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https://dspace.jaist.ac.jp/ Title 政策形成におけるデータ志向の強まりに関わる課題 Author(s) 佐藤, 靖; 松尾, 敬子; 菊地, 乃依瑠 Citation 年次学術大会講演要旨集, 34: 341-344 Issue Date 2019-10-26Type Conference Paper Text version publisher
URL http://hdl.handle.net/10119/16589
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本著作物は研究・イノベーション学会の許可のもとに 掲載するものです。This material is posted here with permission of the Japan Society for Research Policy and Innovation Management.
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[3] Hong, H. (ed.), Advances in Computational Toxicology: Methodologies and Applications in Regulatory
Science (Springer, 2019).
[4] ⊂❧⾜ᨻἲே〇ရホ౯ᢏ⾡ᇶ┙ᶵᵓᏛ≀㉁ in silico ホ౯᳨ウࠕIn silico ホ౯ࡣ࠺࠶ࡿࡁࠖࠊ 2016 ᖺ 7 ᭶ࠋ
[5] 㣗ရᏳጤဨホ౯ᢏ⾡⏬࣮࣡࢟ࣥࢢࢢ࣮ࣝࣉࠕ᪂ࡓ࡞௦ᑐᛂࡋࡓホ౯ᢏ⾡ࡢ᳨ウ㹼Ꮫ≀ ㉁ࡢẘᛶホ౯ࡢࡓࡵࡢ(Q)SAR ཬࡧ Read across ࡢ⏝㹼ࠖࠊ2017 ᖺ 7 ᭶ࠋ
[6] Wang, Y. et al., “Model-Informed Drug Development: Current US Regulatory Practice and Future Considerations,” Clinical Pharmacology & Therapeutics 105:4 (April 2019), pp.899-911.
[7] බ┈㈈ᅋἲேࣄ࣮࣐ࣗࣥࢧ࢚ࣥࢫ⯆㈈ᅋࠕ་⒪࣮ࣜࣝ࣡ࣝࢻࢹ࣮ࢱࡢά⏝㸫Ᏻᛶㄪᰝࠊ ⮫ᗋ◊✲ࠊ〇㐀㈍ᢎㄆ⏦ㄳ࠸ά⏝ࡍࡿࠖࠊᖹᡂ30 ᖺᗘ᪥ᮏ་⒪◊✲㛤Ⓨᶵᵓ◊✲㈝㸦 ⸆ᇶ┙᥎㐍◊✲ᴗ㸧ࠕ㠉᪂ⓗ࡞⒪⸆ࡢฟྥࡅࡓ⸆ࢽ࣮ࢬ➼ㄪᰝ◊✲ࠖ⸆ᢏ⾡ㄪᰝሗ࿌᭩ Part 2ࠊᖹᡂ 31 ᖺ 3 ᭶ࠋ [8] ▼㯮ᬛᜨᏊࠕ་⸆ရᏳᛶ┘ど࠾ࡅࡿ࣮ࣜࣝ࣡ࣝࢻࢹ࣮ࢱά⏝ྥࡅࡓ⸆つไࡢᨵ㠉ࠖࠊࠗ⸆ Ꮫ࠘➨24 ᕳ 1 ྕࠊ2019 ᖺ 1 ᭶ࠊ11-18 㡫ࠋ [9] ᑠᒃ⚽⣖ࠕ࣮ࣜࣝ࣡ࣝࢻࢹ࣮ࢱࡢ་⸆ရ➼ࡢᢎㄆᑂᰝࠊ〇㐀㈍ᚋᏳᛶ┘ど㛵ࡍࡿ⸆⢭ ᗘୗ࡛ࡢά⏝ࡢ㐍ᒎࠖࠊࠗ⸆Ꮫ࠘➨24 ᕳ 1 ྕࠊ2019 ᖺ 1 ᭶ࠊ2-9 㡫ࠋ [10] ᮾ㒓㤶ⱑࠕ་⸆ရ㛤Ⓨ࠾ࡅࡿ࣮ࣜࣝ࣡ࣝࢻࢹ࣮ࢱά⏝ࡢᮇᚅ㸫〇⸆ᴗࡢどⅬࡼࡾ㸫ࠖࠊ ࠗ⸆Ꮫ࠘➨24 ᕳ 1 ྕࠊ2019 ᖺ 1 ᭶ࠊ19-30 㡫ࠋ [11] ⴠྜ⩏ᚨࠕࣔࢹࣜࣥࢢࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࢆά⏝ࡋࡓ་⸆ရᢎㄆᑂᰝࡢ᭱᪂ືྥᚋࡢつไᙜ ᒁ࠾ࡅࡿᒎᮃࠖࠊࠗࣇ࣐ࣝࢩ࠘➨54 ᕳ 5 ྕࠊ2018 ᖺ 5 ᭶ࠊ433-435 㡫ࠋ [12] ᯇᑿᩗᏊࠕᆅ㟈ண▱㸫⛉Ꮫࡢ☜ᐇᛶࡢㄆ㆑ᑐᛂࠖࠊ᭷ᮏᘓ⏨ࠗ⛉Ꮫⓗຓゝ㸫21 ୡ⣖ࡢ⛉Ꮫ ᢏ⾡ᨻ⟇ᙧᡂ࠘ࠊᮾிᏛฟ∧ࠊ2016 ᖺࠊ113-129 㡫ࠋ [13] ᑿᙧⰋᙪࠕᆅ㟈ࡢ☜⋡ண ࡢ◊✲㸫ࡑࡢᒎᮃࠖࠊࠗ⤫ィᩘ⌮࠘➨ 63 ᕳ 1 ྕࠊ2015 ᖺࠊ3-27 㡫ࠋ [14] ┒ᕝோࠕᆅ㟈ࣁࢨ࣮ࢻゎᯒࡽ☜⋡ㄽⓗᆅ㟈ືண ᆅᅗࠖࠊࠗᆅ㟈Ꮫࢽ࣮ࣗࢫࣞࢱ࣮࠘➨ 71 ᕳ NL3 ྕࠊ2018 ᖺ 9 ᭶, 16-19 㡫ࠋ [15] ᆅ㟈ㄪᰝ◊✲᥎㐍ᮏ㒊ࠕᆅ㟈ㄪᰝ◊✲ࡢ᥎㐍ࡘ࠸࡚㸫ᆅ㟈㛵ࡍࡿほ ࠊ 㔞ࠊㄪᰝཬࡧ◊✲ࡢ ᥎㐍ࡘ࠸࡚ࡢ⥲ྜⓗࡘᇶᮏⓗ࡞⟇㸦➨㸱ᮇ㸧㸫ࠖࠊ2019 ᖺ 5 ᭶ 31 ᪥ࠋ
[16] “The Earth Machine,” Science 361:6400 (27 July 2018), pp.345-347.
[17] ⎔ቃ┬ࠕẼೃኚືࡢほ ࣭ண ཬࡧᙳ㡪ホ౯⤫ྜ࣏࣮ࣞࢺ 2018㹼᪥ᮏࡢẼೃኚືࡑࡢᙳ㡪㹼ࠖࠊ 2018 ᖺ 2 ᭶ࠋ [18] Ẽೃኚືண ཬࡧᙳ㡪ホ౯ࡢ㐃ᦠ᥎㐍ྥࡅࡓ᳨ウࢳ࣮࣒ࠕẼೃኚືண ཬࡧᙳ㡪ホ౯ࡢ㐃ᦠಀ ࡿㄢ㢟ཬࡧᚋࡢྲྀ⤌ࡳ᪉ࠊᖹᡂ31 ᖺ 3 ᭶ࠋ [19] బ⸨㟹ࠕᆅ⌫ ᬮ㸫ᅜ㝿ⓗ࡞⛉Ꮫⓗຓゝయไࡢᵓ⠏ࠖࠊ᭷ᮏᘓ⏨ࠗ⛉Ꮫⓗຓゝ㸫21 ୡ⣖ࡢ⛉Ꮫ ᢏ⾡ᨻ⟇ᙧᡂ࠘ࠊᮾிᏛฟ∧ࠊ2016 ᖺࠊ130-149 㡫ࠋ [20] ᭷ᮏᘓ⏨ࠗ⛉Ꮫⓗຓゝ㸫21 ୡ⣖ࡢ⛉Ꮫᢏ⾡ᨻ⟇ᙧᡂ࠘ࠊᮾிᏛฟ∧ࠊ2016 ᖺࠋ
