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J-GLOBAL ID：201901021218695429   更新日: 2025年02月26日

安部 賀央里

AMBE Kaori
クリップ
所属機関・部署：
名古屋市立大学

名古屋市立大学 について


職名： 准教授
ホームページURL (1件)： http://www.phar.nagoya-cu.ac.jp/hp/dse/
研究分野 (2件)： 医療薬学 ,  化学物質影響
研究キーワード (6件)： リスク評価 ,  病院情報 ,  データマイニング ,  医療ビッグデータ ,  機械学習 ,  副作用
競争的資金等の研究課題 (13件)：
  • 2024 - 2027 COVID-19後遺症のリスク低減を目指したAIによるデータ駆動型予測システムの構築
  • 2023 - 2026 皮膚感作性評価のためのin silico予測モデルの開発と実用化研究
  • 2024 - 2026 国内外で開発され OECD で公定化される NAM を活用した試験法の行政的な受け入れに対応するための研究
  • 2024 - 2026 化学物質管理のための in silico 毒性予測の利用推進と統合的リスク評価の基盤構築に関する研究
  • 2023 - 2025 食品関連化学物質のリスク評価におけるリードアクロス手法の適用と信頼性評価に関する研究
全件表示
論文 (21件)：
  • Kaori Ambe, Yuka Aoki, Miho Murashima, Chiharu Wachino, Yuto Deki, Masaya Ieda, Masahiro Kondo, Yoko Furukawa-Hibi, Kazunori Kimura, Takayuki Hamano, et al. Prediction of Cisplatin-Induced Acute Kidney Injury Using an Interpretable Machine Learning Model and Electronic Medical Record Information. Clinical and translational science. 2025. 18. 1. e70115
  • Kaori Ambe, Mizuki Nakamori, Riku Tohno, Kotaro Suzuki, Takamitsu Sasaki, Masahiro Tohkin, Kouichi Yoshinari. Machine Learning-Based In Silico Prediction of the Inhibitory Activity of Chemical Substances Against Rat and Human Cytochrome P450s. Chemical research in toxicology. 2024
  • Ashikaga T, Hatano K, Iwasa H, Kinoshita K, Nakamura N, Ambe K, Tohkin M. Next Generation Risk Assessment Case Study: A Skin Sensitization Quantitative Risk Assessment for Bandrowski’s Base Existing in Hair Color Formulations. Journal of Japanese Cosmetic Science Society. 2024
  • Takashi Watanabe, Kaori Ambe, Masahiro Tohkin. Predicting the Addition of Information Regarding Clinically Significant Adverse Drug Reactions to Japanese Drug Package Inserts Using a Machine-Learning Model. Therapeutic innovation & regulatory science. 2024. 58. 2. 357-367
  • Takashi Watanabe, Kaori Ambe, Masahiro Tohkin. Streamlining Considerations for Safety Measures: A Predictive Model for Addition of Clinically Significant Adverse Reactions to Japanese Drug Package Inserts. Biological & pharmaceutical bulletin. 2024. 47. 3. 611-619
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MISC (61件)：
  • 安部賀央里. データベースと機械学習を活用した副作用予測研究. 日本医薬品情報学会総会・学術大会講演要旨集. 2024. 26th (Web)
  • 安部賀央里. New Approach Methodologies(NAMs)を活用した皮膚感作性強度予測に向けた機械学習モデルの開発. 衛生薬学・環境トキシコロジー講演要旨集. 2024. 2024
  • 安部賀央里. 機械学習を活用した薬剤性腎障害の予測モデルの開発. 日本腎臓学会誌(Web). 2024. 66. 4
  • 安部賀央里. 機械学習を用いた副作用予測に関する研究. 応用薬理. 2024. 106. 5-6
  • 青木優佳, 安部賀央里, 頭金正博, 村島美穂, 濱野高行. 悪性腫瘍患者における化学療法中の低Na血症を予測する機械学習モデルの構築およびリスク因子の検討. 日本医療薬学会年会講演要旨集(Web). 2023. 33rd
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講演・口頭発表等 (19件)：
  • レギュラトリーサイエンス研究におけるデータサイエンスの活用
    (レギュラトリーサイエンスシンポジウム 2025)
  • Prediction of skin sensitization using machine learning.
    (JSAAE & ASCCT-ESTIV Joint Webinar 2024)
  • 皮膚感作性評価における機械学習モデルの活用
    (CBI学会2024年大会 スポンサードシンポジウム 革新的創薬支援ツールとしてのNew Approach Methodologies(NAMs)最前線 2024)
  • New Approach Methodologies(NAMs)を活用した皮膚感作性強度予測に向けた機械学習モデルの開発
    (フォーラム2024衛生薬学・環境トキシコロジー 2024)
  • 機械学習を活用したレギュラトリーサイエンス研究
    (第10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 2024)
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学位 (1件)：
  • 博士(薬学) (名古屋市立大学)
受賞 (3件)：
  • 2025/03 - 日本薬学会 日本薬学会女性薬学研究者奨励賞
  • 2022/07 - 日本毒性学会 第12回2022年 ファイザー賞
  • 2018 - 薬学研究奨励財団 薬学研究奨励財団 第39回研究助成金
所属学会 (8件)：
日本医療薬学会 ,  日本臨床薬理学会 ,  日本動物実験代替法学会 ,  日本香粧品学会 ,  日本薬物動態学会 ,  CBI(シービーアイ)学会 ,  日本毒性学会 ,  日本薬学会
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