Integrated analysis of clinical database and omics data for drug repositioning

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K16461
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
• Research Institution: Kindai University
• Principal Investigator: Yokoyama Satoshi 近畿大学, 薬学部, 講師 (70615913)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 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

Outline of Final Research Achievements

This study aimed at drug repositioning to find new effects of existing drugs by integrated analysis using various big data such as clinical database and omics data. We established a method to detect inverse signals from the administrative claims database and the spontaneous reporting database, and screened candidate drugs for repositioning. Furthermore, we identified pathways involved in novel pharmacological actions of the candidate drugs by analyzing omics data. This study revealed the possibility of drug repositioning studies by integrated analysis using multiple big data.

Free Research Field

医療薬学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

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。