論文の概要: An Evaluation Benchmark for Adverse Drug Event Prediction from Clinical Trial Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12827v3
• Date: Mon, 10 Mar 2025 09:51:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:42:30.121361
• Title: An Evaluation Benchmark for Adverse Drug Event Prediction from Clinical Trial Results
• Title（参考訳）: 臨床試験結果からの逆薬物事象予測のための評価基準
• Authors: Anthony Yazdani, Alban Bornet, Philipp Khlebnikov, Boya Zhang, Hossein Rouhizadeh, Poorya Amini, Douglas Teodoro,
• Abstract要約: 副作用薬物イベント(ADEs)は臨床試験における主要な安全性の問題である。 単剤治療における多ラベルADE予測のためのデータセットであるCT-ADEを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10051474951635876
• License:
• Abstract: Adverse drug events (ADEs) are a major safety issue in clinical trials. Thus, predicting ADEs is key to developing safer medications and enhancing patient outcomes. To support this effort, we introduce CT-ADE, a dataset for multilabel ADE prediction in monopharmacy treatments. CT-ADE encompasses 2,497 drugs and 168,984 drug-ADE pairs from clinical trial results, annotated using the MedDRA ontology. Unlike existing resources, CT-ADE integrates treatment and target population data, enabling comparative analyses under varying conditions, such as dosage, administration route, and demographics. In addition, CT-ADE systematically collects all ADEs in the study population, including positive and negative cases. To provide a baseline for ADE prediction performance using the CT-ADE dataset, we conducted analyses using large language models (LLMs). The best LLM achieved an F1-score of 56%, with models incorporating treatment and patient information outperforming by 21%-38% those relying solely on the chemical structure. These findings underscore the importance of contextual information in ADE prediction and establish CT-ADE as a robust resource for safety risk assessment in pharmaceutical research and development.
• Abstract（参考訳）: 副作用薬物イベント(ADEs)は臨床試験における主要な安全性の問題である。 したがって、ADEsの予測は、より安全な薬の開発と患者による結果の向上の鍵となる。 この取り組みを支援するために,単薬理治療におけるマルチラベルADE予測のためのデータセットであるCT-ADEを紹介する。 CT-ADEは、臨床試験の結果から2,497の薬物と168,984の薬物とADEのペアを含んでいる。 既存のリソースとは異なり、CT-ADEは治療データと対象人口データを統合し、投与量、管理経路、人口統計などの様々な条件下での比較分析を可能にする。 さらにCT-ADEは、陽性例と陰性例を含むすべてのADEを系統的に収集する。 CT-ADEデータセットを用いたADE予測性能のベースラインとして,大規模言語モデル(LLM)を用いた解析を行った。 最高のLCMはF1スコアの56%を達成し、治療と患者情報を組み込んだモデルは、化学構造にのみ依存する21%～38%向上した。 これらの知見は, ADE予測における文脈情報の重要性を浮き彫りにして, 医薬品研究・開発における安全リスク評価のための堅牢な資源としてCT-ADEを確立した。

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