S-COPHY: A deep learning model for predicting the chemical class of compounds as cosmetics or pharmaceuticals based on single 3D molecular images: Hisaki T, Yoshida K, Nukaga T, Iwanaga S, Mori M, Uesawa Y, Sekine S, Tamura A, Computational Toxicology, 30, 100311 (2024)

The association between molecular initiating events and drug-induced hiccups: Hosoya R, Ishii-Nozawa R, Terajima T, Kagaya H, Uesawa Y, Pharmaceuticals, 17, 379 (2024)Impact Factor:4.6

Progress in predicting ames test outcomes from chemical structures: An in-depth re-evaluation of models from the 1st and 2nd Ames/QSAR international challenge projects: Uesawa Y, International Journal of Molecular Scinences, 25, 1373 (2024)Impact Factor:6.2

Opioid-related respiratory depression in non-cancer patients, as reported in the Japanese adverse drug event report database: Sugawara H, Uchida M, Suzuki S, Suga Y, Uesawa Y, Nakagawa T, Takase H, Journal of Nippon Medical School, 90, 439-448 (2023)

Disproportionality analysis of stomatitis associated with anticancer drugs using Japanese adverse drug event reporting database: Hosonaka K, Yamaoka K, Ikeda N, Uchida M, Uesawa Y, Takahashi K, Shimizu T, Oncology , 1-8 (2024) Impact Factor:3.5

Synthesis and biological evaluation of 2-azolylmethylene-3-(2H)-benzofuranone derivatives as potent monoamine oxidases inhibitors: Takao K, Kubota Y, Kurosaki K, Kamauchi H, Uesawa Y, Sugita Y, Chem Pharm Bull, 72, 109-120 (2024)

Efficiency of pharmaceutical toxicity prediction in computational toxicology: Uesawa Y, Toxicological Research , 40, 1-9(2024)Impact Factor:2.3

Evaluation of QSAR models for predicting mutagenicity: Outcome of the second ames/QSAR international challenge project: Furuhama A, Kitazawa A, Yao J, Matos dos Santos CE,  Rathman J, Yang C, Ribeiro JV,  Cross K, Myatt G, Raitano G, Benfenati E, Jeliazkova N, Saiakhov R, Chakravarti SK, Foster RS, Bossa C, Battistelli CL, Benigni R, Sawada T, Wasada H, Hashimoto T, Wu M, Barzilay R, Daga PR, Clark RD, Mestres J, Montero A, Gregori-Puigjané E, Petkov P, Ivanova H, Mekenyan O, Matthews S, Guan D, Spicer J, Lui R, Uesawa Y, Kurosaki K, Matsuzaka Y, Sasaki S, Cronin M, Belfield SJ, Firman JW, Spînu N, Qiu M, Keca JM, Gini G, Li T, Tong W, Hong H, Liu Z, Igarashi Y, Yamada H, Sugiyama K, Honma M, SAR and QSAR in Environmental Research, 34, 983-1001 (2023) Impact Factor:3.0

Analysis of opioid-related adverse events in Japan using FAERS database: Hirai R, Uesawa Y, Pharmacology, 16, 1541 (2023) Impact Factor:3.1

Comprehensive study of drug-induced pruritus based on adverse drug reaction report database: Nakao Y, Asada M, Uesawa Y, Pharmaceuticals, 16, 1500 (2023) Impact Factor:4.6

Predictive models based on molecular images and molecular descriptors for drug screening: Mamada H, Takahashi M, Ogino M, Nomura Y, Uesawa Y, ACS Omega, 8, 37186–37195 (2023) Impact Factor:4.1

Potentiation of anticancer activity of G2/M blockers by mild hyperthermia: Tagawa Y, Sakagami H, Tanuma S, Amano S, Uota S, Bandow K, Tomomura M, Uesawa Y, Takao K, Sugita Y, Yamamoto N, Sakashita H, Nakakaji R, Koizumi T, Mitsudo K, Tohnai I, Anticancer Research, 43, 3429-3439 (2023)  Impact Factor:2.0

A comparative study of tumor-specificity and neurotoxicity between 3-styrylchromones and anti-cancer drugs: Abe T, Sakagami H, Amano S, Uota S, Bandow K, Uesawa Y, U S, Shibata H, Takemura Y, Kimura Y, Takao K, Sugita Y, Sato A, Tanuma S, Takeshima H, Medicines, 10, 43 (2023)

Analysis of corticosteroid-induced glaucoma using the Japanese adverse drug event reporting database: Kawabe A, Uesawa Y, Pharmaceuticals, 16, 948 (2023) Impact Factor:4.6

Adverse event profile of azacitidine: Analysis by route of administration using Japanese pharmacovigilance database: Yamaoka K, Fujiwara M, Uchida M, Uesawa Y, Muroi N, Shimizu T, Oncology, 101, 664-674 (2023) Impact Factor:3.5

Identifying crude drugs in kampo medicines associated with drug-induced liver injury using the Japanese adverse drug event report database: A comprehensive survey: Kimura K, Kikegawa M, Kan Y, Uesawa Y, Pharmaceuticals, 16, 678 (2023) Impact Factor:4.6

Examination of risk factors and expression patterns of atypical femoral fractures using a spontaneous report database: A retrospective pharmacovigilance study: Toriumi S, Mimori R, Sakamoto H, Sueki H, Yamamoto M, Uesawa Y, Pharmaceuticals, 16, 626 (2023) Impact Factor:4.6

Assessment of time-to-onset and outcome of lung adverse events with pomalidomide from a pharmacovigilance study: Kawahara Y, Murata S, Shimizu T, Uesawa Y, Uchida M, in vivo, 37, 955-961 (2023) Impact Factor:2.406

Analysis of drug-induced liver-related adverse event trend reporting between 1997 and 2019: Kamimura H, Setsu T, Kimura N, Kaneko S, Kamimura K, Tsuchiya A, Uesawa Y, Terai S, Hepatology Research, 53, 556-568 (2023) Impact Factor:4.942

Estimating drug-induced liver injury risk by in vitro molecular initiation response and pharmacokinetic parameters for during early drug development: Nukaga T, Takemura A, Endo Y, Uesawa Y, Ito K, Toxicology Research, 12, 86-94 (2023) Impact Factor:2.680

Impact of antibiotic time-outs in multidisciplinary ICU rounds for antimicrobial stewardship program on patient survival: A controlled before-and-after study: Mishima Y, Nawa N, Asada M, Nagashima M, Aiso Y, Nukui Y, Fujiwara T, Shigemitsu H, Critical care explorations, 5, e0837 (2023)

The influence of the rapid increase in the number of adverse event reports for COVID-19 vaccine on the disproportionality analysis using JADER: Yamaoka K, Fujiwara M, Uchida M, Uesawa Y, Shimizu T, in vivo, 37, 345-356 (2023) Impact Factor:2.406

Impact of drugs and patient characteristics on life expectancy during the induction phase of dialysis: Nishikiori K, Tanaka K, Ozawa T, Uesawa Y, Biological and Pharmaceutical Bulletin, 46, 19–25 (2023) Impact Factor:2.264

副作用データベースを用いた医薬品の安全性評価 第三回　Weibull分布から非定型大腿骨骨折を読み解く：鳥海真也、植沢芳広、医薬品安全性学、9、35-37 (2023)

Computational models that use a quantitative structure–activity relationship approach based on deep learning: Matsuzaka Y, Uesawa Y, Processes, 11, 1296 (2023)  Impact Factor:3.352

Ensemble learning, Deep learning-based and molecular descriptor-based quantitative structure–activity relationships: Matsuzaka Y, Uesawa Y, Molecules, 28, 2410 (2023) Impact Factor:4.947

Analysis of opioid-related adverse events in Japan: Hirai R, Uesawa Y, preprint server, 202309.0119.v1 (2023)

Comprehensive study of drug-induced pruritus based on adverse drug reaction report database: Nakao Y, Asada M, Uesawa Y, preprint server, 202308.0935.v1 (2023)

A Comparative study of tumor-specificity and neurotoxicity between 3-styrylchromones and anticancer drugs: Abe T, Sakagami H, Amano S, Uota S, Bandow K, Uesawa Y, U S, Shibata H, Takemura Y, Kimura Y, Takao K, Sugita Y, Sato A, Tanuma S, Takeshima H, preprint server, 202306.0342.v1 (2023)

Analysis of corticosteroid-induced glaucoma using the Japanese Adverse Drug Event Reporting database: Kawabe A, Uesawa Y, preprint server, 202305.2131.v1 (2023)

Characterization of immune checkpoint inhibitor-induced myasthenia gravis using the US food and drug administration adverse event reporting system: Niimura T, Zamami Y, Miyata K, Mikami T, Asada M, Fukushima K, Yoshino M, Mitsuboshi S, Okada N, Hamano H, Sakurada T, Matsuoka-Ando R, Aizawa F, Yagi K, Goda M, Chuma M, Koyama T, Izawa-Ishizawa Y, Yanagawa H, Fujino H, Yamanishi Y, Ishizawa K, Journal of Clinical Pharmacology, 0, 1-7 (2022) Impact Factor:2.9

Nuclear receptor and stress response pathways associated with antineoplastic agent-induced diarrhea: Okunaka M, Kano D, Uesawa Y, International Journal of Molecular Sciences, 23, 12407 (2022) Impact Factor:5.6

Novel unsymmetric 3,5-bis(benzylidene)-4-piperidones that display tumor-selective toxicity: Chhikara A, Roayapalley PK, Sakagami H, Amano S, Satoh K, Uesawa Y, Das U, Das S, Borrego EA,  Guerena CD, Hernandez CR, Aguilera RJ, Dimmock JR, Molecules, 27, 6718 (2022) Impact Factor:4.6

Non-recovery of vancomycin-associated nephrotoxicity is related to worsening survival outcomes: Combined retrospective analyses of two real-world databases: Chuma M, Hamano H, Bando T, Kondo M, Okada N, Izumi Y, Ishida S, Yoshioka T, Asada M, Niimura T, Zamami Y, Takechi K, Goda M, Miyata K, Yagi K, Kasamo S, Izawa-Ishizawa Y, Azuma M, Yanagawa H, Tasaki Y, Ishizawa K, Basic and Clinical Pharmacology and Toxicology, 131, 525-535 (2022) Impact Factor:3.1

Comprehensive analysis of adverse events induced by PARP inhibitors using JADER and time to onset: Yamaoka K, Fujiwara M, Ucihida M, Uesawa Y, Muroi N, Shimizu T, LIFE, 12, 1355 (2022) Impact Factor:3.2

Comprehensive analysis of everolimus-induced adverse events using the Japanese real-world database: Uchida M, Nakano K, Fujiwara M, Uesawa Y, Shimizu T, Journal of Clinical Pharmacy and Therapeutics, 47, 1173-1180 (2022) Impact Factor:2.0

Investigation of carbonic anhydrase inhibitory effects and cytotoxicities of pyrazole-based hybrids carrying hydrazone and zinc-binding benzenesulfonamide pharmacophores: Yamali C, Sakagami H, Satoh K, Bandow K, Uesawa Y, Bua S, Angeli A, Supuran CT, Gul HI, Bioorganic Chemistry, 127, 1-13 (2022) Impact Factor:5.1

Trends in reporting embolic and thrombotic events after COVID-19 vaccination: A retrospective, pharmacovigilance study: Kan Y, Asada M, Uesawa Y,  PLOS ONE, 17, e0269268 (2022) Impact Factor:3.7

Novel QSAR approach for a regression model of clearance that combines DeepSnap-Deep Learning and conventional machine learning: Mamada H, Nomura Y, Uesawa Y, ACS Omega, 7, 17055-17062 (2022) Impact Factor:4.1

Comprehensive analysis of ixazomib-induced adverse events using the Japanese pharmacovigilance database: Yamaoka K, Fujiwara M, Uchida M, Uesawa Y, Muroi N, Shimizu T, Oncology, 100, 413–418 (2022) Impact Factor:3.5

Time to onset of bendamustine-associated skin damage using the spontaneous reporting system: Kashiwagi M, Shimizu T, Kawai R, Kawashiri T, Uesawa Y, Uchida M, Anticancer Research, 42, 2737-2741 (2022) Impact Factor:2.0

Association between statin use and daptomycin-related musculoskeletal adverse events: A mixed approach combining a meta-analysis and a disproportionality analysis: Chuma M, Nakamoto A, Bando T, Niimura T, Kondo Y, Hamano H, Okada N, Asada M, Zamami Y, Takechi K, Goda M, Miyata K, Yagi K, Yoshioka T, Izawa-Ishizawa Y, Yanagawa H, Tasaki Y, Ishizawa K, Clinical Infectious Diseases, online (2022) Impact Factor:11.8

Development of in silico prediction models for drug-induced liver malignant tumors based on the activity of molecular initiating events: Biologically interpretable features: Kurosaki K, Uesawa Y, Journal of Toxicological Sciences, 47, 89-98 (2022) Impact Factor:2.0

Comprehensive analysis of bortezomib-induced adverse events using the Japanese real-world database: Satoki A, Uchida M, Fujiwara M, Uesawa Y, Shimizu T, Oncology,  100, 188–193 (2022) Impact Factor:3.5

Tumor-Specificity, Neurotoxicity and possible involvement of the nuclear receptor response pathway of 4,6,8-trimethyl azulene amide derivatives: Naitoh K, Orihara Y, Sakagami H, Miura T, Satoh K, Amano S, Bandow K, Iijima Y, Kurosaki K, Uesawa Y, Hashimoto M, Wakabayashi H, International Journal of Molecular Sciences, 23, 2601 (2022) Impact Factor:5.6

A deep learning-based quantitative structure-activity relationship system construct prediction model of agonist and antagonist with high performance:  Matsuzaka Y, Uesawa Y, International Journal of Molecular Sciences, 23, 2141 (2022) Impact Factor:5.6

On blass translation for Leśniewski’s propositional ontology and modal logics: Inoue T, Studia Logica,  110, 265-289 (2022)

Molecular profiling of ginsenoside metabolites to identify estrogen receptor alpha activity: Kikegawa M, Nakajima A, Yu J, Asai M, Uesawa Y, Sone H, Gene,  813, 146108 (2022) Impact Factor:3.5

Inhibition of neurotoxicity / Anticancer activity of bortezomib by caffeic acid and chlorogenic acid: Matsuda R, Sakagami H, Amano S, Iijima Y, Sano M, Uesawa Y, Tamura N, Oishi Y, Takeshima H, Anticancer Research, 42, 781-790 (2022) Impact Factor:2.0

Analysis of factors associated with hiccups using the FAERS database: Hosoya R, Ishii-Nozawa R, Kurosaki K, Uesawa Y, Pharmaceuticals, 15, 27 (2022) Impact Factor:4.6

Exploring the mechanisms underlying drug-induced fractures using the Japanese adverse drug event reporting database: Toriumi S, Kobayashi A, Sueki H, Yamamoto M, Uesawa Y, Pharmaceuticals, 14, 1299 (2021)  Impact Factor:4.6

A sound interpretation of Leśniewski’s epsilon in modal logic KTB: Inoue T, Bulletin of the Section of Logic , 50, 455-463 (2021) 

A molecular image-based novel quantitative structure-activity relationship approach, DeepSnap-Deep learning and machine learning: Matsuzaka Y, Uesawa Y, Current Issues in Molecular Biology, 42, 455-472 (2021) Impact Factor:2.081

腫瘍選択性が高く、副作用が低い新規クロモン誘導体の開発：坂上　宏、杉田義昭、高尾浩一、永井純子、植沢芳広、飯島洋介、佐野元彦、New Food Industry、62、871-881 (2020)

Development of newly synthesized chromone derivatives with high tumor-specificity against human oral squamous cell carcinoma: Sugita Y, Takao K, Uesawa Y, Nagai J, Iijima Y, Sano M, Sakagami H, Medicines, 7, 50 (2020)

経済産業省in silico毒性予測プロジェクトAI-SHIPSおよび分子画像を用いたDeepSnap深層学習法：植沢芳広、松坂恭成、理論化学会誌「フロンティア」、2、118-126 (2020)

A nationwide survey of hospital pharmacist interventions to improve polypharmacy for patients with cancer in palliative care in Japan: Uchida M, Suzuki S, Sugawara H, Suga Y, Kokubun H, Uesawa Y, Nakagawa T, Takase H, J Pharm Health Care Sci, 5:14, 1-13 (2019)

吃逆に対する柿のヘタ煎の有効性：細谷龍一郎、石坂範子、永村陽一郎、野澤（石井）玲子、網野　猛、鎌田智幸、日野斉一、加賀谷肇、植沢芳広、癌と化学療法、46、1165-1170 (2019)

一般講演・ポスター発表

1. 医薬品副作用データベースJADERを用いた痙攣を誘発する抗菌薬の解析：渡辺　基、岡田賢二、岩下雅隆、小林洋介、吉門　崇、岡　美佳子、千葉康司、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
2. 副作用データベースFAERSを用いた緑内障を誘発するステロイド医薬品の網羅的解析：河邉綾乃、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
3. FDA有害事象報告システム（FAERS）データベースを用いた味覚および嗅覚障害を誘発する抗悪性腫瘍薬に関する解析：濱崎理沙、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
4. FAERSデータベースを用いた機械学習に基づくQSAR予測によるファルネソイドX受容体アンタゴニスト活性関連副作用の解析：相澤真穂、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
5. FDA有害事象データベース（FAERS）を用いたアナフィラキシー反応誘発医薬品の機械学習予測モデルの構築：小澤一菜、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
6. FDA有害事象報告システム（FAERS）データベースを用いた食欲関連副作用の網羅的解析：渋谷幸秀、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
7. FDA有害事象自発報告システム（FAERS）データベースを用いた抗悪性腫瘍薬の口内炎発症に関連する生化学的要因の解析：加賀谷萌乃、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
8. 副作用データベースFAERSを用いた薬剤惹起性うつ病の網羅的解析に基づく誘発薬物予測モデルの構築：木村瑞樹、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
9. FDA有害事象自発報告データベース(FAERS)に基づく乳がんに対するVitaminK2の抗腫瘍効果に関する解析：宮沢伸介、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
10. 副作用データベース解析プロセスにおけるChatGPTの活用：駒坂友哉、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
11. 分子画像認識と分子記述子のアンサンブルによるAmes予測モデルの構築と評価：岩下悠馬、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
12. FDA有害事象データベースFAERSを用いた化学構造に基づく予測変異原性と関連副作用の解析：宍戸航樹、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
13. 漢方製剤含有生薬に基づく薬剤性肝障害および薬剤性間質性肺疾患の発症傾向の検討：副作用自発報告データベースJADERを用いた網羅的解析：木村恭輔、亀卦川真美、菅　裕亮、植沢 芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
14. FDA有害事象報告システム（FAERS）データベースに基づく気胸誘発に関連する抗悪性腫瘍薬の網羅的解析：木内　諒、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
15. 抗悪性腫瘍薬に関連した涙器障害の安全性情報の探索：医薬品副作用データベースを用いた不均衡分析：菅　裕亮、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
16. 小児医療情報収集システムを用いた小児科領域における抗菌薬の治療薬物モニタリングに関する実態調査：岡田賢二、中野孝介、出口尚子、三井誠二、中國正祥、庄司健介、小林信二、小林洋介、吉門　崇、岡　美佳子、千葉康司、朝田瑞穂、植沢芳広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜
17. DART-MSメタボロミクスを用いたダイオウの薬理活性の予測モデル：甲斐久博、植沢芳広、森下和広、日本薬学会第144年会、2024/3、横浜

一般講演・ポスター発表

1. 日本の有害事象自発報告データベース（JADER）を用いたCDK4/6阻害剤（パルボシクリブ・アベマシクリブ）の関与が疑われる有害事象の解析：藤原正規、池末裕明、内田まやこ、植沢芳広、清水　忠、室井延之、第12回 日本薬剤師レジデントフォーラム、2023/3、吹田
2. 塩素以外のハロゲンを含むペリコシンE類縁体の合成への試み：宮本京香、新子紗矢、野村有佐、植沢芳広、葉山　登、米山弘樹、宇佐美吉英、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
3. 医薬品副作用データベースを用いた経口医薬品による急性腎障害の安全性情報の探索：菅　裕亮、船木睦末、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
4. 機械学習を用いたQSAR予測モデルに基づく口腔扁平上皮癌由来細胞に対する選択的毒性に関連する化学構造の探索：伊藤広貴、工藤未空、黒﨑宏太、植沢芳広、坂上　宏、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
5. 有害事象自発報告データベースFAERSを用いたアナフィラキシーを誘発する抗菌薬の解析：小森千颯、朝田瑞穂、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
6. 有害事象自発報告データベースを用いた意識障害誘発傾向を有する医薬品の解析：髙橋佑奈、朝田瑞穂、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
7. 構成的アンドロスタン受容体（CAR）アゴニスト活性に関連する副作用の網羅的検討：川上　海、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
8. 副作用データベースFAERSに基づく薬剤誘発性肺がんに関する発症要因の解析：豊田直輝、黒﨑宏太、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
9. クロモン骨格を有する医薬品の副作用軽減効果の網羅的解析　～ドラッグリポジショニングを志向したデータベース研究～：吉野琴音、朝田瑞穂、坂上　宏、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
10. 化学構造情報を用いたヒト口腔扁平上皮癌由来細胞に対する腫瘍選択性に寄与する生化学的要因の解析：工藤未空、伊藤広貴、植沢芳広、坂上　宏、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
11. 副作用データベースと化学構造情報を用いた重症皮膚副作用の発症抑制に寄与する生化学的要因の解析：利根川理紗、朝田瑞穂、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
12. ワクチン有害事象データベースを用いたヒトパピローマウイルスワクチンの副反応解析：大塚菜々美、朝田瑞穂、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
13. 副作用データベースを用いた薬剤性白内障の発症要因の解析：野口奈桜、朝田瑞穂、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
14. 掻痒症誘発薬の化学構造的特徴に基づく機械学習予測モデルの構築と評価：中尾百合子、黒﨑宏太、朝田瑞穂、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
15. 有害事象自発報告データベースを用いた薬物誘発性肺動脈性肺高血圧症の発症要因の探索：奈良穂野香、朝田瑞穂、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
16. 医薬品有害事象自発報告データベースFAERSを用いたキサンチン骨格を有する医薬品における副作用発現傾向の解析：小川真嗣、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
17. 医薬品副作用データベースJADERを用いた緑内障を誘発する医薬品の解析：河邉綾乃、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
18. 大規模有害事象データベース(FAERS)を用いた下部消化管障害を誘発するNSAIDsの解析：指田菜々子、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
19. 大規模有害事象データベースFAERSを用いた多発性硬化症を抑制するステロイド関連医薬品の探索：埜本隼助、朝田瑞穂、見神尊修、合田光寛、薗田悠平、高橋志門、相澤風花、新村貴博、座間味義人、中馬真幸、石澤啓介、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
20. 米国ワクチン有害事象報告システム(VAERS)データベースを用いたCOVID-19ワクチンの副反応発現傾向の解析：尾形藍美、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
21. 医薬品副作用データベースを用いたステロイドの肝障害に及ぼす影響に関する生化学的要因の解析：島川裕羽、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
22. 大規模有害事象データベースFAERSを用いた薬剤性浮腫を誘発する抗がん剤の解析：滝澤佳輝、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
23. 日本の医薬品有害事象自発報告データベースJADERを用いたステロイド外用剤の副作用の発現傾向の解析：武井沙樹、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
24. 有害事象自発報告データベースFAERSを用いた医薬品の薬剤性睡眠障害発現傾向の解析：原田直季、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
25. 大規模有害事象データベースFAERSを用いた心房中隔欠損症を有する乳児における副作用発症傾向の解析：西谷乃彩、石川洋一、植沢芳広、日本薬学会第143年会、2023/3、札幌
26. 受容体結合親和性データベースBidingDBと医薬品有害事象データベースの統合に関する検討：細谷龍一郎、野澤（石井）玲子、植沢芳広、第16回緩和医療薬学会年会、2023/5、神戸
27. 副作用データベースを用いた緑内障を誘発するステロイドの網羅的解析4：河邉綾乃、植沢芳広、第6回フレッシャーズ・カンファランス、2023/6、京田辺
28. 副作用データベースおよび機械学習を用いた掻痒症誘発薬における構造的特徴の解析：中尾百合子、黒﨑宏太、朝田瑞穂、植沢芳広、第6回フレッシャーズ・カンファランス、2023/6、京田辺
29. ディープラーニングを利用した術中の経時的な筋弛緩深度予測法の開発：朝田瑞穂、長谷川嵩矩、神山　圭、金森　眸、山本寛人、内田篤治郎、日本麻酔科学会第70回学術集、2023/6、神戸
30. JADERに基づく非定型大腿骨骨折の危険因子と発現パターンの検討：鳥海真也、大場麻帆、鶴岡治朗、脇田千実、酒井侑希、山口裕子、岡田美晴、三森竜司、坂本治彦、植沢芳広、第9回日本医薬品安全性学会学術大会、2023/7、清瀬
31. 副作用自発報告データベースJADERを用いた薬剤性肝障害に関わる漢方製剤含有生薬の網羅的調査：木村恭輔、亀卦川真美、菅　裕亮、薬丸実桜、植沢芳広、第9回日本医薬品安全性学会学術大会、2023/7、清瀬
32. 抗がん薬誘発性下痢に関連する核内受容体およびストレス応答経路の検討：奥中真白、加納大輔、植沢芳広、第9回日本医薬品安全性学会学術大会、2023/7、清瀬
33. 有害事象自発報告データベースFAERSに基づくプロトンポンプ阻害剤の薬剤選択に関する検討：岩下悠馬、植沢芳広、第9回日本医薬品安全性学会学術大会、2023/7、清瀬
34. 受容体データベースBindingDB における有用性の検討：細谷龍一郎、寺島朝子、野澤（石井）玲子、加賀谷肇、植沢芳広、第9回日本医薬品安全性学会学術大会、2023/7、清瀬
35. 薬剤性脱毛症に対する抗悪性腫瘍薬及び併用薬の影響に関する副作用データベース解析：駒坂友哉、植沢芳広、第9回日本医薬品安全性学会学術大会、2023/7、清瀬
36. セレコキシブの副作用回避対策における大規模データベース可視化手法（Volcano Plot）の活用：宮沢伸介、植沢芳広、第9回日本医薬品安全性学会学術大会、2023/7、清瀬
37. オピオイドに起因する薬剤性譫妄の発現傾向に関するデータベース解析：平井梨紗子、植沢芳広、第9回日本医薬品安全性学会学術大会、2023/7、清瀬
38. テオフィリン脳症の発症年齢に関する副作用報告データベース解析：宍戸航樹、植沢芳広、第9回日本医薬品安全性学会学術大会、2023/7、清瀬
39. 実験的多発性硬化症モデルマウスに対するウルソデオキシコール酸の治療効果の検討：友近七海、相澤風花、薗田悠平、西橋彩香、宮内奏穂、合田光寛、八木健太、新村貴博、石澤有紀、朝田瑞穂、植沢芳広、石澤啓介、次世代を担う若手のための創薬・医療薬理シンポジウム2023、2023/8、徳島
40. 国内の医薬品有害事象データベースを用いたβblocker と徐脈との関連性の検討：本石寛行、植沢芳広、木村直也、野澤（石井）玲子、日本病院薬剤師会関東ブロック第53回学術大会、2023/8、新潟
41. DART-MSメタボロミクスを用いたダイオウの種の鑑別：甲斐久博、柴田眞子、君塚　咲、加耒悠人、山本美桜、植沢芳広、日本生薬学会第69回年会、2023/9、仙台
42. 種々パーキンソン様症状と誘発医薬品に関する網羅的解析：亀卦川真美、植沢芳広、第67回日本薬学会関東支部大会、2023/9、清瀬
43. 副作用自発報告データベースJADERを用いた薬剤性間質性肺疾患に関わる漢方製剤含有生薬の網羅的調査：木村恭輔、亀卦川真美、菅　裕亮、植沢芳広、第67回日本薬学会関東支部大会、2023/9、清瀬
44. 3-Styrylchromone誘導体の腫瘍選択性に寄与するエストロゲン関連受容体に対するドッキングシミュレーション：川瀬龍太郎、坂上　宏、植沢芳広、第67回日本薬学会関東支部大会、2023/9、清瀬
45. 副作用データベースにおける自覚症状関連副作用語を用いた患者自己モニタリングに関する検討：宮沢伸介、植沢芳広、第67回日本薬学会関東支部大会、2023/9、清瀬
46. 共培養細胞を用いた異常細胞の高感度検出方法に関する検討：佐藤光利、草川森士、佐藤陽治、松坂恭成、植沢芳広、第24回応用薬理シンポジウム、2023/9、横浜
47. 医薬品副作用データベースを用いたベンダムスチン関連の皮膚障害に関する評価：内田まやこ、川尻雄大、前川奈美、高野　碧、細畑圭子、植沢芳広、第85回日本血液学会学術集会、2023/10、東京
48. In silicoパスウェイ解析により推定された3-スチリルクロモン誘導体の腫瘍選択性とエストロゲン関連受容体の阻害の相関：坂上　宏、田沼靖一、天野　滋、魚田　慎、猪俣　恵、植沢芳広、高尾浩一、杉田義昭、第149回日本薬理学会関東部会、2023/10、東京
49. 大規模副作用データベースを用いた抗がん薬誘発性不整脈の発現傾向に関する研究：渡部真由、奥中真白、植沢芳広、加納大輔、川澄賢司、渋谷悠真、川﨑敏克、第33回日本医療薬学会年会、2023/11、仙台
50. 薬剤誘発性吃逆とドパミンD2受容体の関係：細谷龍一郎、寺島朝子、野澤（石井）玲子、植沢芳広、加賀谷肇、第33回日本医療薬学会年会、2023/11、仙台
51. 大規模副作用データベースを用いた抗がん薬誘発性下痢の発現に関与する核内受容体・ストレス応答経路の予測：奥中真白、植沢芳広、加納大輔、川﨑敏克、第33回日本医療薬学会年会、2023/11、仙台

一般講演・ポスター発表

1. Development of DeepSnap, a novel in silico technology for predicting toxicity from chemical structures: Ueaswa Y, Matsuzaka Y, 25th International Symposium on Molecular Medicine, 2023/3,  Chile
2. Tumor-specificity and neurotoxicity of pyrazole derivatives with sulfonamide moiety: Ozgun DO, Gul HI, Mete E, Kazaz C, Sakagami H, Amano S, Satoh K, Kurosaki K, Uesawa Y, International Multidisciplinary Symposium on Drug Research and Development (DRD 2023), 2023/5, Tukey

一般講演・ポスター発表

1. 医療ビックデーを活用した免疫チェックポイント阻害剤関連肺炎のリスク因子に関する検討：朝田瑞穂、見神尊修、新村貴博、座間味義人、中馬真幸、合田光寛、石澤啓介、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
2. 有害事象自発報告データベースFAERSを用いた薬剤性白内障を誘発する医薬品の解析：野口奈桜、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
3. 副作用データベースを用いた薬剤性掻痒症を誘発する原因医薬品の解析：中尾百合子、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
4. 大規模有害事象データベースFAERSを用いた薬物誘発性肺動脈性肺高血圧症の発症機序の解析：奈良穂野香、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
5. 副作用データベースと機械学習を活用した薬剤性肝がんの発症要因の解析：黒﨑宏太、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
6. 副作用データベースを用いた薬剤誘発性認知機能障害の要因解析：春原真衣、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
7. 医薬品副作用データベースを用いた薬剤性間質性肺疾患の発症時期と化学構造的特徴の解析：永田健人、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
8. 医薬品副作用データベースを用いた上室性頻脈性不整脈を誘発する医薬品の化学構造的特徴の解析：茂木博貴、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
9. 医薬品副作用データベースJADERに基づく抗インフルエンザウイルス薬と精神障害の関連性：髙野里咲、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
10. 大規模副作用データベースにおける光線過敏症を誘発する医薬品の特徴解析：高野志保、植沢 芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
11. 大規模副作用データベースを用いた抗ヒスタミン薬における薬物性肝障害の発現経路の探索：須藤龍之介、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
12. 大規模副作用データベースに基づくベンゾジアゼピン系薬物の薬物依存症誘発傾向の解析：富沢梨華子、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
13. 副作用データベースを用いた低血糖を誘発する医薬品における物理化学的要因の解析：棚澤一帆、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
14. 化学構造情報を用いた薬剤性腎障害を惹起する医薬品の識別モデルの構築：須永雄貴、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
15. 副作用データベースを用いた分子標的薬における皮膚障害の解析：嵐　康一朗、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
16. 副作用データベースを用いた薬剤性意識障害の発症に関連する生化学的経路の探索：二ノ宮進、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
17. 副作用データベースを用いた消化器症状の報告に基づくNSAIDsの分類：田原尚晃、植沢芳広、日本薬学会第142年会（Web開催）、2022/3
18. 男性における薬剤性吃逆の発症と関連する化学構造探索　～副作用データベースFAERSを用いた機械学習モデル構築～：細谷龍一郎、黒﨑宏太、野澤（石井）玲子、植沢芳広、第15回日本緩和医療薬学会年会（Web開催）、2022/5
19. 有害事象データベースおよび機械学習を用いた薬剤性掻痒症の誘発メカニズムの解析：中尾百合子、黒﨑宏太、朝田瑞穂、植沢芳広、第49回日本毒性学会学術年会、2022/6、札幌
20. 芍薬の薬理活性予測システム実現を目指したNMRメタボロミクスの構築（第2報）：甲斐久博、杉田千泰、植沢芳広、安藤　孝、山本成郎、黒川昌彦、日本生薬学会第68回年会、2022/8、松山
21. 副作用データベースを用いた重症皮膚副作用を誘発する医薬品の網羅的解析：利根川理紗、朝田瑞穂、植沢芳広、第8回日本医薬品安全性学会学術大会、（Web開催）、2022/8
22. 有害事象データベースを用いた薬剤性掻痒症の関連医薬品における臨床所見別の解析：中尾百合子、朝田瑞穂、植沢芳広、第8回日本医薬品安全性学会学術大会、（Web開催）、2022/8
23. JADER に基づく非定型大腿骨骨折の危険因子、発現時期のプロファイル、薬物間相互作用の検討：鳥海真也、三森竜司、坂本治彦、植沢芳広、第32回日本医療薬学会年会、2022/9、前橋
24. 薬剤誘発性吃逆とグルココルチコイド受容体の関係：細谷龍一郎、野澤（石井）玲子、植沢芳広、第32回日本医療薬学会年会、2022/9、前橋
25. Comprehensive analysis of ixazomib-induced adverse events using the Japanese pharmacovigilance database: Yamaoka K, Fujiwara M, Uchida M, Uesawa Y, Shimizu T, Muroi N, 第32回日本医療薬学会年会インターナショナルセッション, 2022/9, 前橋
26. Evaluation of Cardiac Adverse Events Associated with Carfilzomib Using a Japanese Real-World Database: Nakao S, Uchida M, Satoki A, Okamoto K, Uesawa Y, Kiyomiya K, Shimizu T, 第32回日本医療薬学会年会インターナショナルセッション, 2022/9, 前橋
27. Analysis of adverse events with nintedanib using the Japanese Adverse Event Spontaneous Reporting Database: Fujiwara M, Uchida M, Uesawa Y, Shimizu T, Ikesue H, Muroia N, 第32回日本医療薬学会年会インターナショナルセッション, 2022/9, 前橋
28. Comprehensive analysis of the drugs that may induce severe cutaneous adverse reactions using the adverse drug event report database: Tonegawa R, Uesawa Y, CBI学会2022年大会, 2021/10, 東京
29. ヒトロ腔扁平上皮がん細胞に対して高い腫瘍選択制を示すクロモン誘導体の探索と副作用の検討：坂上　宏、田沼靖一、天野　滋、魚田　慎、植沢芳広、黒﨑宏太、高尾浩一、杉田義昭、第96回日本薬理学会年会、2022/11、横浜

一般講演・ポスター発表

1. QSAR analysis using deep learning based on deepsnap: A novel molecular image input system: Uesawa Y, Matsuzaka Y, 23rd EuroQSAR, 2022/9, Germany
2.  Leveraging large-scale clinical information and multiple bioactivities of drugs: Kurosaki K, Uesawa Y, 23rd EuroQSAR, 2022/9, Germany

一般講演・ポスター発表

1. 大規模データベースによる発熱性好中球減少症の解析：奥中真白、加納大輔、植沢芳広、第10回日本薬剤師レジデントフォーラム（Web開催）、2021/3
2. 医薬品副作用データベースJADERを用いた漢方製剤含有生薬の解析：薬丸実桜、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第141年会（Web開催）、2021/3
3. 副作用データベースJADERを用いた感染症を誘発する抗悪性腫瘍薬の分類評価：熊谷美南、永井純子、植沢 芳広、日本薬学会第141年会（Web開催）、2021/3
4. 足場非依存的コロニー形成試験における異常細胞コロニーの深層学習による画像識別モデルの評価：草川森士、松坂恭成、植沢芳広、佐藤陽治、佐藤光利、日本薬学会第141年会（Web開催）、2021/3
5. 分子グラフ及び化学構造記述子を用いた変異原性QSTR解析：黒﨑宏太、佐々木俊一、松坂恭成、植沢芳広、日本薬学会第141年会（Web開催）、2021/3
6. 分子画像のディープラーニングに基づくペルオキシソーム増殖因子活性化受容体g (PPARg)アゴニスト・アンタゴニスト活性予測：松坂恭成、植沢芳広、日本薬学会第141年会（Web開催）、2021/3
7. 透析患者の生命予後に影響を及ぼす要因の解析：錦織功延、田中健太郎、小沢　尚、植沢芳広、日本薬学会第141年会（Web開催）、2021/3
8. 副作用データベースに基づくイリノテカンによる下痢の発現傾向の解析：奥中真白、加納大輔、松井礼子、植沢芳広、日本薬学会第141年会（Web開催）、2021/3
9. 化学構造を用いた肝代謝律速型薬物の識別：菅　裕亮、植沢芳広、日本薬学会第141年会（Web開催）、2021/3
10. 吃逆と関連する化学構造およびステロイド受容体の探索〜世界最大の副作用データベースFEARSの解析結果〜：細谷龍一郎、野澤（石井）玲子、植沢芳広、第14回日本緩和医療薬学会年会（Web開催）、2021/5
11. 大規模有害事象データベースFAERSを用いたオピオイド鎮痛薬の副作用発現傾向の解析：平井梨紗子、植沢芳広、第14回日本緩和医療薬学会年会（Web開催）、2021/5
12. JADER に基づく薬剤性骨折の検討：鳥海真也、植沢芳広、小林明信、第23回日本医薬品情報学会総会・学術大会（Web開催）、2021/6
13. 副作用自発報告データベースFAERSを用いた分子起始反応および変異原性に基づく薬剤性肝臓悪性腫瘍シグナルのin silico解析：黒﨑宏太、植沢芳広、第48回日本毒性学会学術年会（Web開催）、2021/7
14. 副作用データベースを用いたベンダムスチン関連の皮膚障害に関する評価：内田まやこ、川尻雄大、前川奈美、高野　碧、細畑圭子、植沢芳広、医療薬学フォーラム2021／第29回クリニカルファーマシーシンポジウム（Web開催）、2021/7
15. 畳み込みニューラルネットワークを用いた異常細胞識別に関する検討：草川森士、松坂恭成、植沢芳広、佐藤陽治、第22回応用薬理シンポジウム（Web開催）、2021/9
16. ヒト口腔扁平上皮がん細胞に対する抗がん剤および過酸化水素とマイルドハイパーサーミアの併用効果：田川裕也、坂上　宏、天野　滋、友村美根子、坂東健二郎、高尾浩一、杉田義昭、植沢芳広、山本信治、坂下英明、中鍛治里奈、小泉敏之、光藤健司、藤内　祝、日本ハイパーサーミア学会第38回大会（Web開催）、2021/9
17. FAERSを利用した吃逆の性差に関する探索的研究：細谷龍一郎、野澤（石井）玲子 、黒﨑宏太、植沢芳広、第31回日本医療薬学会年会（Web開催）、2021/10
18. Development of biologically interpretable prediction models for drug-induced liver malignant tumors based on the activity of molecular initiating events using FAERS: a self-reported adverse drug events database: Kurosaki K, Uesawa Y, CBI学会2021年大会（Web開催）, 2021/10
19. 新規 DeepSnap-Deep Learning を基にした構造活性相関システムを用いた毒性発現経路の分子開始反応に対するアゴニストおよびアンタゴニスト予測モデル：松坂恭成、十時　伸、半田健太郎、塩田哲義 、黒﨑宏太、植沢芳広、第49回構造活性相関シンポジウム（Web開催）、2021/11

一般講演・ポスター発表

1. 新規3－スチリルクロモン誘導体のヒト口腔扁平上皮癌細胞に対する構造―選択毒性相関：坂上　宏、史　海霞、植沢芳広、永井純子、坂東健二郎、友村明人、友村美根子、星かおり、高尾浩一、杉田義昭、第93回日本薬理学会年会（誌上開催）、2020/3、神奈川
2. DI-EI-MSメタボロミクスを活用した米黒酢の抗酸化活性予測：佐藤　希、甲斐久博、吉満　遥、中　良弘、植沢芳広、叶内宏明、藤井　暁、長野正信、木村博昭、松野康二、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
3. 1H-NMRメタボロミクスを用いたダイオウの成人T細胞白血病細胞増殖抑制活性予測モデルの検証：緒方翔子、眞玉優里奈、甲斐久博、植沢芳広、鈴木龍一郎、野崎香樹、西尾基之、森下和広、岡田嘉仁、木村博昭、松野康二、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
4. DI-EI-MSメタボロミクスを活用したマオウの成人T細胞白血病細胞増殖抑制活性予測モデルの検証：眞玉優里奈、緒方翔子、甲斐久博、中　良弘、植沢芳広、野崎香樹、西尾基之、森下和広、岡田嘉仁、木村博昭、松野康二、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
5. 化学構造及び種々生理活性に基づく肝がん誘発薬物予測モデルを用いた発症要因の解析：黒﨑宏太、佐々木俊一、松坂恭成、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
6. 大規模副作用データベースを用いた重症皮膚副作用に対するQSAR予測モデルの精度向上に関する検討：増山雄平、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
7. 脳神経疾患に起因した吃逆に対する「柿のヘタ煎」の有効性の検討：中嶋まどか、細谷龍一郎、日野斉一、加賀谷肇、野澤玲子、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
8. 医薬品副作用データベースに基づく横紋筋融解症を誘発する医薬品の特徴の解析：宮本有彩、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
9. 副作用データベースを用いた血栓症における芳香族炭化水素受容体(AhR)の解析：會田祐喜、黒崎宏太、増山雄平、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
10. 副作用データベースJADERを用いたレチノイドX受容体活性化薬物の探索とQSAR予測モデルの構築：白井裕貴、増山雄平、黒崎宏太、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
11. 副作用データベースJADERを用いた甲状腺機能亢進症を誘発する医薬品の特徴解析：長島悠泰、増山雄平、黒崎宏太、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
12. 副作用データベースを用いたエストロゲン製剤が誘発する副作用の探索：鈴木優果、永井純子、黒﨑宏太、増山雄平、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
13. 副作用データベースにおける頭痛を誘発する医薬品の解析：鈴木美冬、永井純子、黒﨑宏太、増山雄平、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
14. 副作用データベースを用いたヒートショック応答活性化薬物による皮膚障害抑制作用の検討：渡邊紗里菜、黒﨑宏太、増山雄平、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
15. 大規模副作用データベースに基づく発熱性好中球減少症の発現傾向に関する研究：奥中真白、加納大輔、川﨑敏克、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
16. 粉末X線回折とラマン分光法による共結晶の統計的評価：荒居玖志、津野直哉、小山遼太朗、植沢芳広、深水啓朗、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
17. 副作用データベースに基づく抗生物質に関連した味覚異常の分析：菅　裕亮、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
18. 化学構造を用いた血液透析における薬物除去率の予測：錦織功延、田中健太郎、植沢芳広、日本薬学会第140年会（誌上開催）、2020/3、京都
19. 共結晶の探索スクリーニングにおける共結晶形成識別モデルの検討：荒居玖志、植沢芳広、深水啓朗、日本薬剤学会第35年会（誌上開催）、2020/5、熊本
20. 変異原性・有害性発現経路に基づく肝がん誘発薬物予測QSARモデルの構築及び特徴解析：黒﨑宏太 、増山雄平、佐々木俊一、松坂恭成、永井純子、植沢芳広、第47回日本毒性学会学術年会（Web開催）、2020/6
21. 分子画像に基づく新規深層学習法を用いたプロゲステロン受容体活性化物質の識別予測：松坂恭成、佐々木俊一、植沢芳広、第47回日本毒性学会学術年会（Web開催）、2020/6
22. 医薬品による抗コリン性副作用スコアの予測因子の探索：永井純子、植沢芳広、緩和・支持・心のケア 合同学術大会2020（Web開催）、2020/8
23. カルバマゼピンを⽤いた共結晶形成識別モデルの検討：荒居玖志、植沢芳広、深水啓朗、第64回日本薬学会関東支部大会（Web開催）、2020/9
24. 分子画像から毒性・薬効を予測する人工知能：植沢芳広、イノベーションジャパン2020大学見本市Online、2020/9
25. 吃逆とニコチンの関係～世界最大の副作用データベース FEARSの解析結果～：細谷龍一郎、日野斉一、野澤（石井）玲子、植沢芳広、第30回日本医療薬学会年会（Web開催）、2020/10
26. 大規模副作用データベースJADERに基づく脳症誘発因子の探索：瀬山友香、細谷龍一郎、加藤智之、日野斉一、第30回日本医療薬学会年会（Web開催）、2020/10
27. JADERに基づく薬剤関連顎骨壊死の網羅的検討：鳥海真也、小林明信、植沢芳広、第30回日本医療薬学会年会（Web開催）、2020/10
28. Evaluation of the expression profile of diarrhea induced by irinotecan using the Japanese Adverse drug event report database: Okunaka M, CBI学会2020年大会（Web開催）, 2020/10
29. Prediction models of peroxisome proliferator-activated receptor-gamma through a deep learning-based QSAR analysis, DeepSnap: Matsuzaka Y, CBI学会2020年大会（Web開催）, 2020/10
30. 6位にメトキシ基を持つ pericosine E 誘導体の合成研究 新規α-グリコシダーゼ阻害剤の創製：神吉真緒、樋口　萌 、永井純子、植沢芳広、米山弘樹、春沢信哉、宇佐美吉英、第6回関西薬学シンポジウム：化学系の若い力（Web開催）、2020/10
31. In silico 手法を用いた DILI リスク予測モデルの構築による薬物の許容投与量の提唱：額賀　巧、竹村晃典、植沢芳広、伊藤晃成、日本動物実験代替法学会 第33回大会（Web開催）、2020/11
32. 分子グラフと化学構造記述子を組み合わせた変異原性のQSAR解析：黒﨑宏太、佐々木俊一、松坂恭成、植沢芳広、第43回ケモインフォマティクス討論会（Web開催）、2020/12

一般講演・ポスター発表

1. 大規模データベースに基づく大腸癌治療薬の副作用予測に関する研究：奥中真白、国立がん研究センター薬剤師レジデント合同報告会、2019/3、東京
2. 化学構造情報に基づく核内受容体・ストレス応答パスウェイ・肝毒性in silico予測システム：植沢芳広、野口　保、永井純子、第12回 創薬支援インフォマ企業連携協議会、2019/3、東京
3. 緩和ケア病棟におけるせん妄発症に影響する因子の探索：佐藤美櫻、中村葉月、荻野瑞穂、眞家雄也、菅野　智、荒井　進、稲葉　裕、永井純子、野澤（石井）玲子、加賀谷肇、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
4. 大規模副作用データベースFAERS に基づく吃逆誘発因子の探索：原　康貴、細谷龍一郎、永井純子、野澤（石井）玲子、加賀谷肇、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
5. 副作用データベースJADER を用いた発疹を誘発する医薬品の化学構造解析：荒木千穂、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
6. 口腔癌選択毒性を示す化合物の探索を目的としたQSAR 予測モデルの構築：今村舞衣、永井純子、坂上　宏、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
7. 大規模副作用データベースを用いた下痢誘発性に基づく抗悪性腫瘍薬の分類とQSAR 予測モデルの構築：奥山　碧、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
8. 脳神経疾患に起因した吃逆発症因子の解析と発症予測：北野円蔵、細谷龍一郎、日野斉一、網野猛志、鎌田智幸、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
9. 大規模副作用データベースおよび化学構造情報を用いた薬剤性食欲減退を誘発する薬物の識別：木本千尋、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
10. 副作用データベースを用いた化学物質過敏症に関するQSAR 解析：崎野志歩、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
11. 大規模副作用データベースに基づく腎炎誘発化合物のQSAR 解析：中野武樹、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
12. 副作用データベースおよび化学構造情報に基づく子宮癌誘発薬物識別モデルの構築：金島映実、永井純子、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
13. 医薬品副作用データベースJADER を用いた抗体医薬品のinfusion reaction 発現リスクの解析：村山舞花、永井純子、杉原　稔、植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
14. H-NMR メタボロミクスを用いたダイオウの成人T細胞白血病(ATL) 細胞増殖阻害活性評価：猪原美咲、古里　巧、甲斐久博、植沢芳広、鈴木龍一郎、野崎香樹、松岡史郎、森下和広、岡田嘉仁、松野康二、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
15. ＮＭＲメタボロミクスを活用した成人T 細胞白血病（ATL）細胞増殖抑制活性を持つマオウの種の判別：古里　巧、猪原美咲、甲斐久博、植沢芳広、鈴木龍一郎、野崎香樹、松岡史郎、森下和広、岡田嘉仁、松野康二、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
16. 薬性に着目した漢方エキス製剤の主成分分析：萩原聡美、原嶋　葵、福田枝里子、馬場正樹、植沢芳広、甲斐久博、松野康二、矢久保修嗣、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
17. 大規模副作用データベースに基づく大腸癌治療薬の副作用予測に関する研究：奥中真白、加納大輔、川﨑敏克、植沢芳広、第11回日本がん薬剤学会学術大会、2019/5、東京
18. 副作用自発報告データベースおよび薬物の物理化学的特徴量による口内炎発現の定量的評価：永井純子、染谷彩花、植沢芳広、第13回日本緩和医療薬学会年会、2019/6、千葉
19. 緩和医療領域におけるせん妄誘発要因の関連性に関する調査・研究( 第4 報)：相沢健太、菅野　智、永井純子、植沢芳広、荒井　進、稲葉　裕、加賀谷肇、野澤（石井）玲子、第13回日本緩和医療薬学会年会、2019/6、千葉
20. 塩素原子欠損型pericosine E類縁体の合成：樋口　萌、神吉真緒、山本瑞季、植沢芳広、永井純子、米山弘樹、春沢信哉、宇佐美吉英、創薬懇話会2019 in 秋保、2019/6、仙台
21. オントロジーに基づく肝毒性機序解釈支援知識システムの開発：山縣友紀、五十嵐芳暢、中津則之、堀本勝久、福井一彦、植沢芳広、山田　弘、第46回日本毒性学会学術年会、2019/6、徳島
22. 肝毒性インフォマティクスシステムの構築（AMEDプロジェクト）：山田　弘、 五十嵐芳暢、 中津則之、 山縣友紀、 秋丸裕司、 秋丸恵理佳、堀本勝久、福井一彦、 江良択実、 沼川忠広、松本志郎、植沢芳広、永井純子、 野口　保、第46回日本毒性学会学術年会、2019/6、徳島
23. ヒト初代培養肝細胞の遺伝子発現プロファイルを用いた肝毒性予測システムの構築：五十嵐芳暢、山縣友紀、中津則之、堀本勝久、福井一彦、植沢芳広、山田　弘、第46回日本毒性学会学術年会、2019/6、徳島
24. 有害性発現経路情報を用いた化学構造からの肝毒性予測：植沢芳広、第1回 ファーマラボ EXPO －[医薬品] 研究開発 展－、2019/7、東京
25. QSAR/in vitroからの薬物性肝障害予測に向けた取り組み：遠藤祐佳、額賀　巧、植沢芳広、伊藤晃成、第63回日本薬学会関東支部大会、2019/9、東京
26. 共結晶の探索スクリーニングにおける測定データの統計解析：荒居玖志、津野直哉、小山遼太朗、植沢芳広、深水啓朗、第63回日本薬学会関東支部大会、2019/9、東京
27. Use of 13C-NMR Chemical Shift: 岡田嘉仁, 鈴木龍一郎, 植沢芳広, 堀川琢心, 岡部　唯, 油田正樹, 高橋邦夫, 木下　薫, 日本生薬学会第66回年会, 2019/9, 東京
28. NMRメタボロミクスを活用したマオウの成人T細胞白血病細胞増殖抑制活性予測モデルの検証：甲斐久博、眞玉優里奈、緒方翔子、植沢芳広、鈴木龍一郎、野崎香樹、松岡史郎、森下和広、岡田嘉仁、木村博昭、松野康二、日本生薬学会第66回年会、2019/9、東京
29. 肝毒性インフォマティクスシステムの構築（AMEDプロジェクト）：山田　弘、五十嵐芳暢、中津則之、山縣友紀、秋丸裕司、秋丸恵理佳、堀本勝久、福井一彦、江良択実、沼川忠広、松本志郎、植沢芳広、永井純子、野口　保、トーゴーの日シンポジウム2019、2019/10、東京
30. 肝毒性機序解釈支援を目指した毒性プロセスオントロジー開発とその応用：山縣友紀、五十嵐芳暢、中津則之、堀本勝久、福井一彦、植沢芳広、山田　弘、トーゴーの日シンポジウム2019、2019/10、東京
31. 発現プロファイルを用いた肝毒性in vivo/vitroブリッジと類似性検索：toxBridge and toxRank：福井一彦、五十嵐芳暢、山縣友紀、植沢芳広、山田　弘、堀本勝久、トーゴーの日シンポジウム2019、2019/10、東京
32. 化学構造情報に基づく肝毒性予測システムの構築に関する研究：植沢芳広、野口　保、永井純子、BioJapan 2019、2019/10、神奈川
33. 塩素欠損型pericosine E誘導体の合成とグリコシダーゼ活性評価：樋口　萌、神吉真緒、山本瑞季、溝渕慶乃、芝野眞喜雄、植沢芳広、永井純子、米山弘樹、春沢信哉、宇佐美吉英、第69回日本薬学会関西支部総会・大会、2019/10、兵庫
34. 2-Arylazoylchromonesと2-triazolylchromonesの定量的構造‐細胞傷害性相関解析：永井純子、史　海霞、瀬崎夏子、吉田奈央、坂東健二郎、植沢芳広、坂上　宏、友村美根子、友村明人、高尾浩一、杉田義昭、第141回日本薬理学会関東部会、2019/10、東京
35. 2-スチリルクロモン誘導体の定量的構造‐細胞傷害性相関解析：植沢芳広、永井純子、史　海霞、坂上　宏、友村美根子、友村明人、坂東健二郎、遠藤早紀、高尾浩一、杉田義昭、第141回日本薬理学会関東部会、2019/10、東京
36. High-performance predication model utilizing a novel deep learning-based QSAR analysis using deep snap and the Tox 21 10k library: Matsuzaka Y, Uesawa Y, CBI学会2019年大会, 2019/10, 東京
37. Meta-modeling for optimization in QSAR modeling processes and application to estrogen receptor agonist activity prediction: Kurosaki K, Uesawa Y, CBI学会2019年大会, 2019/10, 東京
38. Study on adverse outcome pathways related to drug-induced rhabdomyolysis using machine learning: Sasaki S, Uesawa Y, CBI学会2019年大会, 2019/10, 東京
39. Development status of ABINIT-MP program in 2019: Yamada H, Igarashi Y, Nakatsu N, Yamagata Y, Akimura H, Akimura E, Horimoto K, Fukui K, Era T, Numakawa T, Matsumoto S, Uesawa Y, Nagai J, Noguchi T, CBI学会2019年大会, 2019/10, 東京
40. Ontology-based toxic process interpretable knowledge system for drug-induced liver injury: Yamagata Y, Igarashi Y, Nakatsu N, Horimoto K, Fukui K, Uesawa Y, Yamada H, CBI学会2019年大会, 2019/10, 東京
41. 安全性保証を見据えた機械学習による化粧品素材の識別：吉田光輝、関根　秀、久木友花、額賀　巧、植沢芳広、上月　裕、日本動物実験代替法学会　第32回大会、2019/11、茨城
42. 変異原性および有害性発現経路に基づく肝がん誘発薬物の特徴解析：黒﨑宏太、植沢芳広、第47回構造活性相関シンポジウム、2019/12、熊本

一般講演・ポスター発表

1. Direct injection-electron ionization-mass apectrometry and NMR metabolomics nethod for analyzing rhubarb species that inhibit adult T-cell leukemia proliferation: Kai H, Inohara M, Furusato T, Kashima Y, Naka Y,Uesawa Y, Nozaki K, Matsuoka S, Morishita K, Okada Y, Matsuno K, Kimura H,67th International Congress and Annual Meeting of the Society for Medicinal Plant and Natural Product Research, 2019/9, Austria
2. Toxicity / adverse effect predictions based on computational toxicology techniques and large-scale databases: Uesawa Y, Eurotox 2019 55th Congress of the European Societies of Toxicology, 2019/9, Finland
3. Predicting blood-to-plasma concentration ratios of drugs from the chemical structures and volumes of distribution in humans: Mamada H, Kobayashi S, Nomura Y, Kogayu M, Uesawa Y,Global Pharma R&D Informatics and AI Congress 2019, 2019/10, UK

一般講演・ポスター発表

1. NMRメタボロミクスによる海藻の代謝産物解析：宮野桃子、松原考宏、植沢芳広、鈴木龍一郎、吉積一真、岡田嘉仁、白瀧義明、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
2. NMRメタボロミクスを活用した成人T 細胞白血病(ATL)細胞増殖抑制活性の予測モデル：甲斐久博、長友志帆、植沢芳広、鈴木龍一郎、國武久登、森下和広、岡田嘉仁、松野康二、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
3. 脳神経疾患に起因した吃逆関連因子に関する調査研究：原　康貴、細谷龍一郎、野澤（石井）玲子、植沢芳広、田中一平、日野斉一、加賀谷肇、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
4. 化学療法に関連した吃逆誘発因子の探索：北島健士、細谷龍一郎、野澤（石井）玲子、植沢芳広、田中一平、日野斉一、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
5. 緩和医療領域におけるせん妄誘発因子の探索（第3報）：中村葉月、佐藤美櫻、菅野　智、野澤（石井）玲子、植沢芳広、村上真基、荒井　進、稲葉　裕、加賀谷肇、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
6. 医薬品副作用データベースを用いた薬剤性便秘類似疾患の分類評価：小津吉泰、加賀谷肇、植沢芳広、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
7. 副作用データベースJADERを用いた薬剤性せん妄に関する化学構造情報解析：瀬田優香、加賀谷肇、植沢芳広、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
8. 大規模医薬品副作用データベースを用いた薬物性肝障害と投与量の関係の解析：今田勇輝、加賀谷肇、植沢芳広、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
9. 医薬品副作用データベースJADERを用いた非心原性肺水腫を惹起する医薬品の化学構造的特徴の解析：辰広唯菜、加賀谷肇、植沢芳広、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
10. 化学構造情報を付与した大規模副作用データベースに基づく悪心・嘔吐誘発薬物予測モデルの構築：朝戸統乃、加賀谷肇、植沢芳広、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
11. 副作用データベースに基づく呼吸抑制を誘発する医薬品の化学構造解析：内田誠規、加賀谷肇、植沢芳広、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
12. Log D を利用した15 種のチロシンキナーゼ阻害剤のHPLC 定量法の開発：南後菜月、秋常仁志、佐野和美、植沢芳広、池上洋二、花田和彦、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
13. 副作用データベースにおける傾眠を誘発する医薬品の化学構造解析：塩田彩乃、加賀谷肇、植沢芳広、日本薬学会第138年会、2018/3、金沢
14. フラノクロモン誘導体の定量的構造細胞傷害性相関解析：植沢芳広、高尾浩一、杉田義昭、加賀谷肇、奥平准之、坂上宏、第138回日本薬理学会関東部会、2018/3、東京
15. 医薬品副作用データベースに基づく薬剤性便秘のクラスター解析：小津吉泰、加賀谷肇、植沢芳広、第12回日本緩和医療薬学会年会、2018/5、東京
16. 副作用自発報告データベースJADERおよび医薬品化学構造解析に基づく呼吸抑制誘発薬物の識別：内田誠規、加賀谷肇、植沢芳広、第12回日本緩和医療薬学会年会、2018/5、東京
17. 副作用データベースJADER を用いたせん妄リスク薬の検索と化学構造に基づく予測モデルの構築：瀬田優香、加賀谷肇、植沢芳広、第12回日本緩和医療薬学会年会、2018/5、東京
18. 大規模副作用データベースに基づく傾眠の網羅的解析：塩田彩乃、加賀谷肇、植沢芳広、第12回日本緩和医療薬学会年会、2018/5、東京
19. 医薬品副作用データベースを用いた非心原性肺水腫の解析：誘発薬物識別モデルの構築：辰広唯菜、加賀谷肇、植沢芳広、第12回日本緩和医療薬学会年会、2018/5、東京
20. 大規模医薬品副作用データベースに基づく薬物性肝障害の解析：投与量の影響：今田勇輝、加賀谷肇、植沢芳広、第12回日本緩和医療薬学会年会、2018/5、東京
21. 悪心・嘔吐誘発薬物の大規模副作用データベースに基づく構造解析：朝戸統乃、加賀谷肇、植沢芳広、第12回日本緩和医療薬学会年会、2018/5、東京
22. 化学療法に伴う吃逆に対する「柿のヘタ煎」の予防効果があったと思われる例：北島健士、細谷龍一郎、永村陽一郎、野澤（石井）玲子、植沢芳広、日野斉一、加賀谷肇、第12回日本緩和医療薬学会年会、2018/5、東京
23. オントロジー工学に基づく機序解釈支援に向けて：山縣友紀、五十嵐芳暢、中津則之、堀本勝久、福井一彦、植沢芳広、山田　弘、2018年度 人工知能学会全国大会（第32回）、2018/6、鹿児島
24. 肝毒性知識の体系化のためのオントロジーデータベースシステムの構築：山縣友紀、五十嵐芳暢、中津則之、堀本勝久、福井一彦、植沢芳広、山田　弘、第45回日本毒性学会学術年会、2018/7、大阪
25. 肝毒性予測のためのインフォマティクスシステム構築に関する研究 AMEDプロジェクト公開セミナー：中津則之、五十嵐芳暢、山縣友紀、松山晃文、秋丸裕司、秋丸恵理佳、大倉華雪、堀本勝久、福井一彦、江良択実、松本志郎、植沢芳広、山田　弘、第45回日本毒性学会学術年会、2018/7、大阪
26. ヒト初代培養肝細胞の遺伝子発現プロファイルを用いた肝毒性マーカーパネルの構築：五十嵐芳暢、山縣友紀、中津則之、堀本勝久、福井一彦、植沢芳広、山田　弘、第45回日本毒性学会学術年会、2018/7、大阪
27. 毒性発現経路および化学構造情報を指標とした薬物および化学物質に起因するヒト有害反応の予測法の開発～化学構造情報の新規人工知能入力法DeepSnapに基づくQSAR解析～：植沢芳広、日本化学工業協会・新LRI第6期研究報告会、2018/8、東京
28. 化学構造に基づく悪心・嘔吐を誘発する薬物の予測：朝戸統乃、加賀谷肇、植沢芳広、第4回次世代を担う若手のためのレギュラトリーサイエンスフォーラム、2018/9、東京
29. 医薬品副作用データベースを用いた薬物性肝障害誘発薬物の投与量の解析：今田勇輝、加賀谷肇、植沢芳広、第4回次世代を担う若手のためのレギュラトリーサイエンスフォーラム、2018/9、東京
30. 化学構造に基づく呼吸抑制誘発薬物の特徴解析：内田誠規、加賀谷肇、植沢芳広、第4回次世代を担う若手のためのレギュラトリーサイエンスフォーラム、2018/9、東京
31. 医薬品副作用データベースに基づく薬剤性便秘および類似疾患の分類評価：小津吉泰、加賀谷肇、植沢芳広、第4回次世代を担う若手のためのレギュラトリーサイエンスフォーラム、2018/9、東京
32. 化学構造に基づく傾眠を誘発する薬物の予測：塩田彩乃、加賀谷肇、植沢芳広、第4回次世代を担う若手のためのレギュラトリーサイエンスフォーラム、2018/9、東京
33. 化学構造情報に基づくせん妄を誘発する薬物の予測：瀬田優香、加賀谷肇、植沢芳広、第4回次世代を担う若手のためのレギュラトリーサイエンスフォーラム、2018/9、東京
34. 化学構造情報に基づく非心原性肺水腫を誘発する薬物の予測：辰広唯菜、加賀谷肇、植沢芳広、第4回次世代を担う若手のためのレギュラトリーサイエンスフォーラム、2018/9、東京
35. 来局患者における常備薬の使用期限に関する意識調査：石沢嵩晴、今野亜子、植沢芳広、第51回日本薬剤師会学術大会、2018/9、金沢
36. ヒルドイド®の美容問題における認知度と使用状況に関する調査：市川友樹、青木秀敏、植沢芳広、第51回日本薬剤師会学術大会、2018/9、金沢
37. 薬性に着目した漢方エキス製剤の主成分分析：原嶋　葵、萩原聡美、澤田　淳、福田枝里子、植沢芳広、馬場正樹、矢久保修嗣、日本生薬学会第65回年会、2018/9、広島
38. Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) analysis using deep learning based on deep snap, a novel molecular image input technique: Matsuzaka Y, Uesawa Y, CBI学会2018年大会, 2018/10, 東京
39. 3-(N-サイクリックアミノ)クロモン誘導体の定量的構造-細胞傷害性相関解析：坂上　宏、史　海霞、永井純子、坂詰つかさ、坂東健二郎、奥平准之、植沢芳広、友村美根子、友村明人、高尾浩一、杉田義昭、第139回日本薬理学会関東部会、2018/10、東京
40. 2-(N-cyclicamino)chromone誘導体の定量的構造-細胞傷害性相関解析：植沢芳広、史　海霞、永井純子、坂詰つかさ、坂東健二郎、坂上　宏、友村美根子、友村明人、高尾浩一、杉田義昭、第139回日本薬理学会関東部会、2018/10、東京
41. ピラノ[4,3-b]クロモン誘導体の定量的構造-細胞傷害性相関解析：永井純子、史　海霞、久保田夕香、坂東健二郎、奥平准之、植沢芳広、坂上　宏、友村美根子、友村明人、高尾浩一、杉田義昭、第139回日本薬理学会関東部会、2018/10、東京

一般講演・ポスター発表

1. Establishment of a direct-injection electron ionization-mass spectrometry metabolomics method and its application to lichen profiling: Kai H, Kinoshita K, Harada H, Uesawa Y, Maeda A, Suzuki R, Okada Y, Takahashi K, Matsuno K, 18th International Symposium on Pharmaceutical Sciences, 2018/6, Turkey 
2. Effect of Shitei extract, a traditional Chinese medicine formulation, against chemotherapy-induced hiccups: Hosoya R, Kitajima K, Eimura Y, Ishii-Nozawa R, Hino S, Kagaya H, Uesawa Y,18th World Congress Pharmacology, 2018/7, Kyoto

課程博士（薬学専攻）（令和5年3月）

黒﨑宏太 Kota Kurosaki

安全性デ―タベースと機械学習を活用した肝悪性腫瘍誘発薬物予測手法の 開発に関する研究

A Study on the Development of Prediction Approaches for Hepatocarcinoma -Inducing Drugs Utilizing Safety Databases and Machine Learning Techniques

課程博士（薬学専攻）（令和5年3月）

錦織功延 Kousuke Nishikiori

化学構造情報に基づく血液透析における薬物除去率予測モデルの構築に関する研究

Construction of Prediction Models for Drug Removal Rate in Hemodialysis Based on Chemical Structure Information

博士（薬学）（令和4年9月）

菅　裕亮　Yusuke Kan

大規模有害事象データベースを用いた感染症薬物療法に関する安全性評価

Safety Assessment of Adverse Events in Anti-Infective Therapies Using Large-Scale Adverse Event Databases

博士（薬学）（令和4年11月）

侭田秀章 　Hideaki Mamada

機械学習を用いた薬物動態パラメータ予測モデル構築に関する研究

Construction of Models for Predicting Pharmacokinetic Parameters Using Machine

博士（薬学）（令和3年3月）

奥中真白　Mashiro Okunaka

大規模副作用データベースを用いたがん薬物療法に関する薬学的検討

A Pharmaceutical Study of Cancer Chemotherapy by using Large Voluntary Reporting Databases of Adverse Effects

博士（薬学）（平成31年3月）

細谷龍一郎　Ryuichiro Hosoya

臨床情報を用いた吃逆のリスク因子とその治療に関する研究

The Study of Risk Factors and Treatment of Hiccups Using Clinical Information

博士（薬学）（平成30年3月）

永井純子　Nagai Junko

大規模臨床副作用データベースを用いた緩和医療薬学的検討－がん・非がん疼痛治療薬により惹起される副作用の特徴解析－

A Pharmaceutical Study of Palliative Care by Using the Japanese Adverse Drug Event Report Database －Characteristics of Adverse Effects Induced by Analgesics for Cancer and Non-Cancer Patients－

論文博士（薬学）（平成29年3月）

加納大輔　Daisuke Kano

放射標識を用いた診断用薬の開発と臨床への応用

Simplified Synthesis and Clinical Application of Novel Diagnostic Radiopharmaceuticals

論文博士（臨床薬学）（平成27年9月）

矢島愛理　Airi Yajima
がん患者を対象としたクレアチニンクリアランス推定方法の提案
Investigation of Reliable Methods to Estimate Creatinine Clearance in Cancer Patients

我が国の大規模副作用データベースに基づくオピオイド使用がん患者における呼吸抑制の検討：菅原英輝、内田まやこ、鈴木真也、菅　幸生、植沢芳広、中川貴之、髙瀬久光、第13回日本緩和医療薬学会年会、2019/6、千葉

機械学習を利用した医薬・化学品の安全性リスク評価事例など：植沢芳広、材料科学技術振興財団（MST）内講演会、2019/7、東京

低分子3D構造の画像化入力システムDeep Snapの紹介と毒性予測・副作用予測の現状：植沢芳広、MOEフォーラム2019、2019/7、東京

医薬品副作用自発報告データベースJADERを用いた教育と研究：植沢芳広、第5回医薬品安全性学会学術大会、2019/7、東京

毒性発現経路および化学構造情報を指標とした薬物および化学物質に起因するヒト有害反応の予測法の開発：植沢芳広、日本化学工業協会LRI研究報告会、2019/8、東京

我が国の大規模医薬品副作用データベースJADERに基づくオピオイド関連有害事象の解析：菅原英輝、菅　幸生、内田まやこ、鈴木真也、植沢芳広、中川貴之、髙瀬久光、第49回日本神経精神薬理学会第29回日本臨床精神神経薬理学会合同年会シンポジウム、2019/10、福岡

AIとQSARに基づく毒性評価の現状と展望：植沢芳広、日本農薬社内講演会、2019/10、大阪

有害性発現経路に基づく化学品肝毒性のQSAR予測：植沢芳広、CBI学会2019年大会、2019/10、東京

臨床情報を用いた吃逆のリスク因子とその治療に関する研究：細谷龍一郎、田中一平、石坂範子、永村陽一郎、野澤（石井）玲子、網野　猛、鎌田智幸、日野斉一、加賀谷肇、植沢芳広、第29回日本医療薬学会年会、2019/11、福岡

ポリファーマシーにおける薬剤師介入効果に関する前向き観察研究：鈴木真也、内田まやこ、菅　幸生、菅原英輝、国分秀也、植沢芳広、中川貴之、高瀬久光、第29回日本医療薬学会年会、2019/11、福岡

QSARを用いた毒性予測の現状と課題：植沢芳広、微生物変異原性試験研究会（JEMS・BMS）第62回・哺乳動物試験研究会（JEMS・MMS）第75回合同定例会、2019/11、東京

Uesawa Y：インド特許庁（Patent No: 494330）“Predicting device, predicting method, predicting program, learning model input data generating device, and learning model input data generating program” (2024/1/4)

植沢芳広：第1章第9節 ：In silico技術による毒性評価、不純物の分析法と化学物質の取り扱い、(株)技術情報協会 (2024)

植沢芳広：国内特許庁・特許第7201981号 “予測装置、予測方法および予測プログラム” (2023)

黒﨑宏太、植沢芳広：第7章第2節 ：安全性評価に活用できるオープンデータベースとその活用、ケモインフォマティクスデータ収集の最適化と解析手法、(株)技術情報協会 (2023)

植沢芳広：計算ADMET研究会主査就任の挨拶、CBI学会誌11 (2023)

Matsuzaka Y, Uesawa Y: Chapter18 Deep learning using molecular image of chemial structure, Cheminformatics, QSAR, and Machine Learning Applications for Novel Drug Development, ELSEVIER (2023)

植沢 芳広：AI-SHIPS における一般化学物質の毒性予測モデル構築、革新的AI 創薬 ～医療ビッグデータ、人工知能がもたらす創薬研究の未来像～、小長谷明彦、NTS (2022)

植沢芳広：＜会告＞構造活性フォーラム2022、日本薬学会構造活性相関部会・ニュースレターSAR News 42 (2022)：日本薬学会ファルマシア 4 (2022)：日本毒性学会ホームページ：日本化学会ホームページ：CBI学会ホームページ

植沢芳広：＜報告＞構造活性フォーラム2022、日本薬学会構造活性相関部会・ニュースレターSAR News 43 (2022)

植沢芳広：フォーカスとセッション報告「計算ADMET研究関連研究発表」、CBI学会誌10 (2022)

Uesawa Y：欧州特許庁・特許番号EP3627404 “Predicting device, predicting method, predicting program, learning model input data generating device, and learning model input data generating program” (2021/8/18)

Matsuzaka Y, Uesawa Y：Optimization of a Deep-Learning Method Based on the Classification of Images Generated by Parameterized Deep Snap a Novel Molecular-Image-Input Technique for Quantitative Structure–Activity Relationship (QSAR) Analysis, Deep Learning for Toxicity and Disease Prediction, Frontiers eBook  (2020)

松坂恭成、植沢芳広：第10章第6節：化学構造の機械学習に基づく毒性予測、マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集、(株)技術情報協会 (2019)

Nagai J, Imamura M, Sakagami H, Uesawa Y: QSAR Prediction Model to Search for Compounds with Selective Cytotoxicity Against Oral Cell Cancer, Biological Efficacy of Natural and Chemically Modified Products against Oral Inflammatory Lesions, MDPI Books (2019)