リアルワールドデータ駆動型ドラッグ・リポジショニング創薬の基盤開発

• Project/Area Number: 24K21306
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 福田 治久 九州大学, 医学研究院, 准教授 (30572119)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 石黒 智恵子 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 臨床研究センター, 臨床疫学研究室長 (20858782) ; 野間 久史 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 教授 (70633486) ; 上村 夕香理 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 臨床研究センター, 臨床研究センター データサイエンス部 生物統計研究室 室長 (80548537) ; 西田 基宏 九州大学, 薬学研究院, 教授 (90342641)
• Project Period (FY): 2024-06-28 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥26,000,000 (Direct Cost: ¥20,000,000、Indirect Cost: ¥6,000,000); Fiscal Year 2026: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000); Fiscal Year 2025: ¥9,750,000 (Direct Cost: ¥7,500,000、Indirect Cost: ¥2,250,000); Fiscal Year 2024: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000)
• Keywords: ドラッグ・リポジショニング / データベース疫学 / リアルワールドデータ

Outline of Research at the Start

近年，医薬品開発は困難を極めており，データ駆動型のドラッグ・リポジショニング（DR）創薬が注目されている．しかし，基礎研究データに基づくDR創薬は臨床試験の成功確率に課題がある．本研究は，臨床現場の医薬品使用データや副作用発現状況などの診療報酬明細書データ（レセプトデータ）を用いた新たなデータベース駆動型DR創薬の基盤を開発することを目的としている．多様で複雑なレセプトデータを用い，最新の機械学習，薬剤疫学，因果推論手法を駆使することで，画期的な創薬アプローチを実現し，DR創薬研究者の増加や日本のリード，RWDでの薬事承認申請の可能性を切り拓く．