安部賀央里

AMBE Kaori

所属機関・部署：
職名：講師
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 (9件)：

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
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
2021 - 2024 尿細管に着目した腫瘍腎臓病学
2020 - 2023 医療ビッグデータと機械学習を活用した薬剤性腎障害の予測手法の開発
2021 - 2023 In silico予測手法の高度化とNew Approach Methodologyの活用に基づく化学物質の統合的ヒト健康リスク評価系の基盤構築に関する研究

全件表示

論文 (17件)：

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
Miho Murashima, Kaori Ambe, Yuka Aoki, Takahisa Kasugai, Tatsuya Tomonari, Minamo Ono, Masashi Mizuno, Masahiro Tohkin, Takayuki Hamano. Epidemiology and predictors of hyponatremia in a contemporary cohort of patients with malignancy: a retrospective cohort study. Clinical kidney journal. 2023. 16. 11. 2072-2081
安部賀央里. 皮膚感作性強度の予測に向けた機械学習によるin silicoアプローチ-An in silico approach using machine learning to predict skin sensitization potency-化粧品の安全性評価. Fragrance journal : Research & development for cosmetics, toiletries & allied industries = フレグランスジャーナル : 香粧品科学研究開発専門誌. 2023. 51. 7. 16-20
Kaori Ambe, Ayu Akita, Jie Wei, Yuka Yoshii, Mayu Onishi, Masahiro Tohkin. Comparison of Efficacy and Safety of Direct Oral Anticoagulants and Warfarin between Patients in Asian and Non-Asian Regions: A Systematic Review and Meta-Regression Analysis. Clinical pharmacology and therapeutics. 2023. 113. 6. 1240-1250

MISC (54件)：

濱上敦史, 土井更良, 安部賀央里, 頭金正博. JAPIC AERSと機械学習を活用した胆汁うっ滞型薬物性肝障害の予測モデルの開発. 日本薬学会年会要旨集(Web). 2023. 143rd
青木優佳, 安部賀央里, 頭金正博, 村島美穂, 濱野高行, 和知野千春, 和知野千春, 木村和哲, 日比陽子, 日比陽子, et al. 電子カルテ情報と機械学習を活用したシスプラチン誘発性急性腎障害の予測モデルの構築. 日本臨床薬理学会学術総会抄録集(Web). 2023. 44th
木下啓, 安部賀央里, 山田隆志, 足利太可雄, 頭金正博. 機械学習を用いた皮膚感作性強度予測モデルの開発と実用化に向けた検討. Journal of Toxicological Sciences. 2023. 48. Supplement (CD-ROM)
劉臨風, 大西真由, 吉井優花, 安部賀央里, 頭金正博. 関節リウマチ患者における抗リウマチ薬の有効性と安全性:BayesianネットワークMeta分析【JST・京大機械翻訳】|||. Journal of Toxicological Sciences. 2023. 48. Supplement (CD-ROM)
劉臨風, 大西真由, 吉井優花, 安部賀央里, 頭金正博. 関節リウマチに対する種々の抗リウマチ薬の有効性と安全性の比較:ネットワークMeta分析【JST・京大機械翻訳】|||. 日本臨床薬理学会学術総会抄録集(Web). 2023. 44th

講演・口頭発表等 (10件)：

データベースと機械学習を活用した毒性予測へのアプローチ ~有機化学から視野を広げて~
(第50回日本毒性学会学術年会 2023)
Development of in silico model for skin sensitization evaluation using machine learning
(ACAAE2022, the 3rd Asian Congress for Alternatives to Animal Experiments 2022)
ヒトの副作用予測に向けた機械学習アプローチ
(第49回日本毒性学会学術年会 2022)
機械学習法による特異体質性副作用の予測
(第42回日本臨床薬理学会学術総会 2021)
化学物質の安全性評価におけるin silico予測モデル
(CBI学会2021年大会 2021)

学位 (1件)：

博士(薬学) (名古屋市立大学)

受賞 (2件)：

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

※　J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。登録・更新については、こちらをご覧ください。

前のページに戻る

安部 賀央里

安部賀央里