| 研究課題/領域番号 |
19K16461
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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 |
横山 聡 近畿大学, 薬学部, 講師 (70615913)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ドラッグ・リポジショニング / リアルワールドデータ / 診療情報データベース / 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 / オミックス情報 / 医療情報データベース |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，医療情報データベースやオミックス情報といった種々のビッグデータを統合して解析することによって，既存薬の新たな薬効を見出すドラッグ・リポジショニングを目的とした研究である。診療情報データベースや有害事象自発報告データベースから逆シグナルを検出する手法を確立し，ドラッグ・リポジショニングの候補薬をスクリーニングした。また，オミックス情報を解析することにより，候補薬が有する新規の分子メカニズムを推定した。本研究によって，複数のビッグデータを統合解析にすることでドラッグ・リポジショニング研究を遂行できる可能性が見いだされた。
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| 自由記述の分野 |
医療薬学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
新薬の開発には長い期間と莫大な資金が必要であるにもかかわらず，成功率は極めて低く，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，診療情報データベースや有害事象自発報告データベース，さらには，バイオインフォマティクス関連データなどのデータベースを統合解析することでドラッグ・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を構築した。本研究のようなビッグデータ駆動型のドラッグ・リポジショニング研究が発展することで，新薬の開発，特に，希少疾患や難病などを対象とした新薬の開発の加速につながると考える。
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