ドラッグリポジショニングによる卵巣がんの新規治療法の探索

• Project/Area Number: 21K09534
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56040:Obstetrics and gynecology-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 山口 聡子 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (40609872)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: レセプトデータ / 卵巣がん / ドラッグリポジショニング / リアルワールドデータ / 卵巣癌 / データベース

Outline of Research at the Start

卵巣癌は、早期発見が困難であり、予後不良の癌である。進行例での再発率は高く、再発した卵巣癌は化学療法に抵抗性である。さらに、日本人に比較的多い明細胞腺癌では初発時も化学療法が奏功しにくい。
本研究では、ドラッグリポジショニング（既存薬を、別の疾患に対する治療薬として開発すること）のため、臨床データベースの解析と培養細胞を用いた薬剤感受性試験を組み合わせて卵巣癌の予防または治療に有効な既存の薬剤を同定することを目的とする。

Outline of Annual Research Achievements

卵巣癌は、早期発見が困難であり、予後不良の癌である。進行例での再発率は高く、再発した卵巣癌は化学療法に抵抗性である。さらに、日本人に比較的多い明細胞腺癌では初発時も化学療法が奏功しにくい。既に卵巣がん細胞株由来の三次元培養モデルを用いて、既知薬理活性物質のライブラリーのスクリーニングを行い、候補となる化合物を同定した(科研費18K09283）。本研究では、これらの候補のうち、日本で認可されている医薬品について、レセプトデータ（診療報酬明細書）を含む医療データベースを用いて、卵巣癌をはじめとする悪性腫瘍の発症や予後との関係を解析する。
候補となる薬剤について、レセプトデータを含む商用のデータベースを用いて、以下の２つの方法で検討を行った。最初に悪性腫瘍の確定病名が付与された日を悪性腫瘍の発症日と定義した。(1)候補薬剤と同じ疾患に処方される別の薬剤（対照薬剤）との比較：候補薬剤または対照薬剤のどちらかを処方された患者を対象とし、いずれかの薬剤を最初に処方された時点から観察を開始し、悪性腫瘍の発症または最終受診日のうち早い日まで追跡した。背景因子として年齢、性別、併存疾患および他の処方薬を拾った。(2) target trial emulation：候補薬剤の適応となる疾患の確定病名が付与されている患者を対象とし、候補薬剤が処方された患者と処方されていない患者を比較する。この際、目標となる無作為化比較試験になるべく近い条件で検討を行った。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初の予定通りに進展しているため。

Strategy for Future Research Activity

引き続き臨床データベースを用いて、候補薬剤とがんの発症について解析を行い、結果をまとめる