研究期間 | 2021/12/1 - 2024/3/31 |
研究課題名 | 【終了】医療ビッグデータ解析を活用した治療の最適化およびドラッグリポジショニング研究 |
カテゴリー | 全てのクラスター、研究クラスター一覧、登録クラスター、医学、終了した研究クラスター、基礎、臨床、薬学、創薬、バイオ、バイオ |
SDGs | 3.保健 |
応募課題 | |
クラスター長氏名 | 石澤 啓介(大学院医歯薬学研究部、医学域、教授) |
所属する研究者氏名 | 合田 光寛(大学院医歯薬学研究部・医学域・准教授・臨床薬理学分野) 宮田 晃志(大学院医科学教育部・博士課程) 相澤 風花(病院・助教・薬剤部) 石澤 有紀(大学院医歯薬学研究部・医学域・准教授・薬理学分野) 藤野 裕道(大学院医歯薬学研究部・薬学域・教授・生命薬理学分野) 福島 圭穣(大学院医歯薬学研究部・薬学域・助教・生命薬理学分野) 楊河 宏章(病院・准教授・総合臨床研究センター) 八木 健太(病院・特任助教・総合臨床研究センター) 濱野 裕章(病院・特任助教・総合臨床研究センター) |
研究概要 | 本研究では医療ビッグデータ解析の技術と、基礎薬理学的手法による検証を活用し、ドラッグリポジショニングによる新規治療薬開発と、既存薬物療法の有効性・安全性向上のための戦略を確立することを目標とする。クラスター長である石澤の研究グループで既に確立している、大規模医療情報データベースを活用したドラッグリポジショニング研究の手法に、クラスター参画研究者がこれまでに培ってきた薬理学的手法による各種疾患領域の評価方法を組み合わせることで、新規治療開発と薬物相互作用による有効性・安全性の向上のための薬物療法戦略を提案する。本クラスターでは、心腎血管疾患、神経疾患、がん、炎症性疾患等の評価法をin vivo及びin vitroの系ともに確立しており、データベース解析を軸に相互の知見を融合することで、薬物有害事象など、上記疾患が複雑に絡み合う実症例に即した治療戦略の提案が可能となる。さらに、本研究計画ではレセプトデータベース、創薬支援AIシステムを活用することで、基礎研究で得られた知見を臨床応用に繋げるための道筋を確立する。各研究者が実施する薬効評価によって一定の有効性がみられた場合には、総合臨床研究センターによるプロトコル立案・統計コンサルテーションを受けて基礎研究から臨床研究へとトランスレーショナルリサーチを展開することも検討する。このように分野横断的な研究ネットワークを形成し、研究グループ同士が連携することで、臨床応用の可能性が高い新規治療薬、より有効性の高い治療戦略を見出すことができる。 |
研究概要図 | |
研究者の役割分担 | 石澤 啓介: ドラッグリポジショニング手法による各種疾患に対する治療薬探索および研究統括 合田 光寛: 副作用データベース(FAERS・JADER)解析、腎不全に対する新規治療薬の薬効評価および作用機序の同定 宮田 晃志: レセプトデータベース(JMDC)解析、in vitroスクリーニング 相澤 風花: 末梢神経障害、多発性硬化症に対する新規治療薬の薬効評価および作用機序の同定 石澤 有紀: 糖尿病、脂質異常症、動脈硬化症、大動脈瘤・解離に対する新規治療薬の薬効評価および作用機序の同定 藤野 裕道: 大腸がん, アレルギーなどの炎症性疾患に対する新規治療薬の薬効評価および作用機序の同定 福島 圭穣: 創薬ツール・生命科学データベース解析 楊河 宏章: 臨床研究計画の立案および臨床研究全体の統括 八木 健太: 臨床研究計画の立案および統計解析 濱野 裕章: レセプトデータベース(JMDC)解析 |