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

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。

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