研究実績 | 明治薬科大学 医療分子解析学研究室

研究実績

医療分子解析学研究室の研究実績をご紹介いたします。

論文

2022

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:3.521

Comprehensive analysis of everlorimus-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:2.512

Investigation of carbonic anhydrase inhibitory effects and cytotoxicities of pyrazole-based hybrids carrying hydrazone linker 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:5.307

Trends in reporting embolic and thrombotic events after COVID-19 vaccination: A retrospective, pharmacovigilance study: Kan Y, Asada M, Uesawa YPLOS ONE, 17, e0269268 (2022) Impact Factor:3.752

Novel QSAR approach for regression model of clearance that combines DeepSnap-Deep Learning and conventional machine learning: Mamada H, Nomura Y, Uesawa YACS Omega7, 17055-17062 (2022) Impact Factor:3.512

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, online (2022) Impact Factor:2.935

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:2.480

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:9.079

Development of in silico prediction models for drug-induced liver malignant tumors based on the activity of molecular initiating events: Biologically interpretable featuresKurosaki K, Uesawa Y, Journal of Toxicological Sciences, 47, 89-98 (2022) Impact Factor:2.196

Comprehensive analysis of bortezomib-induced adverse events using the Japanese real-world database: Satoki A, Uchida M, Fujiwara M, Uesawa Y, Shimizu T, Oncology100, 188–193 (2022) Impact Factor:2.935

Tumor-Specificity, Neurotoxicity and possible involvement of 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 Sciences23, 2601 (2022) Impact Factor:5.924

A deep learning-based quantitative structure-activity relationship system construct prediction model of agonist and antagonist with high performance:  Matsuzaka Y, Uesawa YInternational Journal of Molecular Sciences, 23, 2141 (2022) Impact Factor:5.924

On blass translation for Leśniewski’s propositional ontology and modal logicsInoue TStudia Logica,  110, 265-289 (2022)

Molecular profiling of ginsenoside metabolites to identify estrogen receptor alpha activityKikegawa M, Nakajima A, Yu J, Asai M, Uesawa Y, Sone H, Gene813, 146108 (2022) Impact Factor:3.688

Inhibition of neurotoxicity / Anticancer activity of bortezomib by chlorogenic acid component: 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:2.480

Analysis of factors associated with hiccups using the FAERS databaseHosoya R, Ishii-Nozawa R, Kurosaki K, Uesawa YPharmaceuticals, 15, 27 (2022) Impact Factor:5.863

 Evaluation of cardiac adverse events associated with carfilzomib using a Japanese real-world database: Nakao S, Uchida M, Satoki A, Okamoto K, Uesawa Y, Shimizu T, Oncology, 100, 60–64 (2022) Impact Factor:2.935
Construction of a prediction model for drug removal rate in hemodialysis based on chemical structuresNishikiori K, Tanaka K, Uesawa YMolecular Diversity, online (2022) Impact Factor:2.943
In silico 有害性予測モデルの構築:人工知能に基づく説明性重視の予測モデル開発植沢芳広CHEMISTRY & CHEMICAL INDUSTRY, 75, 197-199 (2022)
副作用データベースを用いた医薬品の安全性評価 第一回 日本の副作用症例を網羅するPMDA医薬品副作用データベースJADER植沢芳広医薬品安全性学8、57-60 (2022)

2021

Exploring the mechanisms underlying drug-induced fractures using the Japanese adverse drug event reporting databaseToriumi S, Kobayashi A, Sueki H, Yamamoto M, Uesawa YPharmaceuticals, 14, 1299 (2021)  Impact Factor:5.215

A sound interpretation of Leśniewski’s epsilon in modal logic KTBInoue TBulletin of the Section of Logic , 50, 455-463 (2021) 

Study of the compatibility of oral magnesium oxide preparations sold in Japan with the ICH-Q3D guideline for elemental impurities: Satoh M, Motokawa K, Uesawa Y, Ishikawa Y, Maeda H, Iida K, Tanaka H, Kosugi T, Nishizawa K, Drug Discoveries & Therapeutics, 15, 227-235 (2021) 
Deep learning-based in vitro detection method for cellular impurities in human cell-processed therapeutic productsMatsuzaka Y, Kusakawa S, Uesawa Y, Sato Y, Satoh M, Applied Sciences, 11, 9755 (2021) Impact Factor:2.838
Prediction models for agonists and antagonists of molecular initiation events for toxicity pathways using an improved deep-learning-based quantitative structure–activity relationship systemMatsuzaka Y, Totoki S, Handa K, Shiota T, Kurosaki K, Uesawa YInt. J. Mol. Sci., 22, 10821 (2021) Impact Factor:6.208
Prediction model of clearance by a novel quantitative structure–activity relationship approach, Combination DeepSnap-Deep learning and conventional machine learningMamada H, Nomura Y, Uesawa Y, ACS Omega, 6, 23570–23577 (2021) Impact Factor:4.132
Comprehensive analysis of chemotherapeutic agents that induce infectious neutropeniaOkunaka M, Kano D, Matsui R, Kawasaki T, Uesawa Y, Pharmaceuticals, 14, 681 (2021) Impact Factor:5.215
Molecular initiating events associated with drug-induced liver malignant tumors: An integrated study of the FDA adverse event reporting system and toxicity predictionsKurosaki K, Uesawa YBiomolecules, 11, 944 (2021) Impact Factor:6.064
Synthesis and biological evaluation of 3-styrylchromone derivatives as selective monoamine oxidase B inhibitors: Takao K, Takemura Y, Nagai J, Kamauchi H, Hoshi K, Mabashi R, Uesawa Y, Sugita Y, Bioorganic & Medicinal Chemistry, 42, 116255 (2021) Impact Factor:3.461
Comprehensive study on potent and selective carbonic anhydrase inhibitors: Synthesis, bioactivities and molecular modelling studies of 4-(3-(2-arylidenehydrazine-1-carbonyl)-5-(thiophen-2-yl)-1H-pyrazole-1-yl) benzenesulfonamides: Yamali C, Sakagami H, Uesawa Y, Kurosaki K, Satoh K, Masuda Y, Yokose S, Ece A, Bua S, Angeli A, Supuran CT, Gul HI, European Journal of Medicinal Chemistry, 217, 113351 (2021) Impact Factor:7.088
Evaluation of antibiotic-induced taste and smell disorders using the FDA adverse event reporting system databaseKan Y, Nagai J, Uesawa YScientific Reports, 11, 9625 (2021) Impact Factor:4.996
Evaluation of the expression profile of irinotecan-induced diarrhea in patients with colorectal cancerOkunaka M, Kano D, Matsui R, Kawasaki T, Uesawa YPharmaceuticals, 14, 377 (2021) Impact Factor:5.215
Molecular determinants of the kinetic binding properties of antihistamines at the histamine H1 receptors: Akimoto H, Uesawa Y, Hishinuma S, International Journal of Molecular Sciences22, 2400 (2021) Impact Factor:6.208
Predicting blood-to-plasma concentration ratios of drugs from chemical structures and volumes of distribution in humansMamada H, Iwamoto K, NomuraY, Uesawa YMolecular Diversity, 25, 1261–1270 (2021) Impact Factor:3.364
Use of 13C-NMR chemical shifts; Application of principal component analysis for categorizing structurally similar methoxyflavones and correlation analysis between chemical shifts and cytotoxicity: Suzuki R, Uesawa Y, Okada Y, Horikawa T, Okabe Y, Aburada Mb Takahashi K, Kinoshita K, Chem. Pharm. Bull., 69, 199–202 (2021)  (Highlighted paper selected by Editor-in-Chiefに選出)
Pharmacovigilance evaluation of bendamustine-related skin disorders using the Japanese adverse drug event report database : Uchida M, Kawashiri T, Maegawa N, Takano A, Hosohata K, Uesawa Y, Journal of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, 24, 16-22 (2021) Impact Factor:3.337
The risk factors associated with immune checkpoint inhibitor-related pneumonitisAsada M, Mikami T, Niimura T, Zamami Y, Uesawa Y, Chuma M, Ishizawa K, Oncology, 99, 256–259 (2021) Impact Factor:3.734

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

2020

Comprehensive study of risk factors for medication-related osteonecrosis of the jaw based on the Japanese Adverse Drug Event Report databaseToriumi S, Kobayashi A, Uesawa YPharmaceuticals, 13, 467 (2020) Impact Factor:5.215
A toxicity prediction tool for potential agonist/antagonist activities in molecular initiating events based on chemical structuresKurosaki K, Wu R, Uesawa YInternational Journal of Molecular Sciences, 21, 7853 (2020) Impact Factor:6.208
Antitumor effects and Tumor-specificity of Guaiazulene-3-Carboxylate derivatives against oral squamous cell carcinoma In Vitro: Teratani M, Nakamura S, Sakagami H, Fujise M, Hashimoto M, Okudaira N, Bandow K, Iijima Y, Nagai J, Uesawa Y, Wakabayashi H, Anticancer Res, 40, 4885-4894 (2020) Impact Factor:2.435
Molecular image-based prediction models of nuclear receptor agonists and antagonists by DeepSnap–Deep learning approach with the Tox21 10K libraryMatsuzaka Y, Uesawa Ymolecules,  25, 2764 (2020) Impact Factor:4.927
Syntheses, Glycosidase inhibitory activities, and QSAR analyses of pericosine E analogs Methoxy-Substituted at C6: Usami Y, Higuchi M, Mizuki K, Yamamoto M, Kanki M, Nakasone C, Sugimoto Y, Shibano M, Uesawa Y, Nagai J, Yoneyama H, Harusawa S, Marine Drugs, 18, 221 (2020) Impact Factor:6.085
Prediction model of aryl -hydrocarbon receptor activity by a novel QSAR approach, DeepSnap–Deep LearningMatsuzaka Y, Hosaka T, Ogaito A, Yoshinari K, Uesawa Ymolecules, 25, 1317 (2020) Impact Factor:4.927
DeepSnap-Deep learning approach predicts progesterone receptor antagonist activity with high performanceMatsuzaka Y, Uesawa Y, Front. Bioeng. Biotechnol, 22, 485 (2020) Impact Factor:6.064
Further quantitative structure-cytotoxicity relationship analysis of 3-styrylchromones: Takao K, Hoshi K, Sakagami H, Shi H, Bandow K, Nagai J, Uesawa Y, Tomomura A, Tomomura M, Sugita Y, Anticancer Res, 40, 87-95 (2020) Impact Factor:2.435

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 Industry62、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)

特集1  機械学習を活用した創薬のスピード化・効率化 ~その具体例・最新技術『AI・機械学習による安全性評価の効率化・迅速化』植沢芳広PHARMSTAGE、 4、1-8 (2020)
化学構造からの有害性発現予測:人工知能技術の適用植沢芳広、薬学雑誌、40、499-505 (2020)
研究会へようこそ!(3)計算毒性学研究会-人類の安全な未来を目指して植沢芳広、化学、3、52-54 (2020)

2019

Quantitative structure–cytotoxicity relationship of 2-styrylchromonesUesawa Y, Nagai J,  Shi H, Sakagami H, Bandow K, Tomomura A, Tomomura M, Endo S, Takao K, Sugita Y, Anticancer Res, 39, 6489-6498 (2019)
Quantitative structure-cytotoxicity relationship of 2-arylazolylchromones and 2-triazolylchromonesNagai J, Shi H, Sezaki N, Yoshida N, Bandow K, Uesawa Y, Sakagami H, Tomomura M, Tomomura A, Takao K, Sugita Y, Anticancer Res, 39, 6479-6488 (2019)
2-Styrylchromone derivatives as potent and selective monoamine oxidase B inhibitors: Takao K, Endo S, Nagai J, Kamauchi H, Takemura Y, Uesawa Y, Sugita Y, Bioorganic Chemistry, 92, 103285 (2019)
Prediction model with high-performance constitutive androstane receptor (CAR) using deepsnap-deep learning approach from the tox21 10K compound libraryMatsuzaka Y, Uesawa YInternational Journal of Molecular Sciences, 20, 4855 (2019)

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)

A nationwide survey of community pharmacist contributions to polypharmacy in opioid using and non-using cancer patients in Japan: Suzuki S, Uchida M, Suga Y, Sugawara H, Kokubun H, Uesawa Y, Nakagawa T, Takase H, Biol Pharm Bull, 42, 1164-1171 (2019)
Analyses of respiratory depression associated with opioids in cancer patients based on the Japanese adverse drug event report database: Sugawara H, Uchida M, Suzuki S, Suga Y, Uesawa Y, Nakagawa T, Takase H, Biol Pharm Bull, 42, 1185-1191 (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)

Quantitative structure–cytotoxicity relationship of azulene amide derivatives: Imanari K, Hashimoto M, Wakabayash H, Okudaira N, Bandow K, Nagai J, Tomomura M, Tomomura A, Uesawa Y, Sakagami H, Anticancer Res39, 3507-3518 (2019)
Current status of adverse events related with opioid analgesics in Japan: Assessment based on Japanese adverse drug event report database: Suga Y, Uchida M, Suzuki S, Sugawarad H, Torigoe K, Futamura A, Uesawa Y, Nakagawa T, Takase H, Biol Pharm Bull, 42, 801-806 (2019)
QSAR prediction model to search for compounds with selective cytotoxicity against oral cell cancerNagai J, Imamura M, Sakagami H, Uesawa Y, Medicines, 6, 45 (2019)
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) analysisMatsuzaka Y, Uesawa Y, Front Bioeng Biotechnol, 7, 1-15 (2019)
医薬品安全性評価のための肝毒性オントロジー構築とその応用: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、人工知能学会論文誌、34、1-18 (2019)
Direct-injection electron ionization-mass spectrometry metabolomics method for analyzing blueberry leaf metabolites that inhibit adult T-cell leukemia proliferation: Kai H, Uesawa Y, Kunitake H, Morishita K, Okada Y, Matsuno K, Planta Med, 85, 81-87 (2019)
Looking back our recent publications of the tumor-specificity of chromone derivatives: Sakagami H, Shi H, Nagai J, Uesawa Y, Takao K, Sugita Y, New Food Industry, 61, 11-18 (2019)
Recent progress of basic studies of natural products and their dental application: Sakagami H, Watanabe T, Hoshino T, Suda N, Mori K, Yasui T, Yamauchi N, Kashiwagi H, Gomi T, Oizumi T, Nagai J, Uesawa Y, Takao K, Sugita Y, Medicines, 6, 4 (2019)

2018

Quantitative structure-activity relationship analysis using deep learning based on a novel molecular image input techniqueUesawa Y, Bioorg Med Chem Lett, 28, 3400-3403 (2018)
Bananas decrease acetaminophen potency in in vitro assays: Uesawa Y, Tsuji N, PloS One, 13, e0205612 (2018)
Cytotoxicity, apoptosis, and QSAR studies of phenothiazine derived methoxylated chalcones as anticancer drug candidates: Gul HI, Yamali C, Gunesacar G, Sakagami H, Okudaira N, Uesawa Y, Kagaya H, Med Chem Res, 27, 2366-2378 (2018)
Quantitative structure-cytotoxicity relationship of pyrano[4,3-b]chromonesNagai J, Shi H, Kubota Y, Bandow K, Okudaira N, Uesawa Y, Sakagami H, Tomomura M, Tomomura A, Takao K, Sugita Y, Anticancer Res, 38, 4449-4457 (2018)
Quantitative structure-cytotoxicity relationship of 3-(N-cyclicamino)chromone derivatives: Shi H, Nagai J, Sakatsume T, Bandow K, Okudaira N, Uesawa Y, Sakagami H, Tomomura M, Tomomura A, Takao K, Sugita Y, Anticancer Res, 38, 4459-4467 (2018) 
Quantitative structure–cytotoxicity relationship of 2-(N-cyclicamino)chromone derivatives: Shi H, Nagai J, Sakatsume T, Bandow K, Okudaira N, Sakagami H, Tomomura M, Tomomura A, Uesawa Y, Takao K, Sugita Y, Anticancer Res, 38, 3897-3906 (2018)
Quantitative structure-cytotoxicity relationship of furo[2,3-b]chromones: Uesawa Y, Sakagami H, Shi H, Hirose M, Takao K, Sugita Y, Anticancer Res, 38, 3283-3290 (2018)
In vitro anti-tumor activity of azulene amide derivatives: Wada T, Maruyama R, Irie Y, Hashimoto M, Wakabayashi H, Okudaira N, Uesawa Y, Kagaya H, Sakagami H, In Vivo, 32, 479-486 (2018)
3-(E)-Styryl-2H-chromene derivatives as potent and selective monoamine oxidase B inhibitors: Takao K, Yahagi H, Uesawa Y, Sugita Y, Bioorg Chem, 77, 436-442 (2018)
Quantitative structure–cytotoxicity relationship of cinnamic acid phenetyl esters: Uesawa Y, Sakagami H, Okudaira N, Toda K, Takao K, Kagaya H, Sugita Y, Anticancer Res, 38, 817-823 (2018)
Quantitative structure–cytotoxicity relationship of 2-azolylchromones: Sakagami H, Okudaira N, Uesawa Y, Takao K, Kagaya H, Sugita Y, Anticancer Res, 38, 763-770 (2018)
Analysis of physicochemical properties of drugs included in anticholinergic rating scales: Nagai J, Kagaya H, Uesawa Y, Chem-Bio Informatics Journal, 18, 1-9 (2018)
ディープラーニングに対する分子情報の新規入力法:Deep Snap植沢芳広CICSJ Bulletin36、51-54 (2018)
人工知能が加速する医薬・化学品の安全性評価植沢芳広、化学工業、69、1-7 (2018)
疼痛緩和領域の副作用予測における人工知能の活用植沢芳広Pharmstage18、34-41 (2018)
疼痛緩和領域における大規模医薬品副作用データベースの活用植沢芳広、地域ケアリング、20、94-98 (2018)
大規模副作用データベースを用いたオピオイドの副作用解析植沢芳広、地域ケアリング、20、68-72 (2018)
大規模副作用データベースと計算毒性学に基づく副作用予測植沢芳広、薬学雑誌、138、185-190 (2018)

学会発表

2022

【1】国内学会

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. 大規模自発報告有害事象データベースを用いた肝発癌性薬物予測モデルの構築と解析黒﨑宏太植沢芳広、日本薬学会第142年会シンポジウム(Web開催)、2022/3
  19. COVID-19ワクチン接種後の塞栓及び血栓症とワクチンタイプの関係菅 裕亮、第15回日本緩和医療薬学会年会(Web開催)、2022/5
  20. 薬剤性しゃっくりの謎~FAERSを用いた探索的研究~細谷龍一郎、第15回日本緩和医療薬学会年会(Web開催)、2022/5
  21. 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
  22. ビッグデータ解析と計算毒性学に基づく肝発がん性予測黒﨑宏太植沢芳広、第49回日本毒性学会学術年会シンポジウム、2022/6、札幌
  23. 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
  24. 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
  25. 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

2021

【1】国内学会

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 databaseKurosaki KUesawa 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

2020

【1】国内学会

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 databaseOkunaka 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, DeepSnapMatsuzaka 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

2019

【1】国内学会

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 libraryMatsuzaka YUesawa 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 predictionKurosaki KUesawa 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 learningSasaki SUesawa 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 YNagai 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
【2】国際学会

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 databasesUesawa 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

2018

【1】国内学会

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
【2】国際学会

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

学位

2021

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

2021

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

2019

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

2018

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-

2017

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

2015

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

受賞

2022

2021

令和2年度関信地区国立病院薬剤師会奨励賞:鳥海真也
Use of 13C-NMR chemical shifts; Application of principal component analysis for categorizing structurally similar methoxyflavones and correlation analysis between chemical shifts and cytotoxicity: Suzuki R, Uesawa Y, Okada Y, Horikawa T, Okabe Y, Aburada Mb Takahashi K, Kinoshita K, Chem. Pharm. Bull., 69, 199–202 (2021)  (Highlighted paper selected by Editor-in-Chiefに選出)

2019

国立がんセンター薬剤師レジデント合同報告会口頭発表の部において最優秀賞:奥中真白
2019年度日本医療薬学会において学会賞(Postdoctoral Award):細谷龍一郎

2018

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優秀発表賞:朝戸統乃
CBI学会2018年大会ポスター賞(Excellent Poster):松坂恭成

2017

第11回日本緩和医療薬学会年会優秀発表賞: 石坂佳美

2016

Exceptional quality paper(優秀論文), Uesawa, et al., Quantitative Structure-cytotoxicity Relationship of 3-Benzylidenechromanones, Anticancer Research 36: 5803-5812: 植沢芳広
平成27年度全国済生会病院薬剤師会優秀論文賞:永井純子
第10回日本緩和医療薬学会年会優秀発表賞:細谷龍一郎

2015

情報計算化学生物学会2015年大会優秀ポスター賞:浅子祐己
学長研究奨励賞:植沢芳広
Winner, Tox21 DATA Challenge 2014, NIH, USA:植沢芳広

依頼講演

2021

ビックデータによる医薬品の副作用解析と医薬品安全使用植沢芳広、医薬品安全管理研修会2021年(Web開催)、2021/1
化学品のQSAR毒性予測植沢芳広、令和2年度 第4回AI-SHIPSコンソーシアム(Web開催)、2021/2
In vitro実験値及びエンドポイントの予測モデルの構築植沢芳広、2020年度第2回AI-SHIPS研究開発推進会議(Web開催)、2021/3
In vitro実験値及びエンドポイント予測モデルの構築~モデル開発チームの取組み~植沢芳広、2021年度第1回AI-SHIPS研究開発推進会議(Web開催)、2021/10
副作用情報データベース解析入門セミナー~JADER・FAERS・VAERS:基礎から最新の新型コロナワクチン解析事例まで~植沢芳広、情報機構(Web開催)、2021/10
生物学的メカニズムに基づいた薬剤性肝がん誘発薬物予測モデルの構築と評価黒﨑宏太植沢芳広、CBI学会2021年大会(Web開催)、2021/10
AI-SHIPS における一般化学物質の毒性予測モデル構築植沢芳広、CBI学会2021年大会(Web開催)、2021/10

2020

ケモインフォマティクスを活用した化合物の毒性評価と機械学習の応用植沢芳広、技術情報協会セミナー、2020/1、東京
副作用情報・化学構造情報・人工知能技術の融合が拓く医薬品の安全性予測植沢芳広、徳島大学 クラスター・概算合同シンポジウム、2020/1、徳島
核内受容体・ストレス応答パスウェイおよび化学構造情報の統合データに基づく薬物性肝障害性予測システムの開発植沢芳広、日本薬学会第140年会(誌上開催)、2020/3、京都
計算毒性学に基づくin silico毒性予測の現状と課題植沢芳広、第47回日本毒性学会学術年会(Web開催)、2020/6

2019

化学構造からの有害性発現予測 ~人工知能技術の適用~植沢芳広、日本薬学会第139年会、2019/3、千葉
Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) analysis using deep learning based on Deep Snap, a novel molecular image input technique: 松坂恭成, 第2回若手の会講演会, 2019/5, 東京
副作用データベースに基づく薬剤性肝障害誘発化合物識別システムの開発植沢芳広、2019 BIOVIA USER CONFERENCE、2019/5、東京
緩和医療におけるポリファーマシーに対する薬剤師の介入に関する全国実態調査:内田まやこ、鈴木真也、菅 幸生、菅原英輝、国分秀也、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
緩和医療におけるポリファーマシーに対する薬剤師の介入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、髙瀬久光、第13回日本緩和医療薬学会年会、2019/6、千葉
JADER を用いた医療用麻薬による有害事象報告件数の時代的変遷:菅 幸生、内田まやこ、鈴木真也、菅原英輝、鳥越一宏、二村昭彦、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
がん患者のオピオイド関連呼吸抑制に関する国内有害事象自発報告データベース(JADER)を用いた解析: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
副作用データベースを用いて鎮痛薬の副作用を科学する永井純子植沢芳広、第13回日本緩和医療薬学会年会、2019/6、千葉

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

緩和ケア領域におけるポリファーマシーの現状と病院/薬局薬剤師の介入実態に関する全国アンケート調査:中川貴之、鈴木真也、内田まやこ、菅原英輝、菅 幸生、国分秀也、植沢芳広、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
緩和ケア領域におけるがん患者を対象とした多剤併用への病院・薬局薬剤師による薬剤減薬減量に関する多施設前向き観察研究:内田まやこ、鈴木真也、菅 幸生、菅原英輝、国分秀也、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

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

緩和医療領域におけるポリファーマシーに対する薬剤師の介入に関する全国実態調査:内田まやこ、鈴木真也、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

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

2018

人工知能AI・毒性関連データベースを用いた化学物質安全性予測手法と実施のポイント植沢芳広、サイエンス&テクノロジー、2018/3、東京
人工知能が加速する医薬・化学品の安全性評価植沢芳広、構造活性フォーラム2018、2018/6、京都
疼痛緩和領域における新規医薬品の薬物動態的特徴および副作用の解析植沢芳広、第23回日本緩和医療学会学術大会、2018/6、神戸
明治薬科大学におけるインフォマティクスシステム開発の紹介植沢芳広、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 公開セミナー、2018/7、大阪
毒性分子の生体内初期反応解析に基づく毒性予測戦略植沢芳広、第45回日本毒性学会学術年会、2018/7、大阪
大規模副作用情報に基づく毒性・副作用予測戦略植沢芳広、第397回CBI学会研究講演会、2018/7、東京
毒性予測におけるAIの活用~化学構造の学習~植沢芳広、製品評価技術基盤機構(NITE)第4回AI勉強会、2018/9、東京
副作用データベース解析における計算毒性学的アプローチ植沢芳広、第62回日本薬学会関東支部大会、2018/9、東京
化学構造式から体内動態を予測する~機械学習とQSPkR~植沢芳広、JT医薬総合研究所社内講演会、2018/10、大阪
人工知能を駆使した毒性・副作用予測戦略植沢芳広、CBI学会2018年大会、2018/10、東京
化学構造に基づくin silico 毒性予測における人工知能の活用植沢芳広、日本環境変異原学会第47回大会、2018/11、京都
数理モデルを用いた分解代謝物の哺乳類に対する毒性予測植沢芳広、第36回農薬環境科学研究会、2018/11、甲府

著書・特許等

2022

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)

2021

2020

Matsuzaka Y, Uesawa YOptimization 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)

2019

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 YQSAR 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)

2018

植沢芳広第3章第1節:in silicoによる医薬品毒性予測と創薬プロセスの効率化、In silico創薬における スクリーニングの高速化・高精度化技術、(株)技術情報協会 (2018)
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