 (0.5-1.5)

0.5 (0.4-0.7)<0.001361.0 (239.0-618.0)

209.0 (165.0-264.0)<0.001

Medical history, n (%)

Liver function tests, median (IQR)

TBL (mg/dL)
ALP (U/L)

Unpaired two-tailed Welch’s t-test was performed for differences in age. Wilcoxon
rank-sum test was performed for differences in number of concomitant drugs and liverfunction test values. Chi-squared test was performed for differences in categoricalvariables such as sex, hospital, and medical history. Abbreviations: ALP, alkaline
phosphatase; ALT, alanine aminotransferase; AST, aspartate aminotransferase; IQR,
interquartile range; SD, standard deviation; TBL, total bilirubin; U/L, units per liter.

4

秋元勇人

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

Figure 1. Comparison of predictive performance of each machine-learningalgorithm between training and testing sets.
(A) Area under receiver operating characteristic curve (AUROC) in training set and(B) testing set. (C) Area under precision-recall curve (AUPR) in training set and (D)testing set. Abbreviations: AUC, area under the curve; LASSO, least absoluteshrinkage and selection operator; MLR, multiple logistic regression; ROC, receiver
operating characteristic curve; XGBoost, extreme gradient boosting.

ロジスティック LASSO 回帰モデルにおいて、特(1.540; 1.075-4.829)、アスピリンとシロスタゾー

徴量として扱われた 1,050 の積項のうち、6 種のル(1.232; 1.143-8.138)であった。ジクロフェナク

薬物による 3 つの積項は ALT の異常な増加リスクとファモチジンに関しては、積項のみならず、個々の上昇と有意に関連していた。3 つの積項およびの薬物においても ALT の異常な増加リスクの上

これらの積項を構成する 6 種薬物の ALT の異常な昇と有意に関連していた：それぞれ、aOR, 1.319

増加リスクへの影響を Figure 2 に示す。3 つの積(95%BootCI,

項のうち、最もリスクの上昇と関連していたのは(1.332-2.071)。このことから、ジクロフェナクとジクロフェナクとファモチジンの組み合わせであファモチジンを併用した際の ALT の異常な増加った(aOR, 2.026; 95%BootCI, 1.160-4.317)。次いに関する aOR は 4.389 (点推定値; 個々の薬物ので、アセトアミノフェンとアンブロキソール

効果および積項の積)であった。

5

1.189-2.821) お よ び

1.643

秋元勇人

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

Figure 2. Effects of individual drugs and their product terms on risk ofabnormal elevation of ALT in logistic least absolute shrinkage and selection
operator (LASSO) regression model.
Three product terms had a lower limit of adjusted odds ratio 95%BootCI >1. Blue andred circles represent estimated adjusted odds ratio in original training set and medianof adjusted odds ratio in 2,000 bootstrap replicates, respectively. Red horizon
indicates adjusted odds ratio 95%BootCI. Abbreviations: 95%BootCI, 95%bootstrap percentile confidence interval; OR, odds ratio.

XGBoost モデルにおいて、ある患者が症例群か0.006)、ジクロフェナクとファモチジン(0.004)。

対照群のどちらであるかを予測するために重要な

更には、これら 2 つの積項を構成している 4 種薬

特徴量、すなわち特徴量重要度(feature

物の個々の効果もまた上位 50 にすべて含まれてimportance)を全 1,375 特徴量の中から上位 50 個

いた：ヘパリンナトリウム(0.013)、フロセミドに注目し Figure 3 に示す。この上位 50 の特徴量

(0.005)、ジクロフェナク(0.004)、ファモチジン

重要度において積項は 2 つ存在していた：ヘパリ(0.016)。

ンナトリウムとフロセミド(feature importance,

6

秋元勇人

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

Figure 3. Top 50 important features for prediction of abnormal elevation ofalanine aminotransferase in extreme gradient boosting (XGBoost) tree model.
The first column includes the top 50 important features of all the features that wereactually used in the XGBoost tree model. Feature importance (Gain) score indicates
how important each feature was in the construction of boosted decision trees within
the XGBoost model. A higher value of this metric when compared to another featuresuggests that it is relatively more important for construction of a predictive model.
The sum of all importance scores included in a trained XGBoost tree model is 1. The
symbol * indicates a product term of two drugs. Abbreviations: HOS, hospital; MH,
medical history; TC, therapeutic class.

7

秋元勇人

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

性が示唆された。

４．考察
本研究では、患者の医療情報が豊富に蓄積されている NUSM’s CDW を用いることにより、従来

５．結語の多変量解析手法である MLR はデータに対して

本研究では、患者の医療情報であるリアルワー

過剰適合を引き起こし得ること、近年注目されてルドデータと人工知能技術の 1 つである機械学習

いる機械学習アルゴリズムはデータへの過剰適合を組み合わせることにより、膨大な情報の中からを回避しつつイベントの予測に寄与している要因

注目する副作用に影響を及ぼし得る薬物間相互作の探索にも有用であることを示した。MLR と同様、用の検出を試みた。今後さらなる検討が必要ではロジスティック LASSO 回帰モデルは線形回帰ベあるものの、本研究で新たに得られた知見として、ースのアルゴリズムである。一方で、XGBoost モ

ジクロフェナクとファモチジンの併用はこれらのデルは線形回帰ではなく、決定木ベースのアルゴ

薬物の個々の効果の和よりも大きく ALT の異常リズムを用いている。本研究ではこれらの異なるな増加のリスクを上昇させる可能性が示唆された。

2 つのアルゴリズム間で共通して、ジクロフェナ
クおよびファモチジンの個々の影響だけでなく、

６．文献

これら薬物間の交互作用項もまた ALT の異常な

1)増加リスクの上昇に関連することが示唆された。
米国食品医薬品局が公表している the Drug

2)

Induced Liver Injury Rank (DILIrank) datasetによれば、ジクロフェナクは最も強く DILI が懸念 さ れ る 薬 物 群 (Most-DILI-concern drug
category)に属しており、このカテゴリに属する薬物は DILI のリスクが高く、DILI の原因薬物とし3)ても同定されている。11 本邦においてもジクロフ
ェナクは重篤な肝障害患者に対しては禁忌であり、このことはジクロフェナクの個々の効果として本研究においても検出された。ファモチジンは DILIの懸念が小さい薬物群(Less-DILI-concern drug

4)category)に属しているが、ファモチジンは DILIの原因薬物であるとみなされており、添付文書の警告欄にも DILI に関する記載がある。実際、本研究ではファモチジンは ALT の異常な増加リス

5)クの上昇に有意に関連することが示されている。
本研究で新たに得られた知見として、ジクロフェ
ナクとファモチジンを近い時期に併用すると ALTの異常な増加リスクが個々の薬物の影響の和より6)も大きくなる、すなわちこの 2 種薬物間には DILIのリスクに対して薬物間相互作用が存在する可能

8

Björnsson E, Olsson R. Outcome
and prognostic markers in severe
drug-induced
liver
disease.
Hepatology 2005; 42: 481–489.
Chalasani N, Bonkovsky HL,
Fontana R, et al. Features andoutcomes of 899 patients withdrug-induced liver injury: The
DILIN
prospective
study.
Gastroenterology
2015;
148:
1340–1352.
AkimotoH,
Nagashima
T,
Minagawa K, et al. Signal detectionof potential hepatotoxic drugs:
Case-control study using both aspontaneous reporting system andelectronic medical records. Biol
Pharm Bull 2021; 44: 1514–1523.
Church RJ, Watkins PB. In silico
modeling to optimize interpretationof liver safety biomarkers in clinical
trials. Exp Biol Med 2018; 243:
300–307.
de Abajo FJ, Montero D, Madurga M,
et al. Acute and clinically relevant
drug-induced
liver
injury:A
population based case-control study.
Br J Clin Pharmacol 2004; 58:
71–80.
Suzuki A, Yuen NA, Ilic K., et al.
Comedications alter drug-induced
liver injury reporting frequency:

秋元勇人

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

7)

8)

9)

Data mining in the WHO VigiBase™.
Regul Toxicol Pharmacol 2015; 72:
481–490.
Yazici C, Mutlu E, Bonkovsky, HL, etal. Risk factors for severe or fatal
drug-induced liver injury fromamoxicillin-clavulanic acid. Hepatol
Res 2015; 45: 676–682.
Kim SM, Kim Y, Jeong K., et al.
Logistic LASSO regression for the
diagnosis of breast cancer using
clinical demographic data and the
BI-RADS
lexiconforultrasonography. Ultrasonography
2018; 37: 36–42.
Low Y, Uehara T, Minowa Y., et al.

Predicting
drug-induced
hepatotoxicity using QSAR andtoxicogenomics approaches. Chem
Res Toxicol 2011; 24: 1251–1262.
10) Zhu X. W, Sedykh A, Liu SS. Hybrid
in silico models for drug-induced
liver
injuryusing
chemicaldescriptors and in vitro cell-imaging
information. J Appl Toxicol 2014; 34:
281–288.
11) Chen M, Suzuki A, Thakkar S, et al.
DILIrank: the largest reference drug
list ranked by the risk for developing
drug-induced liver injury in humans.
Drug Discov Today 2016; 21:
648–653.

9

長島卓也

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

低ナトリウム血症を起こしにくい抗うつ薬の同定
長島卓也 1)2)，早川隆 1)2)，秋元勇人 1)2)，皆川貴美乃 2)，髙橋泰夫 2)，浅井聰 1)2)

Identifying antidepressants less likely to cause hyponatremia
Takuya NAGASHIMA1)2)，Takashi HAYAKAWA1)2)，Hayato AKIMOTO1)2)，
Kimino MINAGAWA2)，Yasuo TAKAHASHI2)，Satoshi ASAI1)2)

要旨
抗うつ薬は副作用として低ナトリウム血症を引き起こすことが知られているが，各抗うつ薬のリスクについては統一見解が得られていない。そこで筆者は，①後方視的コホート研究，②不均衡解析，③薬剤疫学・薬力学解析の 3 種を組み合わせたトライアンギュレーション研究により，低ナトリウム血症を起こしにくい抗うつ薬の同定を試みた。その結果，ミルタザピン，フルボキサミン，ミルナシ
プランは，①血清ナトリウム値の低下が認められず，②低ナトリウム血症報告の有意な増加が認められず，③セロトニントランスポーターに対する結合親和性が低いという①②を説明可能な薬力学的特性を有していることから，他の抗うつ薬に比べ低ナトリウム血症を起こしにくいと考えられた。

１．はじめに

そこで筆者は，①後方視的コホート研究，②不均

抗うつ薬はうつ病をはじめとする様々な疾患の衡解析，③薬剤疫学・薬力学解析の 3 種を組み合治療に広く用いられている。中でも新世代抗うつ

わせたトライアンギュレーション研究により，低薬は，旧世代抗うつ薬で問題視されていた心毒性

ナトリウム血症を起こしにくい抗うつ薬の同定を等の副作用を起こしにくいことから第一選択薬と試みた。

して推奨されている。しかしながら近年，一部の副作用については新世代抗うつ薬の方が旧世代抗うつ薬よりも起こりやすいことが明らかとなって

２．対象及び方法

きた。低ナトリウム血症はそのような副作用の典２．１型例であり，進行すると痙攣や意識障害といった後方視的コホート研究

データソースには日本大学臨床データベース

重篤な症状を引き起こす。加えて，低ナトリウム血症の初期症状(食欲低下，倦怠感等)はうつ症状と類似しているため，軽症のうちにその発生を正(NihonUniversity

Clinical

Data

SchoolWarehouseofMedicine’s[NUSM’s

CDW],

2004–2020)を用いた。抗うつ薬誘発低ナトリウム

しく見極めるのは困難である。故に，抗うつ薬誘血症は主に高齢者において起こりやすいことが知発低ナトリウム血症のリスクを最小限に抑えるにられているため，解析対象は 60 歳以上の高齢者とは，低ナトリウム血症を起こしにくい抗うつ薬をした。曝露因子は新世代抗うつ薬の初回処方とし，予め同定しておくことが重要である。

アウトカムは投与開始から 30 日以内における血抗うつ薬と低ナトリウム血症の関係については

清ナトリウム値の変化を用いて評価した。群間の複数の海外エビデンスが存在するが，各抗うつ薬

患者背景の違い(年齢，性別，合併症，併用薬，投のリスクについては統一見解が得られていない。

与前の血清ナトリウム値)は多変量回帰分析によ1）

日本大学医学部生体機能医学系薬理学分野
日本大学医学部臨床試験研究センター
長島卓也：nagashima.takuya@nihon-u.ac.jp
2）

1

長島卓也

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

り調整した。P < 0.05 を統計学的に有意と判定しSSRI のクラス内比較において，血清ナトリウム値た。本研究は日本大学医学部倫理委員会の承認をの有意な低下はパロキセチン投与群で認められた。

得た上で実施した(承認番号: P21-01-0)。

セルトラリン投与群及びエスシタロプラム投与群

２．２においても血清ナトリウム値の低下傾向が認めら

不均衡解析

データソースには医薬品医療機器総合機構が公れた。一方で，フルボキサミン投与群では血清ナ

開 し て い る 副作 用 報 告デ ータ ベ ー ス (Japanese

トリウム値の低下が認められなかった。SSRI に属

Adverse Drug Event Report [JADER] database,

する薬物間で，血清ナトリウム値の変化度合いに

2004–2020)を用いた。解析対象は後方視的コホー有意な差が認められた。患者背景の違いを統計学ト研究と同じく 60 歳以上の高齢者とした。曝露因的に調整しても，その差は依然として有意であっ子は新世代抗うつ薬の使用とし，アウトカムは低た。

ナトリウム血症/抗利尿ホルモン不適合分泌症候

SNRI のクラス内比較において，血清ナトリウム

群(SIADH)の報告オッズ比を用いて評価した。群間値の有意な低下はデュロキセチン投与群で認めらの患者背景の違い(年齢，性別，合併症，併用薬)れた。一方で，ミルナシプラン投与群では血清ナ

は傾向スコアマッチングにより調整した。P < 0.05

トリウム値の低下が認められなかった。SNRI に属を統計学的に有意と判定した。

する薬物間で，血清ナトリウム値の変化度合いに２．３
薬有意な差が認められた。患者背景の違いを統計学

薬剤疫学・薬力学解析
剤

疫

学

・

薬

力

学

解

的に調整しても，その差は依然として有意であっ析

た。

(pharmacoepidemiological–pharmacodynamic

３．２[PE–PD] analysis)は，薬剤疫学データと薬力学デ不均衡解析

ータを組み合わせることで有害事象の分子メカニ

新世代抗うつ薬のクラス間比較において，低ナズムを探索する新たな手法である。本研究では，トリウム血症報告の有意な増加は SSRI 使用群及各抗うつ薬の血清ナトリウム値の変化又は低ナト

び SNRI 使用群で認められた一方，NaSSA 使用群でリウム血症の報告オッズ比と，各標的分子に対すは認められなかった。SSRI のクラス内比較においる結合親和性との間の相関を評価した。標的分子て，低ナトリウム血症報告の有意な増加はパロキ

としてはセロトニン・ノルアドレナリン・ドパミ

セチン使用群，セルトラリン使用群及びエスシタ

ントランスポーター及びセロトニン・アドレナリ

ロプラム使用群で認められた一方，フルボキサミ

ン・ドパミン・ヒスタミン・ムスカリン受容体をン使用群では認められなかった。SNRI のクラス内

解析対象とした。P < 0.05 を統計学的に有意と判比較において，低ナトリウム血症報告の有意な増定した。

加はデュロキセチン使用群で認められた一方，ミルナシプラン使用群では認められなかった。
３．３

３．結果
３．１

薬剤疫学・薬力学解析

後方視的コホート研究で得られた各抗うつ薬の後方視的コホート研究

血清ナトリウム値の変化は，セロトニントランス

新世代抗うつ薬のクラス間比較において，血清ポーター(SERT)に対する結合親和性と有意に相関ナトリウム値の有意な低下は選択的セロトニン再していた。一方で，他のトランスポーター・受容

取り込み阻害薬(SSRI)投与群及びセロトニン・ノ体に対する結合親和性との間に有意な相関は認め

ルアドレナリン再取り込み阻害薬(SNRI)投与群でられなかった。SERT の結合親和性に対する有意な認められた。一方で，ノルアドレナリン作動性・相関は，不均衡分析における各抗うつ薬の低ナト

特異的セロトニン作動性抗うつ薬(NaSSA)投与群

リウム血症報告オッズ比を用いても依然として認では血清ナトリウム値の低下が認められなかった。

められた。

新世代抗うつ薬のクラス間で，血清ナトリウム値の変化度合いに有意な差が認められた。患者背景

４．考察の違いを統計学的に調整しても，その差は依然と新世代抗うつ薬のクラス間比較において，血清して有意であった。

2

長島卓也

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

ナトリウム値の低下は SSRI 投与群及び SNRI 投与

血中ナトリウム濃度の制御を担う ADH は中枢神経群で認められた一方，NaSSA(ミルタザピン)投与群

系で産生されることから，抗うつ薬が中枢作用をでは認められなかった。低ナトリウム血症報告に介して低ナトリウム血症を引き起こしている可能関しても，ミルタザピン使用群においてのみ有意性は十分に考えられる。本研究において，血清ナ

な上昇が認められなかったことから，ミルタザピ

トリウム値の低下と SERT に対する結合親和性とンは他の新世代抗うつ薬に比べ低ナトリウム血症の間に有意な相関が認められたことから，抗うつを起こしにくい可能性が示唆された。この知見は薬誘発低ナトリウム血症は SERT の阻害を介して海外における複数の疫学研究結果に一致するもの

いる可能性が示唆された。同時に，ミルタザピン，

であり，低ナトリウム血症リスク低減におけるミフルボキサミン，ミルナシプランによる低ナトリ

ルタザピンの有用性は日本人患者においても成立

ウム血症の起こりにくさは，SERT に対する結合親すると考えられた。

和性が低いという薬力学的特性からも支持された。

SSRI のクラス内比較ではフルボキサミン投与群において，SNRI のクラス内比較ではミルナシプラ

５．結語

ン投与群において血清ナトリウム値の低下が認め

ミルタザピン，フルボキサミン，ミルナシプラられなかった。低ナトリウム血症報告に関しても，ンは，①血清ナトリウム値の低下が認められず，

フルボキサミン使用群及びミルナシプラン使用群②低ナトリウム血症報告の有意な増加が認められにおいてのみ有意な上昇が認められなかったことず，③SERT に対する結合親和性が低いという①②から，フルボキサミン及びミルナシプランは他のを説明可能な薬力学的特性を有していることから，

SSRI・SNRI に比べ低ナトリウム血症を起こしにく他の抗うつ薬に比べ低ナトリウム血症を起こしにい可能性が示唆された。本研究で得られたこの新くいと考えられた(図 1)。本研究は，現代の抗う規知見に関しては，今後さらなる研究を重ね，そつ薬療法を最適化する上で有用な臨床的知見を提の妥当性を検証する必要があると考えられた。

供するのみならず，将来，より安全な抗うつ薬を

抗うつ薬誘発低ナトリウム血症の機序は未だ解開発する上で重要な薬理学的知見を提供するもの

明されていないが，複数の研究において抗利尿ホである。

ルモン(ADH)の過剰分泌の関与が示唆されている。

図1

本研究の要約3長島卓也
日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

６．文献
1)

Nagashima T, Hayakawa T, Akimoto H, et al.
Identifying Antidepressants Less Likely to
Cause Hyponatremia: Triangulation ofRetrospective Cohort, Disproportionality,
andPharmacodynamic
Studies.
Clin
Pharmacol Ther 2022; 111: 1258–1267.

4

他

早川

隆

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

日本大学医学部臨床情報統合データベースに基づき疾患リスク解析を行う機械学習パイプラインの構築
早川隆 1)2)，長島卓也 1)2)，秋元勇人 1)2)，
皆川貴美乃 2)，髙橋泰夫 2)，浅井聰 1)2)

A machine learning pipeline for risk analysis based on the
integrative database of clinical information in NUSM
Takashi HAYAKAWA1)2)，Takuya NAGASHIMA1)2)，Hayato AKIMOTO1)2)，
Kimino MINAGAWA2)，Yasuo TAKAHASHI2)，Satoshi ASAI1)2)
要旨
日本大学医学部臨床情報統合データベースに蓄積されている薬剤処方・基礎疾患・検査値等の時系
列情報から従来の疫学的手法よりも高精度に疾患リスクを見積もる機械学習パイプラインを構築した。データベースに記録されているイベント情報に基づき後ろ向きコホートを抽出し、機械学習アル
ゴリズムが適用できるよう、観察期間の各月の薬剤の投与期間・総投与量，基礎疾患の罹患期間，検査値の推移などの値を時系列順に並べたデータテーブルを自動生成するプログラムコードを開発した。そしてマルチカーネル学習の GPU 上の高速実行コードを開発し、データテーブルから標的疾患発症の非線形リスクを高速に推定することを可能にした。

上と言わざるを得ない。我々は上記 2 点を克服す

１．序論
我々のグループでは日本大学医学部の附属病院

る第一歩として、データベースに含まれる臨床情における 2004 年 1 月以降の薬剤処方・病名・検査報の時系列を従来よりも大規模かつ自動的に抽出

値の全記録情報からなる臨床情報統合データベー

し、機械学習アルゴリズムを適用可能な標準形式

スを構築し、これを用いた疾患リスクの研究を行に変換し、そこから疾患リスクを高速に推定し統ってきた。データベースを用いることによって、計的評価を与える機械学習プログラムのパイプラ各臨床研究ごとに一からデータ収集を行う場合とインを開発した。特に ATC 薬理作用・化学分類あ比べて効率的な研究が可能となった。近年、このるいは研究者の設定したカスタム分類ごとの薬剤

ような臨床情報データベースに機械学習の手法をの標準化投与量の算出を自動化したことで、投与適用して、従来の疫学的手法を超える精度で疾患量に基づく精密なリスク評価が可能となった。ま

リスクを評価しようとする試みが盛んになされてた、従来標準的に用いられてきた(一般化)Cox 回

いる 1)。しかしながら、このようなデータベース

帰法よりも時間的情報を精密に抽出できるマルチから機械学習によって高精度な情報を取り出すにカーネル法による最尤推定とその高効率実行コー

は、(1)機械学習を適用可能なデータフォーマット

ドを開発したことで、薬剤の投与期間や投与量なへの自動変換，(2)データの大規模性を余すところ

どの説明変数の変化に伴う疾患リスクの非線形変なく活用するための機械学習アルゴリズムの高効化を系統的・効率的に評価することが可能となっ率実装，の 2 つが不可欠であり、これまで発表さた。

れてきた先行研究は上記 2 点において未だ発展途

1）

日本大学医学部生体機能医学系薬理学分野
日本大学医学部臨床試験研究センター
早川隆：hayakawa.takashi@nihon-u.ac.jp
2）

1

早川

隆

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要の場合、このモデルは従来疫学研究で用いられて

２．標準時系列データテーブルと疾患リスクハザ

きたモデルと一致する。

ードモデル

上記のモデルでリスク関数を推定するためには、

一般的に疫学研究では疾患発症リスクを記述す

数万人単位の患者の数百〜数千の説明変数の値をる統計モデルとして、ある時刻に単位時間あたり観察期間の各月ごとに用意する必要がある。臨床

どれだけの確率でその疾患を発症するか(ハザー

情報データベースに格納されている情報は、概ね

ドレート)を、薬剤服用の有無・検査値・基礎疾患

図 1(b)のようなテキスト形式になっており、機械の有無などの説明変数の関数として表すハザード

学習のアルゴリズムを適用可能なフォーマットへ

モデルが用いられ 2)、本研究でもこのモデルを採の変換が必要であった。薬剤処方情報の変換では用した。一般的な疫学研究のモデルと本研究の機各月の服用量を求めるために、ある薬剤カテゴリ

械学習モデルの相違点は、臨床情報データベース

ー(例えば ATC 化学分類 C08CA)の全ての薬剤の当に含まれる大量の説明変数候補から人為的に説明

該月の投与量を計算し、それらを薬剤添付文書に変数を絞り込む操作を最小限に抑えることができ、記載されている標準一日投与量を基準単位としてさらに説明変数に対して非線形に増加するリスク

合計する必要があった。基礎疾患については、個々

因子を複数推定できるようになる点である。

の ICD10 小分類ごとではなく、慢性腎臓病(stage3

以下にモデルの概要を簡単に説明する。図 1(a)以降): N18.3-N18.5 といった臨床的な意味付けの左に示すように各患者ごとに観察期間中の各月に可能なグループ分けをおこなった上で、グループ

おいて、ATC 薬理作用・化学分類ごとの薬剤の服ごとの罹患の有無・罹患期間を説明変数の値とし用量・服用期間, (補完された)検査値の推移,て算出する必要があった。検査値についても、

ICD10 コードで表された疾患グループの罹患の有HbA1c (JDS)値と HbA1c (NGSP)値の変換や、異な無・罹患期間などが説明変数値として与えられてる検査会社の同じ検査項目をまとめるなどの前処いるものとする。本研究のハザードモデルでは、理を必要とした。こうした多数のデータクリーニ

この説明変数のそれぞれに対して標的疾患の非線

ングのステップを自動化するプログラムを作成し、形リスク関数が設定されており[図 1(a)中]、説明

図 1(b)の形式の生データから図 1(a)左に示され変数の値に応じて標的疾患の発症リスクが増加し、る説明変数値の時系列を表すデータテーブルを生

この各説明変数ごとのリスク増加の総和として当成できるようにした。

該月にその患者が標的疾患を発症するハザードレートが定まる。各リスク関数はデータから統計的に推定する。説明変数が少数でリスク関数が線形

2

早川

隆

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

図 1. (a)標的疾患発症の非線形ハザードモデル (b) 臨床情報統合データベースのデータ形式の概要

間の方が主たるリスク要因なのか、といった基本

３．マルチカーネル法に基づくスパース正則化付的な疫学的な問いに答えることができなかった。

き最尤推定

他方で、2000 年代に入ってから機械学習分野では本研究では、前節で述べた大量の説明変数それ

多数の非線形関数を含むモデルの最尤推定とそのぞれの非線形リスクを推定する機械学習プログラ

統計的性質についての研究が急速に進んでおり、ムコードを開発した。非線形リスクの推定は従来

このような技術の一つであるマルチカーネル法をの疫学研究においてもスプライン関数を用いた方用いることで上記の問いに答えることができるよ法が用いられていたが、せいぜい 1〜2 個の非線形うになっていた 3)。大量に説明変数がありそれほ関数しか推定対象に含めることができなかった。

どデータ量がない場合でも、少数の説明変数と非このため、薬剤の現在の投与量と過去の総投与量線形関数を用いて疾患リスクが表せるならば、ほのどちらが疾患の主たるリスク要因なのか、ある

とんどのリスク関数を零とするスパース正則化のいはその薬剤治療が適応となる基礎疾患の罹患期

3

早川

隆

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

ついた推定を行うことで、第二種の統計的過誤を十〜数百個の説明変数が対応する。

最小限に抑えた上で、重要な説明変数の非線形リ

このような大規模な解析における計算量とメモ

スク関数を精度よく推定することができる。そしリ容量の問題を我々は、(i) 収束の速いアルゴリズて、薬剤投与量と基礎疾患のどちらが標的疾患のムの使用、(ii) GPU アクセラレーターを用いた高主たるリスク要因なのか、といった問いに対して、

速化、(iii) GPU 付属メモリへのデータの効率的などちらのリスク関数が非零値と推定されるかを調割り振り、の 3 点で工夫を凝らした計算プログラ

べることで答えることができる(マルチカーネル

ムを開発することで解決した。一般的に無料公開

法のオラクル性として知られる 4))。

されている PyTorch・TensorFlow といった機械学

また、従来の疫学研究ではハザードモデルのリ

習ライブラリーはこれらの点で不十分であった。

スク推定にもっぱら(一般化)Cox 回帰法が用いら

まず、スパース正則化付きの最尤推定には拡張れてきた。Cox 回帰法では、統計モデルとデータ

ラグランジアン法 5)を用いた。スパース正則化付から自然に定まる尤度を最大化するのではなく、

き尤度関数は微分不可能な点を含む凹関数であり、大幅に情報を省いて構成した部分尤度を最大化す

勾配法やニュートン法といった単純な方法は利用る。この部分尤度は、同時刻(あるいは同年齢)の患できない。非平滑凸最適化法を用いる必要がある者のうちどの患者が標的疾患を発症したか、といが、これには大きく分けて二種類の方法がある。

った患者間比較に基づいてのみ算出されるため、一つは Nesterov 加速法と呼ばれる方法とその派

時間的連続性に関する情報が大幅に省かれる。従生法 6)で、もう一つが拡張ラグランジアン法であ来の疫学研究は、患者エントリーの後、定められる。前者では尤度を最大化する際に、最大尤度かたチェックポイントまで説明変数の情報を更新しらの誤差を大域的に定数×計算回数の−２乗以下ないデザインが多く、この場合 Cox 回帰法で情報に抑えて収束させることが保証されており、後者を省くことが一定の好ましい効果をもたらしていでは最大尤度周囲の局所において誤差を二次収束た。しかしながら、臨床情報データベースを用いさせる(定数×計算回数の指数関数の指数関数以る場合、観察期間中の当該患者の全ての説明変数下に抑える)ことが保証されている。実装の容易さの正確な時系列情報が容易に得られ、Cox 回帰法のため前者の方がよく用いられるが、本研究ではによって時間的情報を大幅に捨ててしまうことは

前者は実用に足らず後者の性質の方が重要である

好ましくない。

ことが判明し、この方法を採用した。

以上の考察に基づき、本研究ではマルチカーネ

次にこの拡張ラグランジアン法において計算用

ル法を用いたハザードモデルのリスク関数の最尤メモリを節約する近似法を用いる必要があった。

推定、およびそれに付随して疫学的研究で必要とマルチカーネル法ではデータ長 T(=431,698[人・される適合度検定や信頼区間推定といった統計処月])に対して説明変数 xi ごとに T2 の要素を持つ行

理 を 行 う プ ロ グ ラ ム ラ イ ブ ラ リ を 、 C++ /列 Gi (Gram 行列という)を操作する必要があるが、OpenACC 言語で開発した。

このサイズのデータを計算機のメモリに載せることは不可能である。これを解決するいくつかの方法が知られており、我々は文献 7)に従い、不完全

４．プログラムライブラリの計算効率性・メモリ

Cholesky 分解と呼ばれる G≒LLT (L は要素数 TM

効率性

個の行列, LT は L の転置行列)なる近似を用いた。

前節で述べたマルチカーネル法の最尤推定は、M を大きくしていき、 M=T となる時に近似ではエントリー患者の各月ごとの説明変数の値を全てなく完全に正確な計算となる。M<T では、近似計推定に用いるため、かなり大きな計算量が必要と算のため正確な結果を得られない恐れがあるが、され、また計算中にこれらのデータを常時格納す

実用上はこの近似は図 2 の例のように M=40 程度るためにかなりのメモリ容量が必要となる。我々

で既に行列の Frobenius ノルムに関して 99.9%以のグループの研究プロジェクトの一つとして認知上の近似精度を出せるため問題にならない。また、症の発症リスクの解析を行なっているが、患者条

拡張ラグランジアン法の内部でニュートン法が用件を厳しく絞り込んだ場合でもデータ長はいられるが、ニュートン法もまたデータ長 T に対

431,698 [人・月]に及び、この一つ一つに対して数

4

早川

隆

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

して O(T2)のメモリ, O(T3)の計算量を必要とする。

計算量を大幅に減らすことに成功した(メモリ制

我々は、ニュートン法をメモリ制限 BFGS 法 8)で限 BFGS 法は近似法ではないので結果の精度には置き換えたアルゴリズムを用いることでメモリ・影響しない)。

図 2. データ長 T=431,698[人・月]の認知症発症リスクの推定であらわれる代表的なGram 行列の不完全 Cholesky 分解 G≒LLT (L は T×M 行列)の近似誤差。縦軸の近似誤差は|G− LLT |/|G|で表した(|・|は行列の Frobenius ノルム)。

最後に、これらのアルゴリズムは全て GPU アク

５．結語・展望セラレーター上で実行されるようにコードを改良

大規模臨床情報データベースを活用し従来の疫した。近年では CPU の性能限界のため、大きな計学的解析よりも高精度な疾患リスク解析を行うた

算は全て GPU 上で実行することが慣例となってきめに、データベースに格納されている情報を適切ている。この際、CPU-GPU 間の通信は通常極めてなフォーマットに自動変換し、大規模データに適遅く、実行速度を上げるためのベストな方法は、した数学的特性を持つ機械学習アルゴリズムを適全ての計算を GPU に行わせ、CPU-GPU 間のデータ用するプログラムパイプラインを作成した。開発

通信を極力無くすこととされる。我々は拡張ラグしたプログラムは大規模解析の自動化•計算効率

ランジアン法のほぼ全ての計算を GPU 上で行うコ性・メモリ効率性の高さといった点で有用であるードを開発し、4CPU コアの場合と 4CPU コア+4GPU

ことを確認できた。このプログラムによって今後

カードの場合を比べて 30 倍近い大幅な計算速度

具体的に種々の疾患リスクの解析を進めていけるの向上を確認した[表 1]。GPU 計算にはメインメモものと期待される。実際にいくつかの研究プロジ

リは使用できないため、データを効率的に GPU 付

ェクトで解析が進行中であり、近日論文公開予定

属メモリに格納する必要があり、この点をうまくである。また、このプログラムをベースとしてベ調整することで高速化が達成された。

イズ推論を取り入れたさらに精緻な解析プログラムの開発も進行中であり、本研究結果がその基礎としての役割を果たしている。

5

早川

隆

他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

表１

認知症発症リスクの推定に要した時間(コホートサイズ 431,698 人・月)

計算環境
4×CPU(Intel Xeon E5-2680 V4)
4×CPU(Intel Xeon E5-2680 V4) + 4
×Tesla P100 16GB

57 説明変数

661 説明変数

2187.3±552.4(計算時間大のため

[秒]

評価困難)

78.3±14.4 [秒]

823.4±175.2 [秒]＜謝辞＞
本研究での計算プログラム開発の一部は、東京工業大学のスーパーコンピュータ TSUBAME3.0 を利用して実施した。
６．文献
1)
Shinozaki A. "Electronic medical records
and machine learning in approaches todrug development," a peer-reviewed bookchapter in "Artificial intelligence inoncology drug discovery and development."
IntechOpen. 20202) Kleinbaum DS ， Survival analysis: A
self-learning text.
3rd Ed.
Springer.
2011.
3) Lanckriet, NGR. Bartlett CP, Ghaoui LE,
Jordan MI. Learning the kernel matrix
with semidefinite programming. Journalof Machine Learning Research 2004;
5:27-72.
4) Bach FR. Consistency of the group lasso
and multiple kernel learning. Journal of
Machine Learning Research . 2008;9(6)5)

Suzuki T, Tomioka R. SpicyMKL: a fastalgorithm for multiple kernel learning withthousands of kernels.
Machine Learning.
2011; 85(1):77-108.
6) Nesterov Y. Gradient methods forminimizing
composite
functions.
Universite catholique de Louvain, CORE
Discussion Papers, 2007
7) Bach FR, Jordan MI. Kernel independent
component analysis. Journal of Machine
Learning Research ,2002;3:1-48.
8) Liu DC, Nocedal J. On the limited
memory BFGS method for large scale
optimization.
Mathematical
Programming, 1989;45:503-528.

6

皆川貴美乃他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

DLGAP1 ノックアウトマウスの表現型解析
皆川貴美乃 1)，早川隆 1)2)，秋元勇人 1)2)，長島卓也 1)2)，
髙橋泰夫 1)，浅井聰 1)2)

Behavioral characterization of DLGAP1 knockout mice with
SHIRPA primary screen
Kimino MINAGAWA1)，Takashi HAYAKAWA1)，Hayato AKIMITO1)2)，
Takuya NAGASHIMA1)2), Yasuo TAKAHASHI1)2), Satoshi ASAI1)2)
要旨
Discs large associated protein（DLGAP）は，シナプスを構成する足場タンパク質であり，精神・神経疾患への関与が報告されている．本研究では，DLGAP1 ノックアウト（DLGAP1-KO）マウスの表現型解析として，網羅的行動テストバッテリーを行った．その結果，8~10 週齢における DLGAP1-KO マ
ウスでは野生型マウスと比較して脱糞数の有意な増加が見られ，恐怖関連行動を引き起こす可能性が示唆された．

実験動物

１．はじめに精神・神経疾患は，単一遺伝子の変異に基づく

C57BL/6N を遺伝的背景とする DLGAP1 遺伝子欠疾患とは異なり，環境因子とともに多因子性を示

損（DLGAP1-KO）マウスは，Cyagen 社から購入しすことからその病態発症機序は複雑である．認知た．ヘテロ接合型マウス同士の交配で得られた，機能障害や反復行動など不均一な行動表現型を示

雌雄 8〜10 週齢の DLGAP1 野生型，ヘテロ接合型，す精神・神経疾患の原因として，シナプス構成成

ホモ接合型マウス（各群 11 匹〜12 匹）を使用し分のゲノム変異が多数報告されている 1), 2)．

た．実験動物の取り扱いは，日本大学医学部実験

Discs large associated protein（DLGAP）は，シ

指針と日本大学動物実験マニュアルを遵守し，日

ナプス後肥厚（postsynaptic density: PSD）を構

本大学実験動物委員会により承認された実験課題

成する足場タンパク質であり，1〜5 のアイソフォ（承認番号：AP20MED067-1）として行った．日本ームが知られている．DLGAP1〜4 は脳内で高発現

大学医学部実験動物施設内において，恒温 23±2

し，これらの遺伝的変異は統合失調症や強迫性障度，恒湿 55±5%，明暗サイクルを 12 時間 (8:00

害などに関与することが報告されている〜20:00) とし，自由飲水摂食下にて飼育した．

3）

．また

行動テストバッテリー

DLGAP1 では神経系以外の機能として，脂肪細胞の4)に関わることが報DLGAP1-KO マウスの表現型スクリニーングとし告されている．本研究では DLGAP1 の機能を検討すて，理化学研究所マウス表現型解析開発チームでるために，ノックアウトマウスを用いて表現型解行われている RIKEN modified-SHIRPA 法を用いた析を行った．

6)

増殖と分化や癌細胞の浸潤5)．Viewing jar（高さ 30 cm×内径 10 cm のアク

リル製シリンダー）内にマウスを入れて５分間，
姿勢，自発運動活性，呼吸の荒さ，震えの有無の

２．対象及び方法1）

日本大学医学部臨床試験研究センター
日本大学医学部生体機能医学系薬理学分野
皆川貴美乃：minagawa.kimino@nihon-u.ac.jp
2）

1

皆川貴美乃他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

観察を行った．この時，排尿の有無と排便数を記

前進中の骨盤の高さおよび尾の高さについて観察

録し，特異な動きは別に記録した．Arena（内径を行った．30 秒間の行動量は，11 cm×11 cm を 1

60cm×35 cm×20 cm アクリル製の箱）での行動観

マスとして移動したマスを数えた．観察内容は，察は，約 30 cm の高さから落としたマウスが動き

表 1 に示すようにスコアリングにより評価した．

出すまでの時間および 30 秒間の行動量と歩き方，

表１

観察項目とスコア

間や 30 秒間の行動量，歩き方について，野生型と統計解析得られたデータは，平均値±標準誤差で示した．

ホモ型およびヘテロ型マウスとの間に有意差はな

統 計 解 析 は one-way ANOVA と 多 重 比 較 検 定

かった（表 2）．雌雄共に野生型と比較してホモ型（Tukey-Kramer test あるいは Steel-Dwass test）

マウスでは，尾の位置が高いマウスの割合が高いを行い，*p < 0.05，**p < 0.01 を有意差ありと（雄：45% vs 82%, 雌：27% vs 73%, 図 2 上段）．

した．またスコアリングデータにおいては比率でまた骨盤の高さについては，ホモ型およびヘテロ示した．

型マウスの方が野生型と比較して高い傾向にある
一方で，ホモ型の雌マウスでは，わずかに床に触れる程度まで骨盤の位置が低いマウスが観察され３．結果た（図 2 下段）.

Arena における観察の結果，動き出すまでの時

表2

SHIRPA スクリーニングによる DLGAP1-KO 表現型解析の結果（各群 n=12）

2

皆川貴美乃他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

歩行中の尾の高さ（雌）

歩行中の尾の高さ（雄）
ホモ型

ホモ型

ヘテロ型

ヘテロ型

野生型

野生型
0%

20%

40%

60%

水平状態

高い

80%

0%

100%

歩行中の骨盤の高さ（雄）
ホモ型

ヘテロ型

ヘテロ型

野生型

野生型
20%

40%

3 mm浮いている

図１

60%

40%

60%

水平状態

高い

80%

100%

80%

100%

歩行中の骨盤の高さ（雌）

ホモ型

0%

20%

80%

0%

100%

20%

わずかに床に触れる

3 mm以上浮いている

40%

60%

3 mm浮いている

3 mm以上浮いている

歩行中の尾の長さ（上段）と骨盤の高さ（下段）の各群での比率

Viewing jar 内の観察では，各群のマウスにおいで有意な増加が見られた（図 2 右下）．排尿の有無て，形態学的変化は見られず，姿勢や自発運動活についても雌ではホモ型，ヘテロ型共に野生型と性，呼吸の荒さ，震えの有無においても特異な変比較して排尿したマウスの割合が高い（図 2 右上）．

化は観察されなかった（データは示さない）．一方

雄では，ホモ型のマウスでのみ野生型と比較してで，雌の脱糞数については，野生型と比較しての脱糞数に有意な増加が認められた（p = 0.0245，

ホモ型（p = 0.0083）とヘテロ型（p = 0.0067）

図 2 左下）
．

雌

雄
8
8.00

8.008

*

**

6.006

**

糞の個数

糞の個数

6.00
6

4.00
4

4.00
4

2.00
2

2.002

0.00
0

0.000

野生型

ヘテロ型

ホモ型

野生型

ヘテロ型

図 2．Viewing jar 内での観察：排尿の有無と脱糞の個数（各群 n=11）

3

ホモ型

皆川貴美乃他

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要

４．考察

６．文献
1)

Daniel HG, Jonathan Fl. Genetics andgenomics of psychiatric disease. Science.
2015; 349(6255): 1489-94.
2) Myrrhe VS, Casper CH. Synapse pathology
in psychiatric and neurologic diseaseCurr
Neurol Neurosci Rep. 2010;10: 207–214.
3) Rasmussen AH, Rasmussen HB, et al. The
DLGAP family: neuronal expression,function and role in brain disorders. Mol
Brain. 2017; 4;10(1):43.
4) Zhang J, Yang J, Yang N, et al. Dlgap1
negatively regulates browning of white fat
cells through effects on cell proliferation
and apoptosis. Cang M.
Lipids HealthDis. 2020;19(1):39
5) Leanne Li, Qiqun Zeng, et al. GKAP Acts as
a Genetic Modulator of NMDAR Signaling
to Govern Invasive Tumor Growth. Cancer
Cell. 2018; 33(4): 736–751.

本研究では，遺伝子改変マウスの網羅的な表現
型 解 析 方 法 と し て 有 用 で あ る RIKEN
Modified-SHIPRA 法を用いて，DLGAP1-KO マウスの初期スクリーニングを行った．本検討では，8〜10
週齢のマウスを使用して観察評価を行ったが乳幼児期の発達段階において，身体的特徴（耳介の開展，眼瞼開裂，毛生）や哺乳行動は，野生型とDLGAP1-KO マウスとの間に変化は観察されなかった．テスト期間中ではない 4〜6 週齢のホモ型マウスでは，自身の毛繕い行動による臀部の脱毛が雄
22 匹中 4 匹，雌 17 匹中 4 匹のマウスで観察された．この脱毛が続いたのは１週間程度でその後脱毛は改善した．過度の毛繕い行動は，ストレス状態を示す指標となる．またホモ型の雌雄マウスに6)おいて，恐怖関連行動の指標の１つである脱糞数の有意な増加が見られたことから，DLGAP1-KO マ
ウスは情動機能の異常が引き起こされる可能性が示唆された．今回の検討は，予備的行動観察であることから，今後は 24 時間の継時的な行動観察や情動試験を行うことで総合的な評価ができると考
えている．

５．結語
DLGAP1-KO マウスの表現型解析において，予備的行動観察により恐怖関連行動を示す可能性が示
唆された．

4

Masuya H,
Inoue M, et al.
Implementationofthemodified-SHIRPA
protocolforscreening of dominant phenotypes ina large-scale ENU mutagenesis
program. Genome
2005;16(11):829-37

日本大学医学部臨床試験研究センター研究紀要
Bulletin of the Clinical Trials Research Center,
Nihon University School of Medicine

編集委員会
委員長

髙橋泰夫

委

員

西山博孝

幹

事

葛西玲広

Editorial Board
Editor-in-Chief

Yasuo TAKAHASHI

Associate Editors

Hirotaka NISHIAYMA

Managing Editors

Reo KASAI

発行者

日本大学医学部臨床試験研究センター長 浅井発行所

日本大学医学部〒173-8610 東京都板橋区大谷口上町 30-1

Publisher聰℡03-3972-8111

Satoshi ASAI
Director, Clinical Trials Research Center,Nihon University School of Medicine
30-1,Ohyaguchi-kamicho,Itabashi-ku,Tokyo 173-8610 JAPAN
Phone +81-3-3972-8111