ドラッグリポジショニングの評価と創薬に向けたビッグデータの利活用

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このセミナーでは、有害事象セルフレポートFAERSとJMDCレセプトデータベースを材料として、どのような形で医療ビッグデータを元にしたドラッグリポジショニングおよび創薬標的の発掘が可能になるかを紹介いたします。

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様々な形のリアルワールドデータを貴重な「臨床エビデンス」として臨床予測性の高い創薬標的の発掘やドラッグリポジショニングに応用することができる。この講座では、有害事象セルフレポートFAERSとJMDCレセプトデータベースを材料として、どのような形で医療ビッグデータを元にしたドラッグリポジショニングおよび創薬標的の発掘が可能になるかを紹介する。

  1. 従来型の創薬が直面する壁
    • ドラッグリポジショニングとは
    • 医薬品名データベースと作用点情報の現状
    • 薬物名や病名の用語体系
    • 標的に適切なのは表現型か
  2. 有害事象データを利用したドラッグリポジショニング原理
    • 有害事象データの活用が可能な疾患領域
    • 統計学的シグナル検出法とデータ可視化
    • ドラッグリポジショニングから創薬標的の発掘へ
    • 解析に必要な症例数と閾値の設定法
  3. JMDCレセプトデータを用いた解析の実際
    • 時系列解析による因果関係の立証
    • 健診データの活用
    • 傾向スコアマッチングによるコホート解析
    • JMDCデータによる薬物間相互作用解析の実例
  4. 動物あるいは細胞を用いた実証実験の組み立て方
    • 遺伝子発現データベースの注意点
    • 生体パスウェイ・タンパク質相互作用データの活用
    • 電子カルテのテキスト解析に向けて
    • 人工知能を用いた受容体親和性や有害事象の機械学習と予測

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