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安部 賀央里  ANBE KAORI

研究者番号 70440625
その他のID
  • ORCIDhttps://orcid.org/0000-0003-4387-9134
所属 (現在) 2025年度: 名古屋市立大学, データサイエンス研究科, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2021年度 – 2024年度: 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(薬学), 講師
2019年度 – 2020年度: 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(薬学), 助教
2018年度: 名古屋市立大学, 大学院薬学研究科, 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分47060:医療薬学関連 / 小区分47030:薬系衛生および生物化学関連
研究代表者以外
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連 / 小区分53040:腎臓内科学関連
キーワード
研究代表者
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 … もっと見る / 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 … もっと見る
研究代表者以外
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 隠す
  • 研究課題

    (5件)
  • 研究成果

    (44件)
  • 共同研究者

    (11人)
  •  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

    • 研究代表者
      和知野 千春
    • 研究期間 (年度)
      2024 – 2026
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
    • 研究機関
      名古屋市立大学
  •  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研究代表者

    • 研究代表者
      安部 賀央里
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2025
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分47030:薬系衛生および生物化学関連
    • 研究機関
      名古屋市立大学
  •  尿細管に着目した腫瘍腎臓病学

    • 研究代表者
      濱野 高行
    • 研究期間 (年度)
      2021 – 2024
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分53040:腎臓内科学関連
    • 研究機関
      名古屋市立大学
  •  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研究代表者

    • 研究代表者
      安部 賀央里
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2022
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分47060:医療薬学関連
    • 研究機関
      名古屋市立大学
  •  副作用ビッグデータを用いた人工知能による薬物性肝障害予測手法の開発研究代表者

    • 研究代表者
      安部 賀央里
    • 研究期間 (年度)
      2018 – 2019
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分47060:医療薬学関連
    • 研究機関
      名古屋市立大学

すべて 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018

すべて 雑誌論文 学会発表 図書

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

    • 著者名/発表者名
      安部賀央里
    • 総ページ数
      7
    • 出版者
      シーエムシー出版
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [雑誌論文] Skin sensitization potency prediction of ingredients in hair colorants using in silico models of machine learning.2023

    • 著者名/発表者名
      2.Ashikaga T, Narita K, Kobayashi M, Tachibana S, Murasaki W, Suzuki M, Ambe K, Tohkin M.
    • 雑誌名

      Journal of Japanese Cosmetic Science Society

      巻: 47 ページ: 1-5

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [雑誌論文] 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

    • 著者名/発表者名
      安部賀央里
    • 雑誌名

      フレグランスジャーナル

      巻: 7 ページ: 16-20

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [雑誌論文] Epidemiology and predictors of hyponatremia in a contemporary cohort of patients with malignancy: a retrospective cohort study.2023

    • 著者名/発表者名
      Murashima M, Ambe K, Aoki Y, Kasugai T, Tomonari T, Ono M, Mizuno M, Tohkin M, Hamano T.
    • 雑誌名

      Clinical Kidney Journal

      巻: 16 号: 11 ページ: 2072-2081

    • DOI

      10.1093/ckj/sfad189

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K08258
  • [雑誌論文] 機械学習を用いた皮膚感作性試験代替法の開発2023

    • 著者名/発表者名
      安部賀央里
    • 雑誌名

      コスメティックステージ

      巻: 2月号 ページ: 60-65

    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [雑誌論文] Skin Sensitization Potency Prediction of Ingredients in Hair Colorants Using <i>in silico</i> Models of Machine Learning2023

    • 著者名/発表者名
      Ashikaga T, Narita K, Kobayashi M, Tachibana S, Murasaki W, Suzuki M, Ambe K, Tohkin M.
    • 雑誌名

      日本香粧品学会誌

      巻: 47 号: 1 ページ: 1-5

    • DOI

      10.11469/koshohin.47.1

    • ISSN
      1880-2532, 2188-0719
    • 年月日
      2023-03-31
    • 言語
      英語
    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [雑誌論文] 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

    • 著者名/発表者名
      Ambe K., Akita A., Wei J., Yoshii Y., Onishi M., Tohkin M.
    • 雑誌名

      Clin Pharmacol. Ther

      巻: n/a 号: 6 ページ: 1240-1250

    • DOI

      10.1002/cpt.2881

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K06647, KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [雑誌論文] Development of quantitative model of a local lymph node assay for evaluating skin sensitization potency applying machine learning CatBoost2021

    • 著者名/発表者名
      Ambe Kaori、Suzuki Masaharu、Ashikaga Takao、Tohkin Masahiro
    • 雑誌名

      Regulatory Toxicology and Pharmacology

      巻: 125 ページ: 105019-105019

    • DOI

      10.1016/j.yrtph.2021.105019

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [雑誌論文] In Silico Approach to Predict Severe Cutaneous Adverse Reactions Using the Japanese Adverse Drug Event Report Database2021

    • 著者名/発表者名
      Ambe Kaori, Ohya Kazuyuki, Takada Waki, Suzuki Masaharu, Tohkin Masahiro
    • 雑誌名

      Clinical and Translational Science

      巻: 14 号: 2 ページ: 756-763

    • DOI

      10.1111/cts.12944

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [雑誌論文] Establishment of a threshold of toxicological concern concept for skin sensitization by in vitro/in silico approaches.2021

    • 著者名/発表者名
      Ashikaga Takao、 Ambe Kaori、Suzuki Masaharu、 Kurimoto Masayuki、 Yamada Takashi、Tohkin Masahiro
    • 雑誌名

      Journal of Japanese Cosmetic Science Society.

      巻: 45 ページ: 331-335

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [雑誌論文] Comparison of the developmental/reproductive toxicity and hepatotoxicity of phthalate esters in rats using an open toxicity data source2019

    • 著者名/発表者名
      Ambe K, Sakakibara Y, Sakabe A, Makino H, Ochibe T, Tohkin M.
    • 雑誌名

      The Journal of Toxicological Sciences

      巻: 44 号: 4 ページ: 245-255

    • DOI

      10.2131/jts.44.245

    • NAID

      130007623321

    • ISSN
      0388-1350, 1880-3989
    • 言語
      英語
    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [雑誌論文] In silico prediction of chemical-induced hepatocellular hypertrophy using molecular descriptors.2018

    • 著者名/発表者名
      Ambe K, Ishihara K, Ochibe T, Ohya K, Tamura S, Inoue K, Yoshida M, Tohkin M.
    • 雑誌名

      Toxicological Sciences

      巻: 162 号: 2 ページ: 667-675

    • DOI

      10.1093/toxsci/kfx287

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [学会発表] 皮膚感作性評価におけるin silico予測モデルの開発2024

    • 著者名/発表者名
      安部 賀央里, 木下 啓, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • 学会等名
      第10回CBI学会個別化医療研究会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      青木優佳、安部賀央里、頭金正博、村島美穂、濱野高行
    • 学会等名
      第33回日本医療薬学会年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K08258
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      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
    • 学会等名
      第48回日本香粧品学会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      青木優佳、安部賀央里、頭金正博、村島美穂、濱野高行
    • 学会等名
      日本医療薬学会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K08258
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      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
    • 学会等名
      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
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K08258
  • [学会発表] Establishment of in silico prediction model for skin sensitization aiming for practical application.2023

    • 著者名/発表者名
      木下啓, 安部 賀央里, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • 学会等名
      CBI学会2024年大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      木下 啓, 安部 賀央里, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • 学会等名
      第50回日本毒性学会学術年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      徳永 朱莉, 安部 賀央里, 山田 隆志, 足利 太可雄, 頭金 正博
    • 学会等名
      日本動物実験代替法学会 第36回大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K06133
  • [学会発表] Development of in silico model for skin sensitization evaluation using machine learning2022

    • 著者名/発表者名
      安部賀央里
    • 学会等名
      ACAAE2022, the 3rd Asian Congress for Alternatives to Animal Experiments
    • 招待講演 / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      土井 更良, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • 学会等名
      第49回日本毒性学会学術年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      片山 早紀, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • 学会等名
      第5回医薬品毒性機序研究会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] ヒトの副作用予測に向けた機械学習アプローチ2022

    • 著者名/発表者名
      安部賀央里
    • 学会等名
      第49回日本毒性学会学術年会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      青木優佳、安部賀央里、村島美穂、濱野高行、頭金正博
    • 学会等名
      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
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K08258
  • [学会発表] Prediction of drug-induced liver injury in silico using large-scale adverse event database2022

    • 著者名/発表者名
      土井 更良, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • 学会等名
      CBI学会2022年大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      濱上 敦史, 土井 更良, 安部 賀央里, 頭金 正博
    • 学会等名
      日本薬学会第143年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      家田維哉、安部賀央里、頭金正博
    • 学会等名
      医療薬学フォーラム2021
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 機械学習法による特異体質性副作用の予測2021

    • 著者名/発表者名
      安部賀央里
    • 学会等名
      第42回日本臨床薬理学会学術総会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      安部賀央里
    • 学会等名
      第65回日本薬学会関東支部大会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 化学物質の安全性評価におけるin silico予測モデル2021

    • 著者名/発表者名
      安部賀央里
    • 学会等名
      CBI学会2021年大会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      家田維哉、安部賀央里、頭金正博
    • 学会等名
      第42回日本臨床薬理学会学術総会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      高田和季、安部賀央里、頭金正博
    • 学会等名
      第47回日本毒性学会学術年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      高田和季、安部賀央里、頭金正博
    • 学会等名
      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
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      家田維哉、安部賀央里、頭金正博
    • 学会等名
      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
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K16050
  • [学会発表] JADERを用いた医薬品の重症皮膚副作用のin silico予測2019

    • 著者名/発表者名
      大矢和幸, 安部賀央里、頭金正博
    • 学会等名
      第46回日本毒性学会学術年会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [学会発表] 毒性データベースを用いた in silico 安全性予測2019

    • 著者名/発表者名
      安部賀央里, 頭金正博
    • 学会等名
      第1回医薬品毒性機序研究会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [学会発表] In silico models for predicting hepatotoxicity and renal toxicity based on HESS database2019

    • 著者名/発表者名
      Tatsuya Ochibe, Kaori Ambe, Masahiro Tohkin
    • 学会等名
      CBI 学会 2019 年大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [学会発表] 機械学習法を利用した化学物質誘発性腎毒性の予測2019

    • 著者名/発表者名
      落部達也, 安部賀央里, 頭金正博
    • 学会等名
      第1回医薬品毒性機序研究会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [学会発表] In Silico Prediction of Severe Cutaneous Adverse Drug Reactions Using the Japanese Adverse Drug Event Report Database2019

    • 著者名/発表者名
      Kaori Ambe, Kazuyuki Ohya, Masahiro Tohkin
    • 学会等名
      ICTXV2019 (15th International Congress of Toxicology)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [学会発表] In Silico Models for the Predicting of the Repeated Dose Toxicity Based on HESS Database2019

    • 著者名/発表者名
      Tatsuya Ochibe, Kaori Ambe, Masahiro Tohkin
    • 学会等名
      ICTXV2019 (15th International Congress of Toxicology)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [学会発表] Development of in silico predictive classification models for chemical-induced hepatocellular hypertrophy based on molecular descriptors.2018

    • 著者名/発表者名
      Kaori Ambe, Tatsuya Ochibe, Kazuyuki Ohya, Masahiro Tohkin.
    • 学会等名
      第18回国際薬理学・臨床薬理学会議 (WCP2018)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [学会発表] 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

    • 著者名/発表者名
      大矢和幸, 安部賀央里, 頭金正博
    • 学会等名
      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
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • [学会発表] In silico Prediction of Severe Cutaneous Adverse Drug Reactions Based on the Adverse Event Reporting Database2018

    • 著者名/発表者名
      Kazuyuki Ohya, Kaori Ambe, Masahiro Tohkin
    • 学会等名
      CBI学会2018年大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K14987
  • 1.  濱野 高行 (50403077)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 5件
  • 2.  村島 美穂 (40771837)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 5件
  • 3.  和知野 千春 (90816563)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  服部 友紀 (90363936)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 5.  近藤 勝弘 (00939770)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 6.  頭金 正博 (00270629)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件
  • 7.  日比 陽子 (70295616)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 8.  伊藤 穣 (80362482)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 9.  堀田 祐志 (90637563)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 10.  坪内 希親 (70893311)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 11.  宮崎 ゆか (50868297)
    共同の研究課題数: 1件
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