의약품유해사례보고를 활용한 약물상호작용 분석방법 비교연구 및 제안

Abstract

The primary purpose of pharmacovigilance is to discover novel adverse drug events in order to use medicine and medical supplies safely. Adverse drug reporting data are the basis for the activity of pharmacovigilance. Today, Korea Institute of Drug Safety & Risk Management(KIDS) under Ministry of Food and Drug Safety works for ‘Signal-generation’ by utilizing adverse drug reporting data and performs research to find out the causality. Polypharmacy is using broadly based on the development of various treatment methods to cure the aging society and complex disease patients. According to the increment of polypharmacy usage, however, the possibility of adverse events induced by drug-drug interactions grows. Thus, the necessity of research for drug-drug interaction monitoring using adverse drug reporting data is emerging. There are several international pharmacovigilance institutes such as WHO-UMC and EMA-Eudravigilance and foreign pharmacovigilance institutes such as FDA-MedWatch in USA, MHLW-PMDA in Japan, and MHRA in UK. Every organization has built their own adverse drug reporting databases and has established their own systems to analyze and evaluate them. Also, each of these organizations generates ‘Signal’s by utilizing diverse data-mining methods, analyzes and evaluates them, and then produces significant safety information. Especially, WHO-UMC and EMA-Eudravigilance make efforts to develop new and better data-mining technique and analysis algorithm to monitor drug-drug interactions, and they open their partial research results to the public. On the other hand, in Korea, the research of Signal-generation is limited on the combination of single medicine and its adverse drug event, and there is no analytical method regarding adverse drug events due to drug-drug interaction. This study suggests new research directions applicable to Korean medical environment based on drug-drug interactions monitoring methods for adverse drugs events from international institutes. The data from adverse drug reporting have limitations of underreporting, biased and duplicated, so Signals generated by these data must be analyzed and evaluated through well-structured scientific research plan. The development of Signal-generation algorism has significant meanings for Pharmacovigilance activity. This study is expected to provide various perspectives in using adverse drug reporting data prior to the development of analysis algorism for adverse drug events due to drug-drug interaction.;약물감시(Pharmacovigilance)의 주된 목적은 시판 후 의약품의 새로운 유해사례(novel adverse drug events)를 찾아내어, 의약품이 보다 안전하게 사용될 수 있도록 하는 데에 있다. 의약품유해사례보고(adverse drug reporting) 자료는 약물감시활동의 기초가 된다. 현재 국내에서는 식품의약품안전처 산하의 한국의약품안전관리원에서 의약품유해사례보고 자료를 활용하여 실마리정보를 생산(Signal generation)하고 그 인과관계를 밝히기 위한 연구를 하고 있다. 의학기술의 발달로 인구가 고령화되고, 복합만성질환 환자의 증가로 다양한 치료법이 개발되면서 다제병용요법이 널리 사용되고 있다. 다제병용요법(Polypharmacy)의 활용이 증가하면서 약물상호작용(drug-drug interactions)으로 인한 유해반응(adverse events)이 발생할 가능성도 증가하게 된다. 따라서 의약품유해사례보고 자료를 활용한 약물상호작용 모니터링에 대한 관심과 연구가 필요하다. 국외에는 WHO-UMC나 EMA-Eudravigilance와 같은 범국가적 약물감시기관과 미국의 FDA-MedWatch, 일본의 MHLW-PMDA, 영국의 MHRA 등 각국의 국가기관이 의약품유해사례보고 데이터베이스를 구축하고 이를 분석 및 평가하는 체계를 갖추고 있다. 각 기관별로 다양한 데이터마이닝 기법을 활용하여 실마리정보를 도출하고, 이를 평가·분석하여 유의한 안전성정보를 생산한다. 이 중 WHO-UMC와 EMA-Eudravigilance에서는 약물상호작용을 모니터링하기 위한 새로운 데이터마이닝 기법과 분석 알고리즘을 개발하기 위한 노력을 하고 있으며, 일부 연구결과를 공개하고 있다. 하지만 아직 국내에서는 실마리정보 분석에 관한 연구가 단일 의약품과 유해사례의 조합에 한정되어 있고, 약물상호작용에 의한 유해반응에 대한 분석방법은 제시된 바가 없다. 따라서 국외 약물감시기관에서 제시하는 의약품유해사례자료를 분석한 약물상호작용 모니터링 방법을 토대로 국내에 적용 가능한 연구 방향을 제안하였다. 의약품유해사례보고 자료는 보고율이 저조(underreporting)하고, 여러 가지 비뚤림(bias)이 존재하며, 중복보고(duplication)의 한계가 있다. 따라서 이를 활용하여 도출한 실마리정보는 추후 과학적인 연구 설계를 통한 분석과 평가가 반드시 수반되어야 하고, 이를 포함한 안전성정보 생산 알고리즘의 개발은 약물감시활동에 중요한 의의를 지니게 된다. 이 연구가 약물상호작용에 의한 유해사례분석 알고리즘의 개발에 앞서서, 다양한 측면에서 의약품유해사례보고 자료를 활용한 약물상호작용 분석을 시도해 보는 데에 도움이 될 수 있기를 기대해 본다.