| 研究課題/領域番号 |
24K21306
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
福田 治久 九州大学, 医学研究院, 准教授 (30572119)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2024-06-28 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
26,000千円 (直接経費: 20,000千円、間接経費: 6,000千円)
2026年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
2025年度: 9,750千円 (直接経費: 7,500千円、間接経費: 2,250千円)
2024年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
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| キーワード | 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 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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．
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