| 研究課題/領域番号 |
19K20731
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分90140:医療技術評価学関連
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| 研究機関 | 岐阜薬科大学 |
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研究代表者 |
野口 義紘 岐阜薬科大学, 薬学部, 講師 (80724608)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 計算科学 / データマイニング / 有害事象 / 医薬品相互作用 / シグナル / 頻度論的統計学 / 検出アルゴリズム / ベイズ流アプローチ / signal detection / drug-drug interaction |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ファーマコビジランスで用いられる主な手法として、大規模有害事象自発報告データベースから有害事象シグナルを数値化するリスク評価法がある。この有害事象シグナルを、よりエビデンスの高い情報とするためには、因果関係についての臨床疫学的検証や医薬品の化学構造やその作用点の薬理学的検証が重要であるが、いずれも検証結果が得られるまでに多くの時間や多額な費用を要する。
そこで、本研究では、それらの問題点を解消するために、有害事象シグナルについて計算化学に基づくデータマイニングの手法を活用した薬理学的検証を行い、よりエビデンスの高い有害事象シグナルを創出する。
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| 研究成果の概要 |
日本では、JADERとJMDC claims databaseの2種類のデータベースを用いた包括的な解析により、日本で広く使われているDPP-4阻害薬は、欧米で第一選択薬として使われているメトホルミンと比較して、心血管イベントのリスクが非劣性であることを明らかにした。
自発報告データベースで検出されたシグナルは、臨床仮説の創出である。今回の研究により、シグナルをよりエビデンスに基づいたものにするために、よりエビデンスレベルの高いデータベースを用いて検証を行う環境が整ったと考えている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、臨床的仮説生成である「自発報告データベースにより検出されたシグナル」をよりエビデンスの高いものにするため検証する環境を構築できた。この研究成果により、よりエビデンスの高いシグナル創出が可能となった。
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