Development of drug repositioning signal detection method using real-world data

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K06805
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
• Research Institution: Kindai University
• Principal Investigator: Takada Mitsutaka 近畿大学, 薬学部, 教授 (00434853)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: リアルワールドデータ / ビッグデータ / 有害事象自発報告 / レセプト / ドラッグ・リポジショニング

Outline of Final Research Achievements

Disproportionality analysis and symmetry analysis using a spontaneous adverse event reporting database and a large claims database were performed to investigate the relationship between digoxin and cancer. As a result, drug repositioning signal (DRS) was detected for gastric, colon, prostate, and blood cancers. Additionally, analysis of a gene expression database such as BaseSpace Correlation Engine supported the DRS obtained from disproportionality analysis and symmetry analysis. Therefore, the methodology using real-world data and gene expression data were useful for the detection of DRS.

Free Research Field

薬学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

従来の手法を用いる医薬品開発には長期の開発期間と膨大な費用が必要であり、非常に非効率的であることが問題となっている。そこで、すでに実臨床に用いられている既存医薬品について、未知の薬理作用や効能を見出し、新たな医薬品として開発（効能拡大）しようとするドラッグ・リポジショニングが注目されている。しかし、多くの既存医薬品と疾病との組み合わせから、ドラッグ・リポジショニング候補医薬品を絞り込むことは容易でない。今回開発した手法は、候補医薬品を効率よく絞り込むことでドラッグ・リポジショニングの推進に貢献できる。