[3Xin2] ポスターセッション1

[3Xin2-70] 実臨床データを用いたナレッジグラフにおけるがん治療薬レジメン予測

〇長尾 幸子¹、丹尾 真理子¹ (1.中外製薬株式会社)

キーワード：知識グラフ、がん

がんに対して、治療効果の向上や副作用の低減を意図して、異なる作用機序の薬剤を用いる併用レジメンで治療を実施する場面がある。本研究では、Medical Data Vision社が提供する診療データベース（以下MDV）を用いて実臨床における薬剤併用に基づくナレッジグラフを構築し、リンク予測による新たなレジメンの提案可能性を検討した。データソースにはMDVに含まれるレセプトデータベースを用いた。がんの診断がある患者に対して、日ごとの抗がん剤（Drug）の使用から治療ラインを導出してRegimenとして抽出し、がん種の影響を取り入れるために各レジメン実施中に付与されているがんのICD10コードをDiseaseとして抽出した。Drug, Regimen, Diseaseのノードでナレッジグラフを構築し、リンク予測によりDrug-Regimenの繋がりを予測した。結果、テストデータのDrug-Regimenの繋がりは取り得る組み合わせの中で上位に予測された。ナレッジグラフにおけるリンク予測により既存のレジメンを予測できることが示唆され、新規レジメンの予測可能性の検討に意義があると考えられた。