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定期的なファーマコビジランスにおける薬物-薬物相互作用シグナル検出のフィージビリティスタディ
A Feasibility Study of Drug-Drug Interaction Signal Detection in Regular Pharmacovigilance.
PMID: 32681439 DOI: 10.1007/s40264-020-00939-y.
抄録
はじめに:
薬物-薬物相互作用に関連した有害薬物反応は、患者に害をもたらす。個々の症例報告書のコレクションにおける薬物相互作用のシグナル検出に関する研究があるが、通常のファーマコビジランスでの使用は限られている。
INTRODUCTION: Adverse drug reactions related to drug-drug interactions cause harm to patients. There is a body of research on signal detection for drug interactions in collections of individual case reports, but limited use in regular pharmacovigilance.
目的:
この研究の目的は、副作用が疑われる薬物反応の個々の症例報告のコレクションにおける薬物-薬物相互作用のシグナル検出の実現可能性を評価することであった。
OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the feasibility of signal detection of drug-drug interactions in collections of individual case reports of suspected adverse drug reactions.
方法:
本研究は、個別症例安全性報告書のWHOグローバルデータベースであるVigiBaseを用いて実施した。データのロックポイントは2016年8月31日であり、重複排除後の解析のために1,360万件のレポートを提供した。統計的シグナル検出は、可能性のある薬物相互作用について、以前に開発された予測モデルを用いて実施した。このモデルは、相互作用の不均衡度の尺度、報告者による相互作用の発現疑惑、薬物のチトクロームP450活性を介した相互作用の可能性、予想外の治療反応または治療効果の変化を示す報告情報を考慮している。トリアージフィルターは、少なくとも2カ国から30例以上の症例報告があり、過去2年間に少なくとも1例の報告があった重篤な有害事象に関連する組み合わせに焦点を当てて予備的なシグナル評価を行いました。追加のフィルターは、標準的な文献情報源のテキストマイニングにより、既に知られている薬物相互作用を除外するようにした。予備的なシグナル評価は、ウプサラモニタリングセンターと協力機関のファーマコビジランスの専門家からなる学際的なグループによって行われ、詳細なシグナル評価は経験豊富なファーマコビジランス評価者によって行われました。
METHODS: This study was conducted in VigiBase, the WHO global database of individual case safety reports. The data lock point was 31 August 2016, which provided 13.6 million reports for analysis after deduplication. Statistical signal detection was performed using a previously developed predictive model for possible drug interactions. The model accounts for an interaction disproportionality measure, expressed suspicion of an interaction by the reporter, potential for interaction through cytochrome P450 activity of drugs, and reported information indicative of unexpected therapeutic response or altered therapeutic effect. Triage filters focused the preliminary signal assessment on combinations relating to serious adverse events with case series of no more than 30 reports from at least two countries, with at least one report during the previous 2 years. Additional filters sought to eliminate already known drug interactions through text mining of standard literature sources. Preliminary signal assessment was performed by a multidisciplinary group of pharmacovigilance professionals from Uppsala Monitoring Centre and collaborating organizations, whereas in-depth signal assessment was performed by experienced pharmacovigilance assessors.
結果:
407個のユニークな薬物ペアについて予備的なシグナル評価を行った。これらのうち、157の薬物ペアは既に相互作用が知られていると考えられたが、232は他の理由で予備評価後に閉鎖された。10の薬物ペアは詳細なシグナル評価を行い、さらに8つの薬物ペアは追加の報告を待って審査中と決定した。トリアージフィルターは、薬物相互作用予測モデルによって生成された統計的シグナルのわずか14％に予備評価を集中させることに大きな影響を与えました。詳細な評価により、3つのシグナルがより広範なファーマコビジランスコミュニティに伝達され、6つのクローズドシグナルと1つがレビュー中のままにされました。
RESULTS: We performed preliminary signal assessment for 407 unique drug pairs. Of these, 157 drug pairs were considered already known to interact, whereas 232 were closed after preliminary assessment for other reasons. Ten drug pairs were subjected to in-depth signal assessment and an additional eight were decided to be kept under review awaiting additional reports. The triage filters had a major impact in focusing our preliminary signal assessment on just 14% of the statistical signals generated by the predictive model for drug interactions. In-depth assessment led to three signals communicated with the broader pharmacovigilance community, six closed signals and one to be kept under review.
結論:
この研究は、個々の症例報告の広範な統計的スクリーニングによって、有害薬物相互作用のシグナルを検出できることを示している。さらに、可能性のある薬物相互作用に関連するシグナルの評価には、異なる薬物と有害事象の時間的関係に関するより詳細な情報が必要であることが示された。今後の研究では、相互作用シグナルの検出が個々の有害事象の用語ではなく、有害事象のスペクトルにわたる薬物のペアに対して行われるべきかどうかを検討すべきであろう。
CONCLUSION: This study shows that signals of adverse drug interactions can be detected through broad statistical screening of individual case reports. It further shows that signal assessment related to possible drug interactions requires more detailed information on the temporal relationship between different drugs and the adverse event. Future research may consider whether interaction signal detection should be performed not for individual adverse event terms but for pairs of drugs across a spectrum of adverse events.