[發明專利]面向SRS聯合用藥不良反應信號的強信號篩選方法

有效

• 申請號: 202011306385.6
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112365990B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發明（設計）人: 袁洪;吳俏玉;劉心瑤;陸瑤;蔡菁菁;李瑩;黃志軍
• 申請（專利權）人: 長沙市弘源心血管健康研究院
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70;G16H70/40;G06K9/62
• 代理公司: 長沙智路知識產權代理事務所(普通合伙) 43244
• 代理人: 張毅

本發明公開了一種面向SRS聯合用藥不良反應信號的強信號篩選方法，包括：通過藥物不良事件自發呈報系統SRS獲取數據，得到聯合用藥不良反應信號集合X＝{D₁,D₂,…,D_x}，D_x為判定為不良反應信號的藥品組合；假定第t輪循環時的信號排除集為Y_t，則選擇當前信號度量最大的信號D^st作為強信號，并把該信號放入信號排除集Y_t形成新的信號排除集Y_t+1，然后開始第t+1輪循環，如此循環，得到每一輪循環時的信號度量最大的信號的集合，即強信號集合S＝{D^s1,D^s2,…,D^st}，從大量聯合用藥不良反應信號中篩選出具有顯著病例數據依據的強信號，提高了信號推薦的質量。

技術領域

本發明涉及信號篩選技術領域，尤其涉及一種面向SRS聯合用藥不良反應信號的強信號篩選方法，SRS表示藥物不良事件自發呈報系統。

背景技術

受限于實驗范圍、研究對象及時間等因素，上市前階段不可能完成所有聯合用藥相互作用的研究，許多潛在的藥物相互作用只有在藥品上市后大范圍、長時間使用過程中才發現。藥物不良事件自發呈報系統(Spontaneous Reporting System,SRS)為上市后藥物相互作用信號篩選提供了重要的數據來源。例如美國FDA不良事件報告系統(FDA AdverseEvent Reporting System,FAERS)等，真實反應了現實生活中用藥安全的復雜性，據調查，其60％的不良事件報告中患者用藥多于一種，70％的報告中患者發生的不良事件多于一種，84％的報告中患者用藥或發生不良事件的總數至少3種。這些特點給聯合用藥不良反應信號篩選帶來機遇和挑戰。

為了突破“數據海量、信息匱乏”的困境，主流研究利用計算機在自發呈報系統數據中批量發掘聯合用藥不良反應信號。信號包含兩個要素：藥物組合D及目標不良反應AE。藥物組合是一個藥品集合，也可稱為組合用藥或聯合用藥。若藥物組合D是不良反應AE的信號，則意味著當病患同時服用D中的全部藥品時可能會產生目標不良反應AE。當AE確定時，信號可表述為藥物組合。需要指出的是，信號只是一種線索，并不能證明藥物組合與不良反應之間存在因果關系，這需要更完備的醫藥實驗及機制分析來確認，能夠被確認的信號稱為陽性信號，不能被確認的稱為假陽性信號。信號中陽性信號占比越高，則說明信號挖掘的質量越高。其中，信號強度度量是信號篩選的關鍵。非均衡性測量是信號度量的基本思路，即所關注事件與其他事件相比較而言的“非均衡性”或“不相稱性”。包括頻數法和貝葉斯法兩大類，頻數法包括相對危險比(RR)，比例報告比值(PRR)、報告比值比(ROR)等，貝葉斯法包括貝葉斯置信度遞進神經網絡(BCPNN)，經驗貝葉斯伽瑪泊松分布縮減法(MGPS)、BCPNN高維擴展版、以及Ω收縮測量法等。上述方法各有優勢，但整體而言，存在信號線索量大且準確率低(4％)的共性問題，無法真正發揮大數據優勢，這個缺陷在高階聯合用藥不良反應信號篩選時會更加凸顯。這是因為現實生活中的藥物聯用模式非常復雜，，而已知的非均衡性測量方法評估信號不良反應風險時假設用藥獨立不相關，只評價其藥物組合本身，不考慮其他聯合用藥的影響，這使得與陽性信號日常聯用的其他藥物(組合)也可能被評估為假陽性信號。此缺陷會導致信號強度(不良反應風險評估結果)不能反應信號的可信度，信號強度高不代表信號被核實成功的概率高。如何從這些信號中篩選可信度更高的信號，對提升信號篩選質量、加速藥物不良反應信號的確認和發現具有重要意義。目前尚無類似研究工作可借鑒。

發明內容

(一)要解決的技術問題

針對上述問題，本發明提供一種面向SRS聯合用藥不良反應信號的強信號篩選方法，綜合分析信號之間共有的不良反應病患報告對信號強度的影響，將在一定數量病患中信號強度(不良反應風險)高于其他全部信號的信號標記為強信號，以提高信號推薦的質量。

(二)技術方案