| 研究課題/領域番号 |
19K16461
|
|---|
| 研究機関 | 近畿大学 |
|---|
研究代表者 |
横山 聡 近畿大学, 薬学部, 講師 (70615913)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | ドラッグ・リポジショニング / レセプトデータベース / 有害事象自発報告データベース / トランスクリプトームデータベース / パスウェイ解析 / 糖尿病 / 骨粗鬆症 / 関節リウマチ |
|---|
| 研究実績の概要 |
新薬の開発には10年以上という長い期間と数百億円ともいわれる資金が必要であるにもかかわらず，成功率は極めて低く，特に近年は新薬の創出が困難になっている。このような背景の中，ドラッグ・リポジショニングが注目されている。本研究では，有害事象自発報告データベースやレセプトデータベースといった医療データベースやバイオインフォマティクス関連データベースの統合解析を行うことで，ドラッグ・リポジショニング候補薬剤の戦略的なスクリーニング法の基盤構築を目的とする。新たなドラッグ・リポジショニング研究手法の基盤構築は，新薬開発のパラダイムシフトを引き起こし，例えば，スムーズなリバーストランスレーショナルリサーチへの橋渡し，さらには，レトロスペクティブ研究や観察研究などのトランスレーショナルリサーチへとつなげることが可能となる。2020年度はスクリーニングの中からピックアップした医薬品と糖尿病との関連性を調査し，糖尿病治療薬としての可能性を明らかにして，学会報告を行った。また，メトホルミンのアミオダロン誘発心外性有害事象に対する有用性として論文報告した。さらに，骨粗鬆症に関するドラッグ・リポジショニング候補薬剤のスクリーニングを行っている際，骨粗鬆症と経口抗凝固薬あるいは抗精神病薬との関連性を見出し，これら薬剤が骨粗鬆症を引き起こす可能性について論文報告した。また，抗血小板薬の有害事象の予防を目指したドラッグ・リポジショニング研究において，抗潰瘍薬が有用であることを論文報告した。現在進行中の研究として，関節リウマチの新規治療薬をスクリーニングしており，バイオインフォマティクスデータベースを用いたデータマイニングにより，候補薬剤の分子メカニズムの推定を試みている。この結果をもとに論文化を進める予定である。
|
| 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
研究計画に概ね沿って実行できている。特に2020年度は難病の一つである関節リウマチに対して，有害事象自発報告データベースやレセプトデータベースを用いた解析によって逆シグナルを有する薬剤をスムーズにスクリーニングすることができたために，順調に進めることができたと考えている。またバイオインフォマティクスデータベースのハンドリングについても，トランスクリプトームやパスウェイ等のデータ構造の特徴を理解し，さらにはパスウェイの関連付けに用いるComPathデータベースも活用することができるようになり，データマイニングの手法を確立しつつある。
|
| 今後の研究の推進方策 |
これまで，悪性腫瘍や骨粗鬆症，糖尿病，関節リウマチに着目して既存医薬品のドラッグ・リポジショニングの可能性について検討を行ってきた。悪性腫瘍については2019年度候補薬剤としたジゴキシン以外のドラッグ・リポジショニング候補薬剤のスクリーニングを試みており，今後も継続して行う。また，新たに乾癬や全身性エリテマトーデスといった難治性疾患をターゲットとして，これらのドラッグ・リポジショニング候補薬剤のスクリーニングを実施する予定である。本研究を遂行していく中で，ある医薬品の未知の有害事象の疑いを偶発的に発見することもある。このような場合は，その有害事象と医薬品との関連性を明らかにすることも並行して行っていく。データマイニングによって得られた情報はあくまでも仮説であり，関連性を示したに過ぎない。そこで，スクリーニングが終わった骨粗鬆症や糖尿病の候補薬剤については，因果関係を明らかにするため，代表的な薬剤疫学研究的手法であるコホート研究やケースコントロール研究により仮説の検証を行っていく。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
データ解析用ワークステーションで用いるグラフィックボードを購入する予定であったが，新型コロナウイルスの感染拡大を受けて世界的な半導体不足が発生したため，グラフィックボードも供給不足となり購入できなかった。次年度に供給が通常に戻れば購入する予定である。
|
