의약품이상사례보고시스템 (KAERS) 데이터베이스를 이용한 종양괴사인자 저해제 (Tumor Necrosis Factor-α Inhibitors)의 부작용 신호 검출을 위한 데이터 마이닝

국문 초록 (Abstract)

목적: 한국의약품안전관리원에서 제공하는 의약품부작용보고원시자료 (KIDS-KD)를 이용하여 국내 시판되고 있는 종양괴사인자 저해제(Adalimumab, Infliximab, Etanercept)의 약물 이상 사례 보고를 비교하고 실마리 정보를 분석한다.

방법: 2005년 1월부터 2016년 12월까지의 의약품이상사례보고시스템(KAERS) 데이터베이스를 사용하여 데이터마이닝 기법으로 분석하였다. 신호를 검출하기 위해 보고분율비 (Propotional Reporting Ratio, PRR), 보고오즈비(Proportional Odds Ratio, ROR), 베이지안 신뢰전달신경망(Baysian Confidence Propagation Neural Network, BCPNN)의 정보성분(Information Component, IC)을 사용하였고, 세가지 지표의 기준을 모두 만족시키는 이상사례를 신호로 정의하였다.

결과: KAERS 데이터베이스에는 3가지 약물에 대한 5,594건의 이상사례가 보고되어 35,528건의 조합 중 결측을 제외하고 남은 보고건 수는 1,439 건이었다. Adalimumab의 조합 건수는 679건이었으며, 그 중 11건의 부작용이 실마리 정보였다. Infliximab의 조합 건수는 674 건이었으며, 그 중 9건이 실마리 정보였다. Etanercept의 조합 건수는 86건이었으며, 그 중 10건이 실마리 정보였다. 우리는 한국과 미국의 약물허가정보와 비교하였을 때, 다음과 같은 신호가 약물 라벨에 포함되어 있지 않음을 발견했다. 투약오류와 효과없는약, 두근거림, 체온감각변화, 각화과다증, 여드름, 악성갑상샘종, 전신부종, 얼굴부종 신호들은 2개국 약물허가정보에 포함되어 있지 않았다.

결론: 우리는 한국과 미국 약물 라벨에 표시되지 않은 새로운 신호를 발견하였다. 그러나 이러한 신호의 인과성을 평가하기 위해서는 더 많은 약물 역학 연구가 필요하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Objective: To detect adverse drug reaction (ADR) signals of tumor necrosis factor inhibitors (Adalimumab, Infliximab, Etanercept) using Korea Adverse Event Reporting system (KAERS) database and to compare the adverse event.

Methods: We conducted pharmacovigilance data mining using Korea Adverse Event Reporting System (KAERS) database between January 2005 to December 2016. The AE which was detected by all the three indices of proportional reporting ratio (PRR), reporting odds ratio (ROR), and information component (IC) was defined as a signal.

Result: The KAERS database contained a total of 5.594 AE reports, among which 1,439 reports were attributed to Tumor Necrosis Factor-α Inhibitors. Among the 35,528 drug-AE pairs, the number of Adalimumab-AE pairs was 679 and the signal detection was 11. Among 674 Infliximab-AE pairs, 9 adverse events were detected as signals. There were 10 signals detected among 86 Etanercept-AE pairs. Comparing the drug labels of Korea to those of the US, 9 adverse events including Medication Error, Medicine Ineffective, Palpitation, Temperature Changed
Sensation, Hyperkeratosis, Acne, Thyroid Neoplasm Malignant, Oedema Generalised, Face Oedema were not listed on any of the labels of both countries

Conclusion: We detected new signals that were not listed on the drug labels of Korea and the US. However, further pharmacoepidemiologic research is needed to evaluate the causality of these signals.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 연구의 배경 및 목적 11
• 1. 연구 배경 11
• 1) 데이터 베이스 (Data- base) 11
• 2) 종양괴사인자 저해제 (Tumor Necrosis Factor Inhibitors) 12
• 2. 연구 목적 16
• 제 2 장 문헌 고찰 17
• 제 3 장 연구 방법 19
• 1. 연구자료 및 수집 19
• 2. 연구 설계 20
• 1) 이상 사례 현황 및 특성 분석 21
• 2) 약물- 이상사례 조합 21
• 3) 데이터 마이닝을 이용한 실마리 정보 확보 21
• 제 4 장 연구 결과 24
• 1. 시계열 분석을 이용한 이상 사례 보고 현황 25
• 2. 이상 사례 보고 특성 및 빈도 분석 25
• 1) 약물-이상사례 조합 특성 분석 26
• 3) 약물-이상사례 조합 빈도 분석 30
• 3. 데이터 마이닝(Data-mining)을 이용한 실마리 정보 분석 38
• 제 5 장 결론 및 고찰 41
• 참고 문헌 47
• 부 록 50
• ABSTRACT 60