リアルワールドデータとオミックス情報の統合解析によるデータ駆動型医薬品開発

• Project/Area Number: 23K14397
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
• Research Institution: Kindai University
• Principal Investigator: 横山 聡 近畿大学, 薬学部, 講師 (70615913)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
• Keywords: ドラッグ・リポジショニング / リアルワールドデータ / オミックス情報

Outline of Research at the Start

近年，ビッグデータを活用したドラッグ・リポジショニングという新しいタイプの新薬開発手法が期待されている。本研究では，種々のビッグデータを統合的に解析することによって，効率よく候補薬剤をスクリーニングし，さらに，候補薬剤のハザード比の推定までをも目指す戦略的研究手法の基盤を構築する。この手法は，仮説の生成から薬理学的な分子メカニズムの推定，仮説検証型の臨床研究までの一元的な実行を可能とし，既存薬の新規薬効開発の飛躍的な発展に寄与することが期待される。