徳島大学インタビュー

徳島大学大学院 医学域 医科学部門内科系 臨床薬理学分野は、2020年10月より論文探索AI「KIBIT Amanogawa」を導入しています。同研究室教授／徳島大学病院薬剤部長の石澤啓介氏と、徳島大学病院薬剤部の濱野裕章氏に、利用の実際や文献検索の課題、今後の活用の可能性についてうかがいました。

■ AIの活用で効率化と新たな視点による発見が可能に

━━━　主な研究内容と、KIBIT Amanogawaを導入された背景をお聞かせください。

石澤：  当研究室のメイン研究テーマは「ドラッグ・リポジショニング」（以下：DR）です。DRとは、臨床で使用されている既存薬の新たな薬理作用を探索し、他の疾患の治療薬としての適応拡大につなげる研究と創薬戦略を指します。通常、情報源として医療ビッグデータが用いられ、当研究室では特にJADER^＊1、FAERS^＊2などの有害事象自発報告データベースを活用しています。

具体的な研究手法は、例えば昨年学会で報告した事例ですが、抗がん剤シスプラチンは、臨床で使用する際、副作用で腎障害を引き起こすことがしばしば問題となります。そこで、FAERSのデータを解析し、シスプラチン誘発腎障害への予防効果のある薬剤を4種類選出し、カルテ情報などからその有効性を検討しました。さらに、マウスを用いた臨床研究で、予防薬の効果と、それが抗がん剤の効果を阻害することがないかを確認しました。
このように、DRの探索は、闇雲に行うのではなく、データベースから候補をピックアップして基礎研究でメカニズムを探り、実臨床で効果の有無を確認するというプロセスを踏みます。この中で、KIBIT Amanogawaを活用すれば候補薬剤の探索をより効果的・効率的に行えると考え、導入に至りました。