@techreport{oai:kindai.repo.nii.ac.jp:00022135,
 author = {高田, 充隆},
 month = {},
 note = {https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K06805/, 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., 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：, application/pdf},
 title = {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},
 year = {2021},
 yomi = {タカダ, ミツタカ}
}