부작용 DB 데이터마이닝을 통한 의약품 실마리정보 검색 연구 = Reconstruction of Korean Spontaneous Reporting Database and Signal Detection of Adverse Drug Reaction

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The objective of this study is to convert Korea Food & Drug Administration (KFDA) spontaneous adverse event reports into analytical database and to detect signals for model drugs by data mining in order to advance drug safety. In this study, 1989-2010 spontaneous reporting database reconstructed as a analytical form. Name of active ingredient were modified as WHO-ATC (The WHO Anatomical Therapeutic Chemical) codes, and adverse events were entered as WHO-ART (The WHO Adverse Reaction Terminology) ver. 061 and ver. 092 both. After data cleaning, the characteristics and reporting pattern of spontaneous reporting database were analyzed. As model drugs, paracetamol, ciprofloxacin and clopidogrel were selected and we estimated proportional reporting ratio (PRR), reporting odds ratio (ROR), and information componnent (IC) for each selected model drug. Not only that, based on the foreign trends for signal management and communication, we suggested the signal management and communication plan for korean pharmacovigilance system. First, for signal prioritization, we considered such as ‘caution’ section of drug label, positive reaction when rechallenge the drug, serious adverse events, clinically-considered adverse events, variants for causality asessment, variants related to concommitant and suspected drugs. Second, for selected signals, biological plausibility and associated case reports were assessed and we considered how to communicate the assessed signals. we developed the guidelines for developing drug safety information from spontaneous reporting database and in detail, the guideline for spontaneous reporting data cleaning, the guideline for signal detection on spontaneous reporting database and the guideline for signal management and communication on spontaneous reporting database. In this study, we suggested how to convert spontaneous reporting database into analytical database and how to make safety information by signal management and assessment. Consequently, we proposed the development plan for systematic data management and how to attain the safe and rational usage of drugs based on national drug safety database.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 식약청의 자발적부작용보고자료를 분석가능한 형태로 구축하고, 이를 이용하여 분석에 적합한 모델약물을 선정하고 데이터마이닝분석기법을 적용하여 약물유해반응의 실마리정보를 검색함으로써 의약품 안전성을 확보하는 것을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 1989년부터 2010년까지 자발적부작용보고자료를 분석가능한 형태로 재구축하였다. 의심약물의 성분명을 WHO-ATC (The WHO Anatomical Therapeutic Chemical) 코드를 이용하여 통일하였고, WHO-ART (The WHO Adverse Reaction Terminology) 061 버전과 092 버전으로 각각 입력되어 있는 것을 통일하였다. 전처리과정이 필요한 변수에 대하여 데이터클리닝하여 재구축하고, 이를 이용하여 자발적부작용보고자료의 특성 및 보고양상을 분석하였다. 연구대상약물로 파라세타몰, 시프로플록사신, 클로피도그렐 등을 선정하였고, 보고분율비(Proportional Reporting Ratio, PRR), 보고오즈비(Reporting Odds Ratio, ROR), 정보성분(Information Componnent, IC)을 이용하여 실마리정보를 검색하였다. 검색된 실마리정보의 관리 및 교류에 대한 국외 현황을 파악하여 이를 바탕으로 우리나라 약물감시시스템에 적용 및 개선시킬 수 있는 방안을 제안하였다. 실마리정보 우선순위화를 위해 사용상 주의사항을 바탕으로 알려진 유해사례여부를 판정하였고, 재투여시 양성반응, 중대한 유해사례, 다빈도 발생 중대한 약물유해반응, 인과성 평가 변수, 병용/의심약물 구분 변수 등을 이용하였다. 우선선별된 실마리정보에 대해 생물학적 개연성 및 환자 사례보고를 검색하여 평가하고 의약품 안전성 정보를 교류하기 위한 방안을 제안하였다. 자발적부작용보고자료를 이용한 안전성정보 생성지침을 개발하였고 세부적으로 자발적부작용보고자료 데이터전처리 지침, 자발적부작용보고자료 실마리정보 검색 지침, 자발적부작용보고자료 실마리정보 평가 및 위해정보교류 지침 등으로 구성하였다. 본 연구는 자발적 부작용 보고자료 데이터베이스를 분석가능한 형태로 재구축하고 데이터마이닝 기법을 통해 검색한 실마리정보의 관리 및 평가를 통해 안전성 정보를 생성하고 교류하는 방안을 제시하였다. 본 연구결과를 통하여 체계적인 자료관리의 발전방향을 제안하였고, 국내 약물안전성 자료에 근거하여 의약품의 안전하고 합리적인 사용을 도모할 수 있는 방법을 제시하였다.