초록 ▼

I. 연구개발과제의 목적 및 필요성

1.1. 연구개발과제의 목표

❍ “의약품부작용보고원시자료”를 분석하여 부작용 위험요인을 도출, 통계분석기법을 활용한 약물유해반응 예측모델 개발 표준을 마련
❍ 텍스트 기반의 항목(전문가의견)의 테스트마이닝 분석방법의 제시 및 코드 성립
❍ 미래의 선진화 및 국제조화된 ADR DB 구축을 위한 항목 등을 제시함으로 안전하고 효과적인 약물사용에 기여하고자 함.

1.2. 연구개발의 필요성

❍ 안전한 약물사용에 대한 경제적/사회적 요구의 증가와

I. 연구개발과제의 목적 및 필요성

1.1. 연구개발과제의 목표

❍ “의약품부작용보고원시자료”를 분석하여 부작용 위험요인을 도출, 통계분석기법을 활용한 약물유해반응 예측모델 개발 표준을 마련
❍ 텍스트 기반의 항목(전문가의견)의 테스트마이닝 분석방법의 제시 및 코드 성립
❍ 미래의 선진화 및 국제조화된 ADR DB 구축을 위한 항목 등을 제시함으로 안전하고 효과적인 약물사용에 기여하고자 함.

1.2. 연구개발의 필요성

❍ 안전한 약물사용에 대한 경제적/사회적 요구의 증가와 IT 개발, 통계기법 개발 등의 기술적인 측면도 꾸준히 발전하면서 국내 KIDS-KD 자료를 분석하는 통계 분석모형을 마련하는 것이 필요함

1.3. 연구개발과제의 목표달성도

❍ KIDS-KD 자료에서 로지스틱회귀분석 통계모형으로 위험요인분석에 활용할 수 있는 매뉴얼 개발 및 검증.
❍ KIDS-KD 자료에서 연관규칙을 활용하여 약물-약물 상호작용의 실마리정보 탐색 시 활용할 수 있는 코드 개발 및 검증.
❍ KIDS-KD 자료에서 전문가의견 등의 텍스트데이터의 여러 가지 텍스트마이닝 분석기법을 적용하여 결과를 도출하고, 활용 가능한 코드 제시.
❍ 향후 텍스트자료의 코딩화 가능성에 대한 기초자료 제시

1.4. 국내․외 기술개발 현황

❍ 지속적인 각국의 부작용 보고율의 증가로 보다 많은 정보를 구축하고 있으며, 기존의 통계분석모형 뿐만 아니라 텍스트마이닝, 연관 규칙분석방법을 ADR DB에 적용하여 실마리정보를 탐색가능한 새로운 모델을 제시하고 있음.


II. 연구개발과제의 내용 및 방법

2.1. 연구내용

❍ KIDS-KD 자료를 기반으로 한 위험요인 및 실마리 정보 탐색 통계 모형 구축
- 로지스틱회귀분석 매뉴얼
- 텍스트마이닝 분석 모형 구축
- 특정 연령군, 질환군 등에서 약물-부작용 실마리정보 탐색을 위한 빈도계산자 분석모형구축
- 약물-약물 상호작용 실마리정보 탐색을 위한 연관규칙분석 모형구축
❍ 위험요인 및 실마리 정보 탐색 통계 모형 검증
- 약물-중증 ADR의 위험요인 분석을 통한 로지스틱회귀분석 모형 검증
- 전문가의견 텍스트마이닝 분석을 통한 주요단어분석, 연관단어분석, 군집분석, 베이지안 분류모델 모형 검증
- 특정 질환군내에서 약물-이상반응 PRR 분석을 통한 실마리정보 탐색모형 검증
- 노인환자군 내 약물-약물 상호작용 실마리정보 탐색모형 검증
❍ 임상 적용가능성 평가 및 향후 활용계획 제시

2.2. 연구 방법

❍ KIDS-KD 변수와 ICH E2B 변수 비교 분석
❍ KIDS-KD 변수의 위험요인 가능성 평가
❍ KIDS-KD 자료를 기반으로 한 위험요인 및 실마리 정보 탐색 통계 모형구축
- 문헌고찰 등을 통한 최신 부작용 DB 통계분석 방법제시
❍ 위험요인 및 실마리 정보 탐색 통계 모형 검증
- 구축된 통계분석방법을 검증하기 위해 KIDS-KD　자료 활용한 분석 시행
[로지스틱회귀분석 모형, 빈도 계산자 분석모형, 연관규칙 분석모형, 텍스트마이닝 분석]
❍ 임상 적용가능성 평가 및 향후 활용계획 제시
- 보건의료 실무전문가의 자문을 통한 도출된 결과의 임상 적용 가능성 확인
- 역학전문가의 자문을 통한 구축된 통계분석방법 의의 및 실무적용 가능성 확인


3. 연구 결과

3.1. KIDS-KD 부작용 보고 항목 분석 (변수활용 가능성 평가 및 E2B 항목 비교)

❍ KIDS-KD 항목과 ICH E2B 가이드라인에서 제시하는 항목 비교
❍ KIDS-KD 항목의 변수활용 가능성 평가 (결과는 아래와 같음)

3.2. 다양한 통계분석 모형 구축

❍ 로지스틱회귀분석을 통한 분석모형 구축 및 사용자 매뉴얼 개발
- SAS 프로그램을 이용한 로지스틱 회귀분석 모형 구축 및 사용자매뉴얼 개발 위험요인을 탐색할 수 있는 통계 모형을 구축하였고, 이를 SAS 프로그램이 익숙하지 않은 사용자도 분석을 시행할 수 있도록 매뉴얼을 개발함.
❍ 텍스트마이닝을 통한 약물 부작용 예측 분석모형 구축
❍ 약물-이상반응 실마리정보 탐색을 위한 빈도계산자 분석방법 모형 구축
- 특정 연령군 또는 특정질환자에게서 PRR 방법으로 약물-부작용 실마리정보 탐색을 위한 모형 구축
❍ 약물-약물 상호작용 실마리정보 탐색을 위한 연관규칙 통계분석 모형 구축
- 연관규칙의 신뢰도, 지지도 및 향상도 변화에 따른 분석 모형 제시

3.3. 통계분석 모형 구축 검증 결과

❍ 로지스틱회귀분석을 통한 분석모형 검증 결과
- 본 KIDS-KD 특성상 약물을 복용한 후 이상반응이 나타나지 않은 환자군에 대한 정보 누락으로 인해 부작용 발현 중증도에 대한 위험도 분석결과로 검증
- 트라마돌, 인슐린 분석 결과 모두 기존의 연구결과와 비슷한 결론을 도출하여 본 구축된 로지스틱회귀분석 모형 검증완료
❍ 텍스트마이닝을 통한 약물 부작용 예측 분석모형 구축
- 본 KIDS-KD 의 전문가의견에 해당하는 텍스트를 분석하여 테스트마니인 분석결과를 기존의 ADR report 텍스트 분석결과와 비슷하게 도출
- 국문의 텍스트도 충분히 텍스트마이닝에 활용할 수 있음을 확인함.
❍ 약물-이상반응 실마리정보 탐색을 위한 빈도계산자 분석방법 모형 구축
- 면역억제환자에서 약물-부작용 실마리정보 탐색을 위해 빈도계산자 분석법 활용하여 결과 도출 및 허가사항과 비교
- 지속적으로 모니터링 하며 실마리정보 탐색 필요함
❍ 약물-약물 상호작용 실마리정보 탐색을 위한 연관규칙 통계분석 모형 검증 결과
- 연관규칙분석에서 지지도, 신뢰도, 향상도의 변화에 따른 결과의 차이를 확인하고 이를 추 후 약물-약물 상호작용, 약물-부작용 실마리정보 탐색과정에서 활용 가능성 확인
- 노인환자를 대상으로 연관규칙분석 방법을 활용하여 약물-약물 상호작용 실마리 정보 탐색

3.4. 부작용 예측 모델 임상현장 활용성 평가

❍ 로지스틱회귀분석으로 도출된 약물-부작용 위험도 평가 결과
- KIDS-KD 항목은 다양한 임상정보를 포함하고 있지 않아서 모든 가능 위험요인을 회귀분석의 변수로 활용하기에 부적절함.
- 약물투여 후 부작용이 발생하지 않은 군에 대한 정보를 제공하지 않기 때문에 부작용이 발생하는 위험요인을 구하는 데에는 DB의 한계가 있음.
- 향 후 병원 EMR 데이터 또는 심평원 데이터와 함께 분석이 가능하다면 로지스틱 회귀모형은 부작용 위험요인을 예상하기 위한 가장 좋은 통계 분석 모형으로 활용이 가능할 것임.
❍ 텍스트마이닝 기법을 활용한 결과 활용성 평가
- 텍스트마이닝 분석 결과는 다른 연구에서도 깊이 있는 정보를 주기보다는 일반적이고 포괄적인 정보를 제공해주는 것으로 알려져 있음.
- 본 연구의 텍스트마이닝 분석 결과 역시 일반적인 정보를 제공해 주나 특정 약물의 false negative 요인을 제거하거나 항암제와 같은 고위험약물에서의 전문가의견을 포괄적으로 제시하는 것은 의미가 있을 것으로 사료됨
❍ 연관규칙을 이용한 약물-약물 상호작용 평가
- 연관규칙을 이용하여 약물-약물 상호작용의 실마리정보를 탐색하여 안전원 등 국가기관에서 병용금기에 대한 실마리정보를 모니터링하기 위한 대상 약물로 활용할 수 있을 것임
- 진료의 또는 약사가 바로 활용할 수 있는 분석결과에 대한 의견은 보다 검증을 거친 후에 활용이 가능할 것임
❍ 새로운 약물-부작용에 대한 실마리 정보 탐색 결과
- 연령금기, 질병금기 등을 위한 실마리 정보를 탐색하는 데 활용할 수 있을 것임

3.5. 미래형 KIDS-KD 재구축 방안

❍ 통계적 의미 부여와 관련한 항목 구축
❍ 환자의 임상정보에 대한 필요 항목 제언
❍ 텍스트로 용어의 코딩 필요성
❍ 국외 의약품 부작용 보고 체계와의 국제 조화의 필요성
❍ 약물 부작용 보고 자료와 다양한 자료원과의 연계 필요성
❍ 약품 부작용 보고율 제고를 위한 정책 마련


4. 고찰

❍ KIDS-KD 자료의 특성은 일반적인 환자의무기록과는 다른 특성을 가지고 있음. 그러므로 일반적인 로지스틱회귀분석 등으로 결과에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 할 때 다른 접근이 필요함.
❍ KIDS-KD 와 비슷한 외국의 부작용보고자료 분석 통계방법을 활용한 분석방법을 적용하고자 하였으며, 이런 통계분석 모형은 최종 결과를 검증하기 보다는 실마리정보를 탐색하는 데 보다 유용함. 그러므로 본 연구에서 제시한 연관규칙, 텍스트마이닝 분석기법, 빈도계산자 분석방법 등을 통하여 실마리정보를 탐색하고 이를 연령금기, 질병금기, 병용금기 고시에 필요한 의약품부작용 모니터링에 활용할 수 있음.
❍ 본 연구에서 분석된 결과는 기존 연구 결과들과 상응하였으며, KIDS-KD 자료를 기반으로 로지스틱회귀분석, 연관규칙, 텍스트마이닝 등으로 분석으로 약물 부작용 실마리정보 탐색이 가능함을 확인함
❍ KIDS-KD 자료는 국제 표준인 ICH의 E2B 가이드라인과 다른 코드를 활용하고 있으며, 환자의 임상정보 등을 거의 포함하고 있지 않음. 그러므로 국내 부작용 보고체계에서도 E2B 가이드라인에 준하는 코드와 체계를 갖추어야함.


5. 결론 및 제언

5.1. KIDS-KD 데이터를 활용한 통계분석 모형 방안 활용

❍ KIDS-KD 데이터의 특징과 고유한 특성과 장점을 분석하여 약물-이상반응과 관련한 실마리정보 탐색 단계에서 적용될 수 있는 여러 가지 통계분석 모형을 도출함.
❍ 로지스틱회귀분석을 통한 예방요인 탐색에 활용할 수 있으며, 최근 새롭게 ADR 자료에 적용되고 있는 통계 분석방법(텍스트마이닝 분석방법, 연관규칙, 빈도계산자 분석방법 등)을 통한 연령금기, 질병금기, 병용금기 등의 후보 의약품의 실마리정보를 탐색하고 지속적인 모니터링을 통해 안전한 약물 사용의 기틀을 마련함.

5.2. 제언

❍ 약물-부작용 예방을 위한 후속 연구방향
- 약물-부작용 위험요인을 파악하기 위해서 타 국가기관 등의 데이터와 연계하는 등 약물을 투여한 전체에 대한(분모) 자료가 구축된 데이터베이스에서 약물부작용이 나타나지 않은 군에 대한 약물부작용이 나타난 군의 위험요인을 구체적이고 세분화하여 안전한 약물사용에 대한 지침을 마련할 필요성이 요구됨.
❍ 약물-약물 상호작용 예방을 위한 후속 연구방향
- 연관규칙을 활용하여 약물-약물상호작용에 대한 의미 있는 조합에 대한 지속적인 모니터링 등을 시행하고 그 결과를 분석하여서 근거 기반의 신뢰도, 지지도, 향상도의 기준을 마련할 필요가 있음.
❍ 국제 수준의 코딩화 및 텍스트코딩을 위한 후속 연구방향
- 국내의 약물부작용 보고 자료가 국제적 표준(ICH E2B 가이드라인)에 조화를 이루도록 텍스트자료 (허가사항, KCD 등)를 코딩화(MedDRA 코드 등)하는 연구가 필요함.

(출처:국문 요약문 p.14)

Abstract ▼

The purpose of this study was developing statistic analysis model to prevent adverse drug reaction by using KAERS DB. We researched traditional and recent method for statistical signal detection using worldwide. We drew several statistic methods such as disproportionality analysis (DPA), association

The purpose of this study was developing statistic analysis model to prevent adverse drug reaction by using KAERS DB. We researched traditional and recent method for statistical signal detection using worldwide. We drew several statistic methods such as disproportionality analysis (DPA), association analysis, and text mining. Logistic regression is also popularly used for present for predict factor. Therefore, we agreed developing logistic regression, disproportionality analysis (DPA), association analysis, and text mining analysis method to detect ADR signals. We confirmed those statistic analysis method by using KAERS DB, and we drew same results as the latest results in other studies in developed countries. Those statistic analysis will be valuable for signals of ADR, especially detecting contraindication of age, disease, and combination.

(출처:Summary p.25)

목차 Contents

• 표지 ... 1제출문 ... 3목차 ... 5표목차 ... 7그림목차 ... 10I. 연구개발과제 요약문 ... 14 국문 요약문 ... 14 Summary ... 25II. 총괄연구개발과제 연구결과 ... 27 제1장 연구개발과제의 목적 및 필요성 ... 27 1. 연구개발과제의 목표 ... 27 2. 연구개발의 필요성 ... 27 3. 연구개발과제의 목표달성도 ... 37 4. 국내․외 기술개발 현황 ... 38 5. 연구개발과정에서 수집한 국외과학기술정보 ... 42 제2장 연구개발과제의 내용 및 방법 ... 45 1. 연구개발 내용 ... 45 2. 연구개발 방법 ... 49 제3장 연구개발과제의 최종결과 및 고찰 ... 88 1. 의약품 부작용 사례 통계분석 방법 개발 ... 88 2. 의약품 부작용 사례 통계분석 모형 검증 결과 ... 119 3. 부작용 예측 모델 임상현장 활용성 평가 ... 201 4. 미래형 의약품 부작용 데이터베이스 재구축 방안 제언 ... 226 5. 고찰 ... 238 6. 결론 및 제언 ... 248 제4장 연구개발과제의 연구 성과 ... 255 1. 총괄활용성과 ... 255 2. 총괄활용계획 ... 257 제5장 주요연구 변경사항 ... 258 제6장 참고문헌 ... 259부록 ... 265끝페이지 ... 311