| 研究課題/領域番号 |
20H00491
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分47:薬学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
金子 周司 京都大学, 医学研究科, 研究員 (60177516)
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| 研究分担者 |
永安 一樹 京都大学, 薬学研究科, 助教 (00717902)
浅井 聰 日本大学, 医学部, 教授 (80231108)
浅岡 希美 京都大学, 医学研究科, 助教 (90826091)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | リアルワールドデータ / レセプト / ビッグデータ / 電子カルテ / 薬理学 / 創薬 / 臨床検査値 / 臨床予測性 |
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| 研究成果の概要 |
臨床データ解析から有害事象を低減する併用薬を発見する手法を用いて、有害事象と類似症状を呈する自然発症疾患の新しい治療標的への応用を探った。対象として①オランザピンによる脂質異常症、②アミオダロンによる間質性肺炎、③プラミペキソールによる強迫性障害OCDをとりあげ、①についてはビタミンD併用の有用性と標的として骨格筋INSIG2を見いだした。②についてはダビガトランに肺線維化抑制作用を発見し、血小板由来増殖因子α受容体を介する治療パスウェイを見いだした。③についてはプロトンポンプ阻害薬の有用性を発見し、ATP4A阻害による外側眼窩前頭皮質神経細胞内のpH低下によるOCD抑制機序を明らかにした。
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| 自由記述の分野 |
医療情報学、薬理学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では国内外で公開されている大規模診療記録や有害事象に関連するビッグデータに着目し、統計学的手法を用いてそれらを解析・有効活用するとともに実証実験を行い、有害事象と類似した自然発症疾患の分子機序の解明や治療薬の開発を目指した。従来にはない研究戦略と実証的薬理学を組み合わせた計画が綿密に構築されており、有害事象を軽減する戦略や新規治療薬の創出に繋がると期待できる。また新しい創薬の方法論を創成できる可能性も高い。
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