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ANBE KAORI  安部 賀央里

… Alternative Names

Ambe Kaori  安部 賀央里

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Researcher Number 70440625
Other IDs
  • ORCIDhttps://orcid.org/0000-0003-4387-9134
Affiliation (Current) 2025: 名古屋市立大学, データサイエンス研究科, 准教授
Affiliation (based on the past Project Information) *help 2021 – 2024: 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(薬学), 講師
2019 – 2020: 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(薬学), 助教
2018: 名古屋市立大学, 大学院薬学研究科, 助教
Review Section/Research Field
Principal Investigator
Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related / Basic Section 47030:Pharmaceutical hygiene and biochemistry-related
Except Principal Investigator
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related / Basic Section 53040:Nephrology-related
Keywords
Principal Investigator
機械学習 / 副作用 / インシリコ予測手法 / 有害性発現経路 / 皮膚感作性 / 動物実験代替法 / 医療情報データベース / 有害事象自発報告データベース / 医療ビッグデータ / 薬剤性腎障害 … More / 機械学習法 / 人工知能 / ビッグデータ / インシリコ予測 / JADER / 薬物性肝障害 … More
Except Principal Investigator
AI / 医療ビッグデータ / 新型コロナウイルス後遺症 / 新型コロナウイルス感染症 / 機械学習 / 化学療法 / 尿細管 / AKI / 電解質異常 / 低Na血症 / 低ナトリウム血症 / 免疫チェックポイント阻害剤 / ボルテゾミブ / セタキシマブ / 低マグネシウム血症 Less
  • Research Projects

    (5 results)
  • Research Products

    (44 results)
  • Co-Researchers

    (11 People)
  •  Development of Data-Driven Predictive System by AI Aimed at Mitigating Risks of COVID-19 Long-Term Effects

    • Principal Investigator
      和知野 千春
    • Project Period (FY)
      2024 – 2026
    • Research Category
      Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
    • Review Section
      Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
    • Research Institution
      Nagoya City University
  •  Development of an in silico prediction model and practical research for evaluating skin sensitizationPrincipal Investigator

    • Principal Investigator
      安部 賀央里
    • Project Period (FY)
      2023 – 2025
    • Research Category
      Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
    • Review Section
      Basic Section 47030:Pharmaceutical hygiene and biochemistry-related
    • Research Institution
      Nagoya City University
  •  Onconephrology focusing on tubules

    • Principal Investigator
      濱野 高行
    • Project Period (FY)
      2021 – 2024
    • Research Category
      Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
    • Review Section
      Basic Section 53040:Nephrology-related
    • Research Institution
      Nagoya City University
  •  Development of prediction method for drug-induced kidney injury using medical big data and machine learningPrincipal Investigator

    • Principal Investigator
      Ambe Kaori
    • Project Period (FY)
      2020 – 2022
    • Research Category
      Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
    • Review Section
      Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
    • Research Institution
      Nagoya City University
  •  Prediction of drug-induced liver injury by artificial intelligence based on adverse drug reaction reportsPrincipal Investigator

    • Principal Investigator
      Ambe Kaori
    • Project Period (FY)
      2018 – 2019
    • Research Category
      Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
    • Review Section
      Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
    • Research Institution
      Nagoya City University

All 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018

All Journal Article Presentation Book

  • [Book] 動物実験代替法とNew Approach Methodologiesの開発・利用動向2023

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Total Pages
      7
    • Publisher
      シーエムシー出版
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [Journal Article] Skin sensitization potency prediction of ingredients in hair colorants using in silico models of machine learning.2023

    • Author(s)
      2.Ashikaga T, Narita K, Kobayashi M, Tachibana S, Murasaki W, Suzuki M, Ambe K, Tohkin M.
    • Journal Title

      Journal of Japanese Cosmetic Science Society

      Volume: 47 Pages: 1-5

    • Peer Reviewed
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Journal Article] 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2023

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Journal Title

      フレグランスジャーナル

      Volume: 7 Pages: 16-20

    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [Journal Article] Epidemiology and predictors of hyponatremia in a contemporary cohort of patients with malignancy: a retrospective cohort study.2023

    • Author(s)
      Murashima M, Ambe K, Aoki Y, Kasugai T, Tomonari T, Ono M, Mizuno M, Tohkin M, Hamano T.
    • Journal Title

      Clinical Kidney Journal

      Volume: 16 Issue: 11 Pages: 2072-2081

    • DOI

      10.1093/ckj/sfad189

    • Peer Reviewed
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-21K08258
  • [Journal Article] 機械学習を用いた皮膚感作性試験代替法の開発2023

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Journal Title

      コスメティックステージ

      Volume: 2月号 Pages: 60-65

    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [Journal Article] Skin Sensitization Potency Prediction of Ingredients in Hair Colorants Using <i>in silico</i> Models of Machine Learning2023

    • Author(s)
      Ashikaga T, Narita K, Kobayashi M, Tachibana S, Murasaki W, Suzuki M, Ambe K, Tohkin M.
    • Journal Title

      JOURNAL OF JAPANESE COSMETIC SCIENCE SOCIETY

      Volume: 47 Issue: 1 Pages: 1-5

    • DOI

      10.11469/koshohin.47.1

    • ISSN
      1880-2532, 2188-0719
    • Year and Date
      2023-03-31
    • Language
      English
    • Peer Reviewed
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [Journal Article] 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 Analysis2023

    • Author(s)
      Ambe K., Akita A., Wei J., Yoshii Y., Onishi M., Tohkin M.
    • Journal Title

      Clin Pharmacol. Ther

      Volume: n/a Issue: 6 Pages: 1240-1250

    • DOI

      10.1002/cpt.2881

    • Peer Reviewed / Open Access
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-21K06647, KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Journal Article] Development of quantitative model of a local lymph node assay for evaluating skin sensitization potency applying machine learning CatBoost2021

    • Author(s)
      Ambe Kaori、Suzuki Masaharu、Ashikaga Takao、Tohkin Masahiro
    • Journal Title

      Regulatory Toxicology and Pharmacology

      Volume: 125 Pages: 105019-105019

    • DOI

      10.1016/j.yrtph.2021.105019

    • Peer Reviewed / Open Access
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Journal Article] In Silico Approach to Predict Severe Cutaneous Adverse Reactions Using the Japanese Adverse Drug Event Report Database2021

    • Author(s)
      Ambe Kaori, Ohya Kazuyuki, Takada Waki, Suzuki Masaharu, Tohkin Masahiro
    • Journal Title

      Clinical and Translational Science

      Volume: 14 Issue: 2 Pages: 756-763

    • DOI

      10.1111/cts.12944

    • Peer Reviewed / Open Access
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Journal Article] Establishment of a threshold of toxicological concern concept for skin sensitization by in vitro/in silico approaches.2021

    • Author(s)
      Ashikaga Takao、 Ambe Kaori、Suzuki Masaharu、 Kurimoto Masayuki、 Yamada Takashi、Tohkin Masahiro
    • Journal Title

      Journal of Japanese Cosmetic Science Society.

      Volume: 45 Pages: 331-335

    • Peer Reviewed
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Journal Article] Comparison of the developmental/reproductive toxicity and hepatotoxicity of phthalate esters in rats using an open toxicity data source2019

    • Author(s)
      Ambe K, Sakakibara Y, Sakabe A, Makino H, Ochibe T, Tohkin M.
    • Journal Title

      The Journal of Toxicological Sciences

      Volume: 44 Issue: 4 Pages: 245-255

    • DOI

      10.2131/jts.44.245

    • NAID

      130007623321

    • ISSN
      0388-1350, 1880-3989
    • Language
      English
    • Peer Reviewed
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [Journal Article] In silico prediction of chemical-induced hepatocellular hypertrophy using molecular descriptors.2018

    • Author(s)
      Ambe K, Ishihara K, Ochibe T, Ohya K, Tamura S, Inoue K, Yoshida M, Tohkin M.
    • Journal Title

      Toxicological Sciences

      Volume: 162 Issue: 2 Pages: 667-675

    • DOI

      10.1093/toxsci/kfx287

    • Peer Reviewed
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [Presentation] 皮膚感作性評価におけるin silico予測モデルの開発2024

    • Author(s)
      安部 賀央里, 木下 啓, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • Organizer
      第10回CBI学会個別化医療研究会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [Presentation] 悪性腫瘍患者における化学療法中の低ナトリウム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2023

    • Author(s)
      青木優佳、安部賀央里、頭金正博、村島美穂、濱野高行
    • Organizer
      第33回日本医療薬学会年会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-21K08258
  • [Presentation] Next Generation Risk Assessment事例研究:ヘアカラー製剤に存在するバンドロフスキーベースの定量的皮膚感作性リスク評価2023

    • Author(s)
      足利 太可雄, 波多野 浩太, 岩佐 帆乃夏, 木下 啓, 中村 伸昭, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • Organizer
      第48回日本香粧品学会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [Presentation] 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2023

    • Author(s)
      青木優佳、安部賀央里、頭金正博、村島美穂、濱野高行
    • Organizer
      日本医療薬学会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-21K08258
  • [Presentation] 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2023

    • Author(s)
      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、木村和哲、日比陽子、近藤勝弘
    • Organizer
      第9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
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-21K08258
  • [Presentation] Establishment of in silico prediction model for skin sensitization aiming for practical application.2023

    • Author(s)
      木下啓, 安部 賀央里, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • Organizer
      CBI学会2024年大会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [Presentation] 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2023

    • Author(s)
      木下 啓, 安部 賀央里, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • Organizer
      第50回日本毒性学会学術年会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [Presentation] 過小評価の回避を指向した皮膚感作性強度を予測する機械学習モデルの開発2023

    • Author(s)
      徳永 朱莉, 安部 賀央里, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • Organizer
      日本動物実験代替法学会 第36回大会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [Presentation] Development of in silico model for skin sensitization evaluation using machine learning2022

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Organizer
      ACAAE2022, the 3rd Asian Congress for Alternatives to Animal Experiments
    • Invited / Int'l Joint Research
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] FAERSを用いた機械学習による薬物性肝障害の予測モデルの開発2022

    • Author(s)
      土井 更良, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • Organizer
      第49回日本毒性学会学術年会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] 化学構造情報とin vitro情報を使用した特異体質性薬物性肝障害の予測手法の開発2022

    • Author(s)
      片山 早紀, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • Organizer
      第5回医薬品毒性機序研究会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] ヒトの副作用予測に向けた機械学習アプローチ2022

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Organizer
      第49回日本毒性学会学術年会
    • Invited
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] 悪性腫瘍患者における化学療法中の低Na血症の発症を予測する機械学習モデルの構築2022

    • Author(s)
      青木優佳、安部賀央里、村島美穂、濱野高行、頭金正博
    • Organizer
      第8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
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-21K08258
  • [Presentation] Prediction of drug-induced liver injury in silico using large-scale adverse event database2022

    • Author(s)
      土井 更良, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • Organizer
      CBI学会2022年大会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] 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2022

    • Author(s)
      濱上 敦史, 土井 更良, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • Organizer
      日本薬学会第143年会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] 医薬品副作用自発報告データベースを用いた機械学習による薬剤性急性腎障害の予測手法の開発2021

    • Author(s)
      家田維哉、安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      医療薬学フォーラム2021
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] 機械学習法による特異体質性副作用の予測2021

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Organizer
      第42回日本臨床薬理学会学術総会
    • Invited
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] 毒性データベースを用いた化学物質のインシリコ毒性予測2021

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Organizer
      第65回日本薬学会関東支部大会
    • Invited
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] 化学物質の安全性評価におけるin silico予測モデル2021

    • Author(s)
      安部賀央里
    • Organizer
      CBI学会2021年大会
    • Invited
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] 医薬品副作用自発報告データベースを用いたアンサンブル機械学習モデルによる薬剤性急性腎障害の予測2021

    • Author(s)
      家田維哉、安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      第42回日本臨床薬理学会学術総会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] 大規模副作用データを利用した機械学習による薬物性肝障害の予測手法の開発2020

    • Author(s)
      高田和季、安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      第47回日本毒性学会学術年会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] 機械学習による薬物性肝障害の予測手法の開発~大規模副作用データベースを利用した予測法~2020

    • Author(s)
      高田和季、安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      第6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
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] JADERを用いた機械学習法による薬剤性急性腎障害の予測手法の開発2020

    • Author(s)
      家田維哉、安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      第6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
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [Presentation] JADERを用いた医薬品の重症皮膚副作用のin silico予測2019

    • Author(s)
      大矢和幸, 安部賀央里、頭金正博
    • Organizer
      第46回日本毒性学会学術年会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [Presentation] 毒性データベースを用いた in silico 安全性予測2019

    • Author(s)
      安部賀央里, 頭金正博
    • Organizer
      第1回医薬品毒性機序研究会
    • Invited
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [Presentation] In silico models for predicting hepatotoxicity and renal toxicity based on HESS database2019

    • Author(s)
      Tatsuya Ochibe, Kaori Ambe, Masahiro Tohkin
    • Organizer
      CBI 学会 2019 年大会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [Presentation] 機械学習法を利用した化学物質誘発性腎毒性の予測2019

    • Author(s)
      落部達也, 安部賀央里, 頭金正博
    • Organizer
      第1回医薬品毒性機序研究会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [Presentation] In Silico Prediction of Severe Cutaneous Adverse Drug Reactions Using the Japanese Adverse Drug Event Report Database2019

    • Author(s)
      Kaori Ambe, Kazuyuki Ohya, Masahiro Tohkin
    • Organizer
      ICTXV2019 (15th International Congress of Toxicology)
    • Int'l Joint Research
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [Presentation] In Silico Models for the Predicting of the Repeated Dose Toxicity Based on HESS Database2019

    • Author(s)
      Tatsuya Ochibe, Kaori Ambe, Masahiro Tohkin
    • Organizer
      ICTXV2019 (15th International Congress of Toxicology)
    • Int'l Joint Research
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [Presentation] Development of in silico predictive classification models for chemical-induced hepatocellular hypertrophy based on molecular descriptors.2018

    • Author(s)
      Kaori Ambe, Tatsuya Ochibe, Kazuyuki Ohya, Masahiro Tohkin.
    • Organizer
      第18回国際薬理学・臨床薬理学会議 (WCP2018)
    • Int'l Joint Research
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [Presentation] JADERを用いたDeep Learningによる医薬品の重症皮膚副作用の予測2018

    • Author(s)
      大矢和幸, 安部賀央里, 頭金正博
    • Organizer
      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
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [Presentation] In silico Prediction of Severe Cutaneous Adverse Drug Reactions Based on the Adverse Event Reporting Database2018

    • Author(s)
      Kazuyuki Ohya, Kaori Ambe, Masahiro Tohkin
    • Organizer
      CBI学会2018年大会
    • Data Source
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • 1.  濱野 高行 (50403077)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 5 results
  • 2.  村島 美穂 (40771837)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 5 results
  • 3.  和知野 千春 (90816563)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 0 results
  • 4.  服部 友紀 (90363936)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 0 results
  • 5.  近藤 勝弘 (00939770)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 0 results
  • 6.  頭金 正博 (00270629)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 1 results
  • 7.  日比 陽子 (70295616)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 0 results
  • 8.  伊藤 穣 (80362482)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 0 results
  • 9.  堀田 祐志 (90637563)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 0 results
  • 10.  坪内 希親 (70893311)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 0 results
  • 11.  宮崎 ゆか (50868297)
    # of Collaborated Projects: 1 results
    # of Collaborated Products: 0 results

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