| 研究課題/領域番号 |
21K09534
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山口 聡子 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (40609872)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | レセプトデータ / 卵巣がん / ドラッグリポジショニング / リアルワールドデータ |
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| 研究実績の概要 |
卵巣癌は、早期発見が困難であり、予後不良の癌である。進行例での再発率は高く、再発した卵巣癌は化学療法に抵抗性である。さらに、日本人に比較的多い明細胞腺癌では初発時も化学療法が奏功しにくい。既に卵巣がん細胞株由来の三次元培養モデルを用いて、既知薬理活性物質のライブラリーのスクリーニングを行い、候補となる化合物を同定した(科研費18K09283）。本研究では、これらの候補のうち、日本で認可されている医薬品について、レセプトデータ（診療報酬明細書）を含む医療データベースを用いて、卵巣癌をはじめとする悪性腫瘍の発症や予後との関係を解析する。
候補となる薬剤について、レセプトデータを含む商用のデータベースを用いて、以下の２つの方法で検討を行った。最初に悪性腫瘍の確定病名が付与された日を悪性腫瘍の発症日と定義した。(1)候補薬剤と同じ疾患に処方される別の薬剤（対照薬剤）との比較：候補薬剤または対照薬剤のどちらかを処方された患者を対象とし、いずれかの薬剤を最初に処方された時点から観察を開始し、悪性腫瘍の発症または最終受診日のうち早い日まで追跡した。背景因子として年齢、性別、併存疾患および他の処方薬を拾った。(2) target trial emulation：候補薬剤の適応となる疾患の確定病名が付与されている患者を対象とし、候補薬剤が処方された患者と処方されていない患者を比較する。この際、目標となる無作為化比較試験になるべく近い条件で検討を行った。
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| 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
当初の予定通りに進展しているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き臨床データベースを用いて、候補薬剤とがんの発症について解析を行い、結果をまとめる
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| 次年度使用額が生じた理由 |
データベース購入に使用予定であったが、既に保有しているデータベースを用いてこれまでの解析を行った。次年度にはデータベースを購入する。
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