ドラッグリポジショニング/創薬にむけた有害事象ビッグデータの取り扱いとドライ解析からウェット実証に至るまでのポイント

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我々は米国の有害事象セルフレポートの統計解析から特定の有害事象を軽減する新しい薬効を既存薬に見出し、新しい創薬標的を提案する研究を報告した (Sci Rep 6: 26375) 。しかし、有害事象セルフレポートは母集団に大きなバイアスがあるため真の臨床エビデンスではなく、実証実験や作用点の検証が必要である。  本講演では、有害事象ビッグデータを取り扱う基本から、レセプトデータ等による検証、さらには実証実験への展開や作用点推定のための手法など、ドライ解析からウェット実証に至るポイントについて経験に基づいて紹介する。

  1. 臨床エビデンス解析の基本
    • FAERSの入手とデータベース構築
    • FAERSの問題点と限界
    • ライフサイエンス辞書を用いた名寄せ
    • 相互作用をあぶり出す解析法
    • 解析結果の解釈と落とし穴
    • バイアスとシグナルノイズの対処
    • FAERSとJADER
    • 実臨床エビデンス (電子カルテとレセプトデータ) での検証
  2. ドライ仮説からウェット実証へ
    • 研究ストラテジーと対象の選び方
    • 動物と細胞を用いた作用の実証実験
    • 公共データベースを用いるメカニズム仮説の導出
    • メカニズム仮説の実証実験
    • インシリコでの予測

会場

芝エクセレントビル KCDホール
150-0013 東京都 港区 浜松町二丁目1番13号
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