北里大学薬学部 臨床薬学教育・研究センター 薬物動態学教室は、2020年4月にスタッフと活動拠点を一新し、現在は相模原キャンパスを中心に活動しています。

薬物動態学は、投与された薬物が体内でどのように処理され、変化していくのかを、時間の経過とともに関数で定量的に捉える学問です。薬物の体内での動きを直接見ることはできませんが、血中濃度などの情報をもとに関数を用いて数値化することで、医薬品の有効性と安全性を高め、患者さん一人ひとりに適した薬物治療を考えることができます。

医療現場では、薬物動態学は治療薬物モニタリング（Therapeutic Drug Monitoring：TDM）として活用されています。TDMでは、患者さんの年齢、体格、腎機能、病態などを考慮して投与方法を設計し、投与後の薬物濃度を確認しながら、より適切な投与量や投与間隔へ調整します。薬物動態学は、医療の個別化を支える重要な学問です。

私たちは、薬学部教員として教育・研究に携わるとともに、北里大学病院薬剤部の職員として医療現場にも関わっています。そこで得られる実務的な課題を研究に結びつけながら、薬物動態学を社会に役立つ学問として発展させることを目指しています。

研究室では、薬物動態学を基盤として、データサイエンス、臨床研究、基礎研究、記述研究、橋渡し研究、理論的研究、システム開発など、多様なアプローチで研究に取り組んでいます。なかでも、主に次の2つの方向から薬物動態学の可能性を探究しています。

① 薬物動態を活用した処方支援システムの開発

医療現場で薬物動態学を「使う」ための教育と研究です。

人工知能（AI）や機械学習を用いて、患者さんの背景、検査値、薬物血中濃度などの情報から、最適な用法・用量の選択を支援する方法を検討しています。また、医療者が行っている臨床判断のプロセスを分析し、医療者の意思決定を支援する医療AIの開発にも取り組んでいます。

これまで、バンコマイシンを対象とした母集団薬物動態解析や、腎機能・体格などを考慮した投与設計について研究してきました。近年は、ミコフェノール酸を対象として、血中濃度から算出される曝露量（AUC）と治療効果や副作用との関係を解析し、ループス腎炎などにおける早期TDMや個別化薬物療法の可能性について検討しています。

また、医薬品添付文書やインタビューフォームに記載された、腎機能障害・肝機能障害患者に対する禁忌、用量設定、薬物動態情報を横断的に解析しています。これらの研究を通じて、臨床意思決定支援システムのための言語標準化や医療者が臨床現場で利用しやすい医薬品情報のあり方、医薬品情報を活用した意思決定の支援方法などを明らかにしたいと考えています。

さらに、大規模な疫学情報を用いて、副作用の発現傾向や薬物相互作用を評価する研究にも取り組んでいます。薬物動態学的な視点に加えて、医薬品安全性評価やレギュラトリーサイエンスの視点を組み合わせることで、医薬品をより安全に使用するための情報創出を目指しています。

薬物動態に基づく初期投与設計や情報整理の一部は、将来的にコンピュータによって効率化・自動化できる可能性があります。処方医や薬剤師が必要なときに適切な情報を得られるようになれば、医療者は、患者さんとの対話、治療後の評価、より複雑な臨床判断など、人が担うべき役割に力を注ぐことができます。

私たちは、AIによって医療者の仕事を単純に置き換えることを目指しているのではありません。人とAIが協働することで、薬剤師をはじめとする医療者が、より大きな価値を提供できる薬物治療のあり方を考えています。

② 臨床薬物動態学の教育手法の改善

薬物動態学を「理解する」ための教育と研究です。

薬物動態学を臨床で活用するためには、知識や計算技術だけでなく、患者さんの体内で起こっていることを具体的にイメージし、得られた情報をもとに考える力が必要です。

研究室では、薬物動態モデルと添付文書・インタビューフォームなどの医薬品情報を組み合わせ、患者さんの体内動態を「感覚的に」捉えるトレーニングを行います。

ベイズ推定についても、簡易な薬物動態モデルであれば、個体間変動や個体内変動の大きさを踏まえ、得られた情報から薬物動態パラメータがどのように補正されるのかを直感的に理解できることを目指します。

正確な知識に加えて、直感的・感覚的に捉える力も臨床では重要です。そこには一定の曖昧さが残るかもしれません。しかし、その中で生じる「何かおかしい」という違和感が、危険予知や問題解決の出発点になることがあります。

私たちは、知識を身につけるだけでなく、患者さんの状態を想像し、変化に気づき、考え続ける力を育てたいと考えています。薬学教育においても、社会のデジタル化やAIの進展を見据え、データを読み解く力、課題を発見する力、新しい仕事を創出する視点を養うことを重視しています。

近年は、AIや生成AIが薬学教育や薬剤師業務に与える影響についても研究しています。また、先鋭的に「生成AIの使用を前提としたTDM実習」をデザインし導入しました。AIを導入すること自体を目的とするのではなく、AIを適切に活用しながら、情報を批判的に評価し、自ら考え、患者さんにとってよりよい治療を提案できる力をどのように育てるかを検討しています。

私たちは皆、同じ人間に見えても、性格、価値観、生活環境、病態などが少しずつ異なります。多数のデータから導かれる科学的に妥当な方法が、目の前の患者さんにとって最適な方法と必ずしも一致するとは限りません。

医療の機械化・自動化・省人化が進む時代だからこそ、人に対して行う医療には、科学的根拠に加えて、相手を理解しようとする姿勢と意思が必要です。

薬物動態学教室は、サイエンスを追究しながらヒューマニズムを尊重し、実務・教育・研究を通じて、薬物動態学を一人ひとりの患者さんに役立つ学問へと発展させていきます。

Masahiro　Kobayashi