有害事象報告と医療情報を国際的に統合した効率的なDR候補薬検出システムの試み

• Project/Area Number: 24K03033
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Ehime University
• Principal Investigator: 木村 映善 愛媛大学, 医学系研究科, 教授 (20363244)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松田 卓也 愛媛大学, 医学系研究科, 助教 (10837123) ; 田中 守 愛媛大学, 医学部附属病院, 准教授 (40527537) ; 飛鷹 範明 愛媛大学, 医学部附属病院, 助教 (80527565)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000); Fiscal Year 2026: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2024: ¥11,830,000 (Direct Cost: ¥9,100,000、Indirect Cost: ¥2,730,000)
• Keywords: ドラッグリポジショニング / リアルワールドデータ / 医療情報データベース / 有害事象自発報告システム / スクリーニングシステム

Outline of Research at the Start

ドラッグリポジショニング（DR）は、既存の医薬品から適応外の疾患に有効な新規薬効を見出す研究手法である。DRは、医療情報データベース（DB）を活用することで有力なDR候補薬の検出が期待される一方、仮説の生成から検証に至るまでに労力と時間を必要とするため、DR候補薬を網羅的に検証することは困難な状況にある。そこで本研究は、DRの研究に汎用される有害事象自発報告システム（SRS）と医療情報DBを連動させた有力なDR候補薬を効率的に検証するためのスクリーニングシステムを開発し、検出されたDR候補薬を網羅的に分析する枠組みを構築する。