@techreport{oai:kindai.repo.nii.ac.jp:02000299,
 author = {横山, 聡 and Yokoyama, Satoshi},
 note = {本研究は，医療情報データベースやオミックス情報といった種々のビッグデータを統合して解析することによって，既存薬の新たな薬効を見出すドラッグ・リポジショニングを目的とした研究である。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から逆シグナルを検出する手法を確立し，ドラッグ・リポジショニングの候補薬をスクリーニングした。また，オミックス情報を解析することにより，候補薬が有する新規の分子メカニズムを推定した。本研究によって，複数のビッグデータを統合解析にすることでドラッグ・リポジショニング研究を遂行できる可能性が見いだされた。, 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., 研究分野：医療薬学},
 title = {ドラッグ・リポジショニングを目指した医療系データベースとオミックス情報の統合解析}
}