新薬の情報を元に、製薬業界を分析する
製薬企業の特徴を新薬から探る
就活を始める方で、どのように業界研究すればよいかわからない人って結構いると思います。
私もその1人で、まずは製薬に絞って就活しようと思い立ったのですが、それでも膨大な数の企業があって時間と労力をかけなければ俯瞰的な視点を持つことは難しそうでした。
製薬企業のセグメントは、資本（内資・外資）と事業領域（新薬・ジェネリック）の軸の上に、疾患領域をどのようにターゲティングするかでさらに細分化されるようです*1。
大まかな分類は調べれば出てきますが、最新のデータを元にした細かな業界研究は見当たらなかったので、自分で分析することにしました。
その際、R&Dの職に就きたいという希望があったので、新薬の情報を元に、製薬企業の分類をすることにしました。
データ集計、処理
概要
KEGG DRUGに2000年以降に上市された新薬が記載されています。
承認日, 薬効, 分類ID, 有効成分, 商品名, 会社名などの列に対して、630個の新薬が列挙されています*2 *3。
有効成分やら商品名だけでは何の薬かぱっと見わからないものも多いので、薬効分類を併記したいです。
そのために、分類IDの対応表を作成しました。
分類IDは4桁数字からなるレコードで、大・中・小・細小と薬品を分類しています*4。
このデータはjsonファイルでダウンロードすることができたので、Pythonで分類IDごとに分類名称を対応させることにしました。
元の表と薬品分類対応表をスプレッドシート上で合体させ、Tableauで可視化することにしました*5。
jsonファイルのパース
jupyter notebookを用いて、次のようなコードでpandas DataFrameに変換しました。
import json file = open('jp08301.json') data = json.load(file) from pandas.io.json import json_normalize df = json_normalize(data=data,record_path=['children','children','children','children'],meta=[['children','children','children','name'],['children','children','name'],['children','name']]) df = df[['children.name','children.children.name','children.children.children.name','name']] df.rename(columns = {'children.name':'first','children.children.name':'second','children.children.children.name':'third','name':'fourth'}, inplace=True) df['first'] = df['first'].str.replace('^[1-9]+', '').str.strip() df['second'] = df['second'].str.replace('^[1-9]+', '').str.strip() df['third'] = df['third'].str.replace('^[1-9]+', '').str.strip() df[['code','fourth']] = df['fourth'].str.split(' ', expand=True)
json_normalizeでパースしました。
ネストされまくっているので、record_pathとmetaで欲しいデータを指定しています。
また、rename後、余計な文字を削除しました。
結果は次のような表になります。
可視化
Google Driveとtableauと繋げれば、わざわざcsvファイルをアップロードしなくてもデータを整形できちゃいます。
企業名に表記揺らぎや今はもう統合された企業があったので、前処理としてグループ化だけしました。
細かい操作もできて、色々痒いところに手が届く仕様にしているようで、こういう趣味のデータを可視化する分には十分な機能を持っている印象です。
最近流行りのtableauの分厚い教本がありますが、買わなくても直感的に操作できるのがいいところだと思います。
可視化するまでもなかったのですが、近年の上市新薬腫瘍用薬, 中秋神経系用薬が多かったです。
薬品分類ごとの企業割合から、一部省略していますが、がん領域だとMSD, 中外, ファイザー, ノバルティス, アストラゼネカが強いことがわかりました。
また、代謝性医薬品（皮下注射用の医療用医薬品など）は、サノフィ, 協和キリン, ジョンソンエンドジョンソンなども強そうです。
また、企業ごとの新薬承認数も可視化しました。
MSD, ファイザー, グラクソ, ノバルティスなど、外資が強いようです*6。
有効成分がモノクローナル抗体の薬品は、分子標的薬です。
名前が〜〜マブとなっている薬を列挙しました。
腫瘍用薬で分子標的薬は圧倒的にMSD, 中外が強いみたいです。聞いたことある名前がちらほら入ってますね。
一例として、中外製薬が出している新薬を列挙しました。
少し前は領域横断的に新薬を出していましたが、近年でがん領域に特化し始めたことがわかります。
一番新しい新薬のロズリートレクはつい最近販売が開始されたので、ニュースになりましたね。
www.chugai-pharm.co.jp
