| 研究課題/領域番号 |
18K06805
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分47060:医療薬学関連
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
高田 充隆 近畿大学, 薬学部, 教授 (00434853)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | リアルワールドデータ / ビッグデータ / 有害事象自発報告 / レセプト / ドラッグ・リポジショニング / レセプトデータ / ジゴキシン / 糖尿病治療薬 / SGLT阻害薬 / FAERS / メトホルミン / アミオダロン / 間質性肺炎 / 甲状腺機能亢進症 / 甲状腺機能低下症 / 抗精神病薬 / JADER |
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| 研究成果の概要 |
ジゴキシンとがんとの関連について、有害事象自発報告データベースと大規模レセプトデータベースを用い、Disproportionality analysisおよびでSymmetry analysisでシグナル検出を行った結果、胃がん、大腸がん、前立腺がん、血液のがんでドラッグ・リポジショニング・シグナル（DRS）を検出した。得られたDRSについて、BaseSpace Correlation Engineなどの遺伝子発現データベースの解析により、DRSをさらに補強する結果が得られた。リアルワールドデータと遺伝子発現データベースを用いる手法は、DRSの検出に有用であると考えられた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の手法を用いる医薬品開発には長期の開発期間と膨大な費用が必要であり、非常に非効率的であることが問題となっている。そこで、すでに実臨床に用いられている既存医薬品について、未知の薬理作用や効能を見出し、新たな医薬品として開発（効能拡大）しようとするドラッグ・リポジショニングが注目されている。しかし、多くの既存医薬品と疾病との組み合わせから、ドラッグ・リポジショニング候補医薬品を絞り込むことは容易でない。今回開発した手法は、候補医薬品を効率よく絞り込むことでドラッグ・リポジショニングの推進に貢献できる。
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