臨床薬剤学研究室では、医療現場で直面する課題に着目し、データサイエンスを活用してその解決を目指す研究に取り組んでいます。副作用データベースやレセプトデータなど医療ビッグデータの解析をはじめ、機械学習を活用したin silico予測、さらには細胞実験など多様な手法を組み合わせ、医薬品の有効性・安全性の向上や適正使用の推進に貢献することを目的としています。特に、ビッグデータの解析や数理モデルの構築を通じて複雑な因子間の関係性やリスク構造の「見える化」を行い、臨床に資するエビデンスの創出を重視しています。

主な研究テーマは以下のとおりです。
1. 医薬品副作用データベース（JADER等）を用いた有害事象のリスク解析
2. 医療レセプトデータを用いた抗精神病薬の副作用発現に関するリスク因子の解析
3. 薬物の吸収に及ぼす食事の影響および薬物間相互作用のin silico予測
4. 定量的構造活性／物性相関および機械学習による薬の乳汁移行性予測モデルの構築
5. 分子標的薬や免疫療法を含む副作用プロファイルの比較解析（副作用マッピング等）
6. 抗精神病薬・支持療法薬などの安全性評価および重篤化要因の解析
7. 乳がん細胞の増殖を抑制する医薬品の探索
8. がん薬物療法における医療経済・薬剤費の可視化研究