【中止】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【Live配信】

セミナー趣旨

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。

主催者より
ドラッグリポジショニング（DR）は、今やほとんどの製薬会社で何らかの施設や部署で取り組みがなされています。AIを用いる手法も活発です。本セミナーでは、今までに取り組みの無かった新しいDR手法を提供することを目的としています。新手法は、FDAが一般公開しているFAERS（FDA Adverse Event Reporting System、有害事象発症例1,000 万件以上）を用いて得られた仮説について、実臨床医療データ（Real World Data, RWD）を用いた検証、さらにはJMDCレセプトデータベース検査値の時系列解析を行うことも特徴です。2018 年施行の次世代医療基盤法により、日本でも医療情報を研究に活用できるのも追い風となっています。丁寧な解説で、参加者には新たな手法を学び、自社のDRの新たな可能性に気づいていただけるものと思います。この機会をご活用ください。

習得できる知識

・臨床ビッグデータに基づいたドラッグリポジショニング
・目的に合わせた臨床ビッグデータの選び方と解析法
・機械学習を利用した候補化合物の創出

セミナープログラム

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

　　□質疑応答・名刺交換□

セミナー講師

京都大学大学院 薬学研究科（生体機能解析学分野） 教授
金子 周司 氏　　薬学博士

[主な研究・業務]
中枢神経薬理学、情報薬理学
業界での関連活動
日本薬理学会理事

セミナー受講料

49,500円( S&T会員受講料46,970円 )
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受講について

ZoomによるLive配信

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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• 後日、別途視聴用のURLをメールにてご連絡申し上げます。
• セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
• リアルタイムで講師へのご質問も可能です。
• タブレットやスマートフォンでも視聴できます。

配布資料

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