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Journal of Clinical and Experimental Medicine Volume 296, Issue 1 （January 2026）

医学のあゆみ 296巻1号（2026年1月発行）

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第1土曜特集 AI×ビッグデータが実現する創薬DX

トランスレーショナルリサーチを加速化する数理モデル解析およびそれを支援するin silico技術の進展 Progress in mathematical modeling analyses and supportive in silico technologies to accelerate translational research 前田和哉 ¹ Kazuya MAEDA ¹ ¹北里大学薬学部薬剤学教室キーワード：生理学的薬物速度論（PBPK）モデル , 定量的システム薬理学（QSP）モデル , モデリング&シミュレーション（M&S） , クラスターガウスニュートン法（CGNM） , virtual clinical trial Keyword: 生理学的薬物速度論（PBPK）モデル , 定量的システム薬理学（QSP）モデル , モデリング&シミュレーション（M&S） , クラスターガウスニュートン法（CGNM） , virtual clinical trial pp.63-69

発行日 2026年1月3日 Published Date 2026/1/3

DOI https://doi.org/10.32118/ayu296010063

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参考文献 Reference

　基礎と臨床の橋渡しに位置づけられるトランスレーショナルリサーチの遂行にあたって，分子個々の機能と臨床での薬効/副作用発現の両者を定量的につなぐ手段のひとつとして，数理モデル解析は必須のツールになりつつある．特に，薬物動態の時間推移を対象とする生理学的薬物速度論（PBPK）モデルや薬効/副作用の時間推移を対象とする定量的システム薬理学（QSP）モデルが創薬過程のあらゆるステージで活用されており，新薬創製の仮説検証から臨床における処方設計の最適化，薬効発現が期待される患者特性の抽出などに貢献している．課題として，複雑なモデル構造の構築や適切な速度論パラメータの設定，virtualな患者集団の発生などがあげられるが，それぞれのフェーズにおいて機械学習をはじめとするさまざまな支援技術が開発されている．本稿では，数理モデル解析の現状と課題に加え，課題を解決しうるin silico技術について概説したい．