WEKO3
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リアルワールドデータによるドラッグ・リポジショニング・シグナル検出方法の開発
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/22135
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
18K06805seika.pdf (84.6 kB)
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Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||
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公開日 | 2021-11-08 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | ja | |||||
タイトル | リアルワールドデータによるドラッグ・リポジショニング・シグナル検出方法の開発 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | en | |||||
タイトル | Development of drug repositioning signal detection method using real-world data | |||||
著者 |
高田, 充隆
× 高田, 充隆 |
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言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
キーワード | ||||||
主題 | 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 | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||
資源タイプ | research report | |||||
著者(英) | ||||||
en | ||||||
Takada, Mitsutaka | ||||||
著者 所属 | ||||||
近畿大学薬学部; 教授 | ||||||
著者所属(翻訳) | ||||||
Kindai University | ||||||
著者 役割 | ||||||
研究代表者 | ||||||
版 | ||||||
出版タイプ | NA | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 | |||||
出版者 名前 | ||||||
出版者 | 近畿大学 | |||||
書誌情報 |
科学研究費助成事業研究成果報告書 (2020) p. 1-6, 発行日 2021 |
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リンクURL | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K06805/ | |||||
抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 研究成果の概要(和文):ジゴキシンとがんとの関連について、有害事象自発報告データベースと大規模レセプトデータベースを用い、Disproportionality analysisおよびでSymmetry analysisでシグナル検出を行った結果、胃がん、大腸がん、前立腺がん、血液のがんでドラッグ・リポジショニング・シグナル(DRS)を検出した。得られたDRSについて、BaseSpace Correlation Engineなどの遺伝子発現データベースの解析により、DRSをさらに補強する結果が得られた。リアルワールドデータと遺伝子発現データベースを用いる手法は、DRSの検出に有用であると考えられた。研究成果の概要(英文):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. | |||||
内容記述 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 研究種目:基盤研究(C); 研究期間:2018~2020; 課題番号:18K06805; 研究分野:薬学; 科研費の分科・細目: | |||||
資源タイプ(WEKO2) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | Research Paper | |||||
フォーマット | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | application/pdf |