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マノ ヤスナリ
真野 泰成  准教授
東京理科大学 薬学部 薬学科
プロフィール | 研究シーズ | 研究室紹介 | 担当授業(34件)
レフェリー付学術論文(25件) | レフェリー付プロシーディングス(1件) | その他著作(9件) | 著書(15件) | 学会発表(64件)
グループ その他
その他 : 医薬品
研究・技術キーワード 薬剤疫学、臨床疫学、医薬品評価学、臨床薬剤学、臨床薬物動態学
研究・技術テーマ
  • 医療ビッグデータを用いたドラッグ・リポジショング研究
  • 医療ビッグデータを用いた医薬品の有効性・安全性に関する薬剤疫学研究
  • 薬物動態学的手法を用いた薬物投与設計の最適化に関する研究
  • 薬物治療の個別化に関する研究
  • 高齢者の医薬品適正使用に向けた研究
研究・技術内容  医療現場では医薬品の有効性や安全性に関する問題が山積している。当研究室ではこれら臨床現場で直面する問題点を抽出・解析するとともに、新たな薬学的知見(エビデンス)を構築し臨床にフィードバックすることを目指した研究(リバーストランスレーショナルリサーチ)を行っている。 1.『大規模医療データベース(医療ビッグデータ)を用いた新たな医学・薬学的知見の創出に関する研究』:レセプトデータや電子カルテデータ、調剤データなどの大規模医療データベース(医療ビッグデータ)を利用し、臨床疫学的・統計学的手法を用いることで、市販後における医薬品の有効性、安全性、使用実態、医療行為の評価などに関する新たな医学・薬学的知見の創出を目指す。とくに既存薬のドラッグ・リポジションニング研究により既存薬における新たな効能の創出を目指す。 2.『薬物治療の個別化に関する研究』:医薬品は市販後に様々な背景をもった患者に投与されると予期せぬ副作用が出現する場合がある。これらを解決するため、患者個々の背景、医薬品の特性を把握した上で薬剤学的・薬物動態学的視点で解析し最適な投与設計を提案するなどの新しい情報の発信を目指す。
産業への利用 1.「レセプト情報や医薬品の製造販売後の調査等を利用した医薬品を開発するためのビッグデータ解析」:製薬企業の新薬開発は膨大な時間と開発費を要する。そこで、大規模医療データベース(医療ビッグデータ)を用いて、既存薬における新たな効能・効果の拡大(ドラッグ・リポジショニング研究)や、リスクの軽減などを目指す。 2.「後発医薬品の治療学的効果の検証」:後発医薬品の承認申請は通常、規格及び試験方法の設定、安定性試験、生物学的同等性試験によって評価される。しかし、治療効果を検証するための臨床試験は行われていない。そこで、大規模医療データベースを用いて後発医薬品の治療学的効果について検証する。 3.「新規剤形や配合剤のアドヒアランス評価」:近年、アドヒランス向上を目指した新規剤形や配合剤が発売されている。そこで、既存の大規模医療データベース(医療ビッグデータ)を用いて、アドヒランスの指標であるPDC(Proportion of days covered:調査期間中の処方日数の割合)およびPersistence(治療継続期間)を用いて解析を行う。
可能な産学連携形態 共同研究、受託研究
具体的な産学連携形態内容 ●大規模医療データベースを利用したドラッグ・リポジショニング研究(既存薬における新たな効能・リスクの軽減などの探索研究)、●後発医薬品の治療学的効果の検証に関する研究、 ●新規剤形や配合剤のアドヒアランス評価に関する研究
その他所属研究機関 総合研究院トランスレーショナルリサーチセンター
所属研究室 真野研究室(臨床薬剤情報学研究室)
所有研究装置 高速液体クロマトグラフ(日本分光, EXTREMA)
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