2021年

原著論文

1. Ri M, Iida S, Maruyama D, Sakabe A, Kamei R, Nakashima T, Tohkin M, Osaga S, Tobinai K, Fukuhara N, Miyazaki K, Tsukamoto N, Tsujimura H, Yoshimitsu M, Miyamoto K, Tsukasaki K, Nagai H. HLA genotyping in Japanese patients with multiple myeloma receiving bortezomib: An exploratory biomarker study of JCOG1105 (JCOG1105A1). Cancer Sci. 2021 Dec;112(12):5011-5019.
2. Sanagawa A, Hotta Y, Mori N, Tomita N, Kataoka T, Tohkin M, Kimura K. BRAF/MEK inhibitor-associated nephrotoxicity in a real-world setting and human kidney cells. Anticancer Drugs. 2021 Nov 1;32(10):1076-1083.
3. Ashikaga T, Ambe K, Suzuki M, Kurimoto M, Yamada T, Tohkin M. Establishment of a threshold of toxicological concern concept for skin sensitization by in vitro/in silico approaches. Journal of Japanese Cosmetic Science Society. 2021 45(4):331-335.
4. Ambe K, Suzuki M, Ashikaga T, Tohkin M. Development of quantitative model of a local lymph node assay for evaluating skin sensitization potency applying machine learning Catboost. Regul Toxicol Pharmacol. 2021 Oct;125:105019. doi: 10.1016/j.yrtph.2021
5. Yamazoe Y, Tohkin M. Development of template systems for ligand interactions of CYP3A5 and CYP3A7 and their distinctions from CYP3A4 template. Drug Metab Pharmacokinet. 2021 Jun;38:100357. doi: 10.1016/j.dmpk.2020.09.002. Epub 2020 Sep 19. PMID: 33866277.
6. Asano K, Aoi Y, Kamada S, Uyama Y, Tohkin M. Points to consider for implementation of the ICH E17 guideline: learning from past multi-regional clinical trials (MRCTs) in Japan. Clin Pharmacol Ther. 2021 Jun;109(6):1555-1563. doi: 10.1002/cpt.2121.
7. Ambe K, Ohya K, Takada W, Suzuki M, Tohkin M. In Silico Approach to Predict Severe Cutaneous Adverse Reactions Using the Japanese Adverse Drug Event Report Database Clin Trasnla Sci. 2021 Mar;14(2):756-763. doi: 10.1111/cts.12944.
8. Sato T, Cheng C-L, Park H-W, Kao Yang Y-H, Min-Suk Yang M-S, Fujita M, Kumagai Y, Tohkin M, Saito Y, Sai K. Real World Evidence of Population Differences in Allopurinol-related Severe Cutaneous Adverse Reactions in East Asians: A Population-based Cohort Study Clin Trasnla Sci. 2021 May;14(3):1002-1014. doi: 10.1111/cts.12964.
9. Sai K, Nakatani E, Iwama Y, Hiraoka S, Tohkin M, Uyama Y, Saito Y. Efficacy comparison for a schizophrenia and a dysuria drug among East Asian populations: A retrospective analysis using multi-regional clinical trial data Ther Innov Regul Sci. 2021 May;55(3):523-538. doi: 10.1007/s43441-020-00246-9.
10. Shibata Y, Tamemoto Y, Singh S.P., Yoshitomo A, Hozuki S, Sato H, and Hisaka A. 2021. Plausible drug interaction between cyclophosphamide and voriconazole via inhibition of CYP2B6. Drug Metab. Pharmacokinet. 2021 Apr 12;39, doi: 10.1016/j.dmpk.2021.100396.

学会発表

国際学会

1. Takao ASHIKAGA , Kaori AMBE , Masaharu SUZUKI, Masayuki KURIMOTO, Takashi YAMADA, Masahiro TOHKIN「Establishment of a risk assessment method and threshold of toxicological concern (TTC) concept for skin sensitization by non-animal approaches」 11th World Congress on Alternatives and Animal Use in the Life Sciences (WC11)　(2021.8.27&31, the Netherlands, Virtual)

国内学会

　招待講演

1. 中森瑞季、東野竜空、安部賀央里、頭金正博、佐々木崇光、吉成浩一　機械学習による薬物代謝酵素の阻害活性予測モデルの開発．大学院生・学部生シンポジウムGS01　「データ駆動型アプローチによる医薬品の毒性予測」　日本薬学会第142年会（2022.3）(名古屋・オンライン）
2. 安部賀央里　機械学習法による特異体質性副作用の予測　シンポジウム　「臨床薬理学と人工知能」　第42回日本臨床薬理学会学術総会（2021.12）(仙台・ハイブリッド）
3. 頭金正博　シンポジウム　ICH E17の国際共同治験への実装　第42回日本臨床薬理学会学術総会（2021.12）(仙台・ハイブリッド）
4. 安部賀央里　化学物質の安全性評価におけるin silico予測モデル　FS-07　「創薬における WET 研究者と計算毒性学とのコラボレーション、 および最新の安全性評価研究と Ames/QSAR 国際チャレンジプログラム」　CBI学会2021年大会（2021.10）（オンライン）
5. 安部賀央里　毒性データベースを用いた化学物質のインシリコ毒性予測　大会企画シンポジウム　「計算機科学が拓く薬学の未来」　第65回日本薬学会関東支部大会　(2021.9)(オンライン)
6. 頭金正博　シンポジウム 10 「レギュラトリーサイエンス教育をどう行うか？～他の科目との連携～」第6回薬学教育学会大会　(2021.8)（オンライン）

　一般発表

1. 伊藤潤、安部賀央里、足利太可雄、頭金正博　ヒト皮膚感作性データを用いた機械学習によるin silico予測モデルの開発　日本薬学会第142年会（2022.3）(名古屋・オンライン）
2. 土井更良、安部賀央里、頭金正博　機械学習による薬物性肝障害の予測～大規模副作用報告データベースの活用～　第42回日本臨床薬理学会学術総会（2021.12）（仙台・ハイブリッド）
3. 家田維哉、安部賀央里、頭金正博　医薬品副作用自発報告データベースを用いたアンサンブル機械学習モデルによる薬剤性急性腎障害の予測　第42回日本臨床薬理学会学術総会（2021.12）(仙台・ハイブリッド）
4. 東野竜空、中森瑞季、安部賀央里、頭金正博、佐々木崇光、吉成浩一　機械学習によるラット薬物代謝酵素および胆汁酸トランスポーターの阻害活性予測モデルの開発　日本動物実験代替法学会第34回大会（2021.11）（オンライン）
5. 秋田彩佑、魏捷、安部賀央里、頭金正博　既存の臨床試験データを用いた直接経口抗凝固薬の有効性と安全性に関する民族差の検討　Young Investigator Award　第31回日本医療薬学会年会（2021.11）（オンライン）
   https://www.nagoya-cu.ac.jp/phar/topics/220106/
6. Saki Katayama, Sarara Doi, Takayuki Tachiki, Kaori Ambe, Masahiro Tohkin, Toshimasa Jindo　Development of in silico prediction method for idiosyncratic drug-induced liver injury　CBI学会2021年大会（2021.10）（オンライン）
7. 家田維哉、安部賀央里、頭金正博　医薬品副作用自発報告データベースを用いた機械学習による薬剤性急性腎障害の予測手法の開発　医療薬学フォーラム2021　(2021.7)(Web開催)
8. 吉井優花、秋田彩佑、安部賀央里、頭金正博　臨床試験データを用いた疾患修飾性抗リウマチ薬とメトトレキサート併用時の有効性と安全性に関する研究　医療薬学フォーラム2021　(2021.7)(Web開催)
9. 片山早紀、土井更良、立木孝幸、安部賀央里、頭金正博　in vitro試験情報を利用した薬物性肝障害のin silico予測手法の開発　第48回日本毒性学会学術年会　(2021.7)(神戸・Web開催)
10. 中森瑞季、東野竜空、安部賀央里、頭金正博、佐々木崇光、吉成浩一　機械学習を用いた薬物代謝酵素阻害活性のin silico予測手法の開発　第48回日本毒性学会学術年会　(2021.7)(神戸・Web開催)
11. 佐々木裕、三輪誠、安部賀央里、頭金正博　組み込み・除外判定を機械読解により実現した系統的レビュー　第248回自然言語処理研究会・第226回コンピュータビジョンとイメージメディア合同研究発表会　(2021.5)(Web開催)