Post Covid-19のリアルワールドデータを利活用したオーファンドラッグ開発戦略とは
講師の開発経験事例を基にわかりやすく解説いたします!

【アーカイブ配信:9/14~9/29(何度でも受講可能)】での受講もお選びいただけます。希望される方は申込フォームにてご選択ください。

セミナー趣旨

 日本だけでなく世界的な新薬開発の流れとして、プライマリーケアではブロックバスターとなり得る化合物の創出が困難となり、がん領域および希少疾患領域での新薬開発が主流となっている。
 ただ、希少疾患領域ではその患者数の少なさから臨床試験自体のFeasibility、コスト、オペレーションの困難さ及び開発リスクがある。
 さらに、上市後に研究開発費、営業費等を回収するだけの利益が得られないかもしれないというリスクもある。

どのようにしてそれら課題をクリアして、開発推進を決定するのか、Post Covid-19を考えたときのリアルワールドデータを用いた新たな開発手法への挑戦を含めてオーファンドラッグの開発戦略についてお話したい。

習得できる知識

〇 日本の薬価制度
〇 オーファンドラッグの開発に関わる制度
〇 オーファンドラッグの事業性評価
〇 オーファンドラッグの開発戦略
〇 Electric Medical Record(EMR)情報を由来とするリアルワールドデータデータベース
〇 Post Covid-19のリアルワールドデータを利活用したオーファンドラッグ開発戦略

セミナープログラム

 1. 日本の薬価制度
  1.1 新規収載品の薬価算定
  1.2 類似薬効比較方式
  1.3 原価計算方式
  1.4 各種加算

 2. オーファンドラッグの開発に関わる制度
  2.1 オーファンドラッグの開発に関わる各種制度
  2.2 希少疾病用医薬品の指定制度
  2.3 医薬品条件付き早期承認制度
  2.4 先駆け審査指定制度

 3. オーファンドラッグの事業性評価
  3.1 そもそも事業性評価とは?
  3.2 製薬企業における事業性評価
  3.3 制度を踏まえたオーファンドラッグの事業性評価

 4. オーファンドラッグの開発戦略
  4.1 オーファンドラッグ開発の課題
  4.2 オーファンドラッグ開発の経験事例
  4.3 制度及び事業性評価を踏まえた開発戦略

 5. Electric Medical Record(EMR)情報を由来とするリアルワールドデータデータベース
  5.1 各種リアルワールドデータデータベース
  5.2 EMR情報を由来とするリアルワールドデータデータベース

 6. Post Covid-19のリアルワールドデータを利活用したオーファンドラッグ開発戦略
  6.1 世界におけるリアルワールドデータを利活用した開発事例
  6.2 日本におけるリアルワールドデータの利活用の現状
  6.3 Post Covid-19の開発戦略上の課題
  6.4 Post Covid-19のリアルワールドデータを利活用したオーファンドラッグ開発戦略

 7. まとめ

 【質疑応答】


キーワード:
オーファンドラッグ,マーケティング,希少疾患,開発,医薬品,RWD,研修,講習会

セミナー講師

(株)Real Discovery Outdoors 代表取締役 小澤 郷司 氏【元 ノバルティスファーマ株式会社 開発本部所属】


【専門】
医薬品医療機器の臨床開発及びPMS、リアルワールドデータ利活用、Lean Six Sigmaによる業務プロセス改善効率化、人材育成能力開発、経営戦略

≪(株)Real Discovery Outdoors Website≫
・ 公式Website;http://r-d-o.jp/
・ Lean Six Sigma公式Website;https://lean-and-sixsigma.com/

≪経歴≫
・ 2002年~2014年 ノバルティスファーマ㈱ 開発本部所属
CRA、LCRA、Global LCRAとして21試験担当、PMDA書面実地10回、7製剤上市、Lean Six Sigmaを活用した社内コンサルタントとしてAsia Pacific Japan地域の業務改善効率化&組織改革に従事
・ 2014年~2019年12月 ㈱Integrated Development Associates シニアディレクター/Head, Clinical Operations
*2019年4月にCovanceに合併され、Portfolio Management Directorとして日本の成長戦略立案など活動
Project Directorとして日本、韓国、台湾、フィリピン、オーストラリアなどAPACでの開発戦略立案、PMDA相談資料作成、PMDA相談実施、KOLマネジメント、CTN資料作成、ICCC治験実施、IM主催、学会でのマーケティング&プロモーションなど希少疾患10本含む30プロジェクト以上担当
・ 2020年1月~2022年3月末 Real World Data㈱ 執行役員/営業ソリューション部、臨床開発・PMS部長
*2021年8月から執行役員制廃止、組織変更に伴い、臨床開発・PMS部長
・ 2015年~現在 ㈱Real Discovery Outdoors 代表取締役社長
RBMを含むLean Six Sigmaを活用した組織改革・業務改善効率化のコンサルティングおよびアドベンチャーレースを活用したリーダー人材育成・能力開発コンサルティングを主軸にした顧客志向のコンサルティングサービスを展開
・ 2021年7月~現在 Drug Information Association Japan Contents Committee委員長

《実績》
・20年間の日本、韓国、台湾、フィリピン、オーストラリアなどAPACでの開発戦略立案、当局対応、治験実施及びオーバーサイトの実施
・2年間の電子カルテデータ由来リアルワールドデータの臨床開発及びPMSへの利活用基盤整備及び利活用促進
・7社へのClinical QMS導入コンサルティング
・8試験へのRBA/RBM導入コンサルティング
・10件の希少疾患の開発戦略立案、臨床開発の実施・マネジメント
・「臨床試験における Risk-Based Monitoring」2016年京都大学病院 講演
・「現場視点の臨床研究支援について〜チェックすべきポイント(プロトコル作成から実施まで)、リーンシックスシグマによる試験実施段階での品質改善」2017年第17回CRCと臨床試験のあり方を考える会議 in 名古屋 講演
・「誰でも使えるリーンシックスシグマ実務者研修会」2017年東京大学病院など国立大学病院臨床試験アライアンス9病院 講演
・「成功/失敗事例を交えた、臨床試験におけるリスクベースドモニタリング導入のポイント」 2017年セミナー研修 講演
・「臨床試験へのRBMおよびLean Six Sigmaの導入」2017年日本CRO協会理事会 講演
・「ICH-E6(R2)要求事項のClinical QMSにおけるリスクベーストモニタリング(RBM)の考え方および導入事例」2018年セミナー研修 講演
・「グローバル臨床試験における品質マネジメントシステム(QMS)の構築」2018年セミナー研修 講演
・「医薬品業界における、自分を知ってもらい、相手の心を揺さぶるプレゼンテーションスキル」2018年セミナー研修 講演
・オーファンドラッグ開発戦略と事業性評価の考え方-Post Covid-19のリアルワールドデータを利活用したオーファンドラッグ開発戦略-」2020年セミナー研修 講演
など
その他、国内大手製薬会社、CRO、SMO等へのLSS、RBA/RMB、QMS導入研修など多数実績あり

《本テーマ関連学協会での活動》
・EFPIA EDC分科会2009-2012
・Drug Information Association Six Sigma Community 2014年~
・Drug Information Association 日本年会2016年、2017年、2020年プログラム委員・査読委員、2022年アドバイザー
・日本医師会Critical to Quality Working Group(アカデミアにおけるRBAによる計画立案、Clinical QMS実装など)2017年~
・Drug Information Association 2018年~新規シンポジウムCutting Edge Series検討委員及びプログラム委員
・Drug Information Association 2018年~コンテンツコミッティ委員
・Drug Information Association 2021年~コンテンツコミッティ委員長
・Drug Information Association 2021年~日本諮問委員会ACJ委員
・Drug Information Association 2021年~DIA Global Forum Editorial Board / Japan Editor
・日本臨床薬理学会シンポジウム2021 アカデミアにおけるQuality by DesignとRisk Based Approachの導入実施に向けたタスクフォース
・Drug Information Association アカデ

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開催日時


12:30

受講料

49,500円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

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開催場所

全国

主催者

キーワード

医薬品技術   データマイニング/ビッグデータ   事業戦略

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