| 研究課題/領域番号 |
24K21306
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
福田 治久 九州大学, 医学研究院, 准教授 (30572119)
|
|---|
| 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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2024-06-28 – 2027-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
|
| 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)
|
|---|
| キーワード | ドラッグ・リポジショニング / データ駆動 / 創薬 / 医療レセプトデータ / LIFE Study / データベース疫学 / リアルワールドデータ |
|---|
| 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．
|
| 研究実績の概要 |
近年，医薬品開発には高額な費用と長い期間が必要となり，新薬開発の成功率も低い状況にある．これを背景に注目されるのがドラッグ・リポジショニング（DR）である．DRは既存の承認薬から新たな薬理作用を見出し，別の疾患治療薬として応用する手法で，開発期間や費用を大幅に削減できる可能性がある．しかし，従来のDRは偶然の発見に頼る部分が大きく，効率的な仮説創出が課題である．本研究では，臨床現場の実際の患者データ（レセプトデータ）を活用し，新たなデータベース駆動型DR創薬の基盤を構築することを目指す．具体的には，データベースの開発，仮説創出手法，検証手法・因果推論手法の開発，及びDR創薬候補薬の妥当性検証を行う．これにより，より実践的かつ効率的な新薬開発を実現する．
その実現に向けて，2024年度においては，(1) 医療レセプトデータベースの開発と，(2) 仮説創出手法，検証手法・因果推論手法の開発とDR創薬候補薬の妥当性検証，について実施した．
(1) データベース開発として，本研究に協力可能な自治体についてリクルートを行い，複数の自治体から最新の医療レセプトデータを収集し，LIFE Common Data Modelに基づいてデータ格納を行った．
(2) データ解析として，共同研究者との倫理審査の手続きを完了し，データ解析に着手したところである．2024年度では動物実験結果から持ち込まれた仮説についての検証を行った．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究の目的は，DR研究を実施可能な大規模なデータベースを開発し，DR創薬に向けた仮説創出，DR創薬に向けた仮説強化・検証を実施することである．
(1) データベース開発においては，2024年度に複数の大規模自治体と協議を行い，新規自治体のデータ収集を行った．また既存自治体に対しては2023年度分までの医療レセプトデータを収集することができた．さらに，社会保険に加入している子どもの医療レセプトデータも複数自治体において収集することができた．
(2) 仮説創出・強化・検証においては，動物実験において見出された仮説が複数持ち込まれ，当該仮説を検証するためのデータ分析を開始することができた．一部の候補薬については，分析結果のとりまとめまでを実施することができた．
|
| 今後の研究の推進方策 |
(1) データベース開発：2025年度は，2024年度より協議している自治体から医療レセプトデータを取得するとともに，既存の自治体からは2024年度分のデータを収集する．
(2) 仮説創出・強化・検証：2025年度は，2024年度より実施している候補薬に対する仮説強化・検証に加え，仮説創出方法に関する研究も展開予定である．さらに，データベース研究から見出された候補薬について，動物実験に持ち込むまでのエコシステムの実装までを行う．
|
