药物性别差异性不良反应信号的检测方法技术

本发明专利技术公开一种药物性别差异性不良反应信号的检测方法：S1、数据预处理：从已知的药物不良事件报告数据库中获取目标药物的药物不良事件报告；S2、采用ROR算法提取男女性患者的ADR信号，计算目标药物女性患者中目标不良事件与其他不良反应事件比值(a/b)除以目标药物男性患者中目标不良事件与其他不良反应事件比值(c/d)，评估不同性别发生该目标药物不良事件的相对危险度；ROR值>1，女性发生目标不良事件的风险更大；当0<ROR<1则说明男性发生目标不良事件的风险更大；信号判断标准：女性目标药物‑不良事件数a>5、男性目标药物‑不良事件数c>5、a+c>50；log

【技术实现步骤摘要】
药物性别差异性不良反应信号的检测方法
本专利技术涉及药品安全数据挖掘
，具体涉及一种药物性别差异性不良反应信号的检测方法。
技术介绍
血管紧张素转化酶抑制剂(Angiotensin-ConvertingEnzymeInhibitor，ACEI)，是一种抑制血管紧张素转化酶活性的化合物，是临床广泛使用的一类降压药物，也称作普利类降压药。它的作用机理是通过抑制血管紧张素转换酶，从而减少血管紧张素Ⅱ的合成，达到抑制血管紧张，从而降低血压。尽管这类药物具有良好的降压效果，也在一定程度上能改善心脏功能及血流量，但在用药治疗过程中副作用发生率仍很高，特别是在治疗心内科疾病时引起的药物不良反应(AdverseDrugReaction，ADR)尤为严重，有的甚至导致患者死亡。并且药物在不同性别患者体内的药动学和药效学存在差异性，用药ADR的发生同样存在性别差异性。ACEI类降压药物作为临床长期一线用药，其使用患者人口基数大，用药时间长，出现ADR的风险较高。但是由于目前多数药物临床试验缺乏女性受试者数据,导致很难挖掘ADR发生在性别上的差异。目前未有涉及ACEI类药物性别差异ADR信号的数据挖掘研究。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述问题，提供一种药物性别差异性不良反应信号的检测方法。本专利技术为了实现其目的，采用的技术方案是：一种药物性别差异性不良反应信号的检测方法，包括如下步骤：S1、数据预处理：从已知的药物不良事件报告数据库中获取该目标药物的药物不良事件报告；S2、根据S1得到的原始数据采用ROR算法提取男性和女性患者的ADR信号，计算该目标药物女性患者中目标不良事件与其他不良反应事件比值(a/b)除以该目标药物男性患者中目标不良事件与其他不良反应事件比值(c/d)，来评估不同性别发生该目标药物不良事件的相对危险度；当ROR值>1，说明女性发生目标不良事件的风险更大；相反当0<ROR<1则说明男性发生目标不良事件的风险更大；信号判断标准：女性目标药物-不良事件数a>5、男性目标药物-不良事件数c>5、a+c>50；log2ROR>1或者log2ROR<-1。所述S1步骤中，药物不良事件报告数据库为FDA，采用OpenVigilFDA分析工具获取和处理药物不良事件报告。所述S1数据预处理包括对从数据库得到的原始数据利用正则表达式对得到的药品文本数据进行规范化，正则表达式包括：；/""。所述步骤S2还包括以Bonferroni校正法对P值校正，以校正后的P<0.05为差异有统计学意义。所述步骤S2还包括绘制热点图对挖掘出的ADR信号分类进行可视化展示，并绘制“火山图”(Vol-Canoplot)对ADR信号进行可视化展示，得到性别差异ADR信号。所述“火山图”以log2ROR值为横坐标，-lgPadjusted值为纵坐标。在上述技术方案中，还包括步骤S3、将ADR信号按照MedDRA的系统器官分类SOC进行统计；首先，采用ROR算法进行目标药物的ADR信号挖掘：ROR值的计算公式为:ROR＝(a/b)/(c/d)；ROR的95％置信区间为：其中，a为目标药物的目标不良事件报告数量，b为目标药物的其他不良事件报告数量，c为其他药物的目标不良事件报告数量，d为其他药物的其他不良事件报告数量；信号生成条件为：ROR95％置信区间下限>1；a≥3，同时满足则提示生成一个信号；然后，将挖掘出的ADR信号按照MedDRA的系统器官分类SOC进行统计。在上述技术方案中，所述目标药物为降压药物。作为优选地，所述目标药物为ACEI类药物。本专利技术的有益效果是：采用一种新的方法对ACEI类降压药物进行ADR性别差异性分析，找到了与既往临床报道相符合的性别差异ADR信号，一方面证明了该方法的可行性和可靠性，另一方面得到的研究结果对临床充分了解ADR的性别差异和减少女性患者ADR具有重要意义，同时也为临床针对不同性别的患者用药提供参考。附图说明图1是ACEI-SOC分类层次不良反应信号热点图。图2是卡托普利性别差异性不良反应信号火山图。图3是贝那普利性别差异性不良反应信号火山图。图4是依那普利性别差异性不良反应信号火山图。图5是培哚普利性别差异性不良反应信号火山图。图6是赖诺普利性别差异性不良反应信号火山图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步说明，但并不因此而限制本专利技术。下述实施例中的实验方法，如无特别说明，均为常规方法。实施例1数据来源：数据来源于美国食品与药物监督管理局(FoodandDrugAdministration，FDA)建立的药物不良事件(AdverseDrugEvent，ADE)上报系统(FDAAdverseEventReportingSystem,FAERS)数据库。该数据库采用《ICH国际医学用语词典》(MedicalDictionaryforRegulatoryActivities，MedDRA)的首选术语(PreferredTerms，PT)对ADR进行编码统计，并对原始数据进行结构化处理。本申请纳入了FAERS数据库2004年1月1日-2018年12月31日涉及五种ACEI类降压药的ADR信号进行挖掘。具体过程如下：一、数据预处理采用OpenVigilFDA分析工具，该站点分析工具通过应用程序接口API直接获取OpenVigilFDA数据库中的原始信息，并进行结构化处理，提取效率高且准确。根据WHO解剖-治疗-化学药物分类系统与推荐日常剂量(AnatomicalTherapeuticChemicalandtheDefinedDailyDose，ATC/DDD)药物词典获取卡托普利、贝那普利、依那普利、培哚普利以及赖诺普利各规范名称：卡托普利(Captopril)、贝那普利(Benazepril)、依那普利(Enalapril)、培哚普利(Perindopril)以及赖诺普利(Lisinopril)。通过对以上规范化的五种药物英文名称进行检索筛选，得到五种药物分别的ADR报告。具体步骤为(以卡托普利为例，其它四种药物步骤相同)：1.在https://www.is.informatik.uni-kiel.de/pvt/OpenVigilMedDRA17/search/界面通过设置字段属性筛选目标药物不良事件报告2.对下载得到的原始数据进行文本数据规范：利用正则表达式对得到的药品文本数据进行规范化，药名文本数据规范化主要解决的是药名文本数据中的附加信息问题。本专利技术利用正则表达式技术，对药名文本进行规范化。表1是药名文本附加信息的具体例子，给出了对应的正则表达式和规范化结果。表1药名文本数据规范化原始数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种药物性别差异性不良反应信号的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、数据预处理：从已知的药物不良事件报告数据库中获取该目标药物的药物不良事件报告；/nS2、根据S1得到的原始数据采用ROR算法提取男性和女性患者的ADR信号，/n

【技术特征摘要】
1.一种药物性别差异性不良反应信号的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、数据预处理：从已知的药物不良事件报告数据库中获取该目标药物的药物不良事件报告；
S2、根据S1得到的原始数据采用ROR算法提取男性和女性患者的ADR信号，






计算该目标药物女性患者中目标不良事件与其他不良反应事件比值(a/b)除以该目标药物男性患者中目标不良事件与其他不良反应事件比值(c/d)，来评估不同性别发生该目标药物不良事件的相对危险度；当ROR值>1，说明女性发生目标不良事件的风险更大；相反当0<ROR<1则说明男性发生目标不良事件的风险更大；
信号判断标准：女性目标药物-不良事件数a>5、男性目标药物-不良事件数c>5、a+c>50；log2ROR>1或者log2ROR<-1。


2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述S1步骤中，药物不良事件报告数据库为FDA，采用OpenVigilFDA分析工具获取和处理药物不良事件报告。


3.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述S1数据预处理包括对从数据库得到的原始数据利用正则表达式对得到的药品文本数据进行规范化，正则表达式包括：；/""。


4.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述步骤S2还包括以B...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵文龙，谈军涛，
申请(专利权)人：重庆医科大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50