| Project/Area Number |
21K12127
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Kitasato University |
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Principal Investigator |
道前 洋史 北里大学, 薬学部, 講師 (70447069)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | コピュラ / リッジ回帰 / ベイズ推定 / 生存時間解析 / 競合リスク / 左側切断 / RNAシークエンシング / 予後予測モデル |
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| Outline of Research at the Start |
近年、RNA-seq（RNAシークエンシング）はマイクロアレイと比較して優れた特徴を多く有することから遺伝子研究の分野で急速に発展してきたが、未だRNA-seq解析による離散的な遺伝子発現量データに特化した信頼のおける癌患者の予後予測モデルは提案されていない。
本研究では癌患者の個別化医療の実現に向けた予測精度の高い予後予測モデルを確立することを目的とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年、RNA-seq（RNAシークエンシング）はマイクロアレイと比較して優れた特徴を多く有することから遺伝子研究の分野で急速に発展してきたが、未だRNAseq解析による離散的な遺伝子発現量データに特化した信頼のおける癌患者の予後予測モデルは提案されていない。本研究では、RNA-seq解析による離散的な遺伝子発現量に特化した癌患者の予後予測モデルの提案と性能検証を目標とし、癌患者の個別化医療の実現に向けた予測精度の高い予後予測モデルを確立することを目的としている。
遺伝子発現量と生存時間データを視野に入れた予後予測モデルを構築するためには、遺伝子発現量（独立変数）の相関のみならず、この生存時間データに特有な打ち切り、競合リスク、左側切断といった不完全データの取り扱いに対応しなければならない。そのため、今年度は独立変数間の相関のみならず、生存時間データにおける打ち切り、競合リスク、左側切断の統計学的問題に取り組んだ。今年度の成果としては以下の通りである。
左側切断・競合リスク問題については、コピュラを用いた新たなベイズ推定量の有用性を実データ解析の結果と共に示した（Journal of Applied Statistics誌）。生存時間解析における独立変数間の相関問題についてはコピュラを用いた新たなベイズ推定量について総説を出版した（計量生物学会誌 印刷中）。また、ロジステック回帰における独立変数間の相関問題についても、コピュラを用いたベイズ推定量を提案した（Communications in Statistics - Simulation and Computation）。加えて、遺伝子データを用いた予後の予測モデルに関する論文も発表した（Communications in Statistics - Simulation and Computation）。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
本研究の目的は、RNA-seq解析を利用した個別化医療に対応するため、その離散的な遺伝子発現量に特化した癌患者の予後予測モデルを構築することである。一般に遺伝子情報は高次元データであり、このような高次元データに基づくパラメータ推定やモデル構築には通常膨大な計算時間が掛かり、本研究課題においても同様の問題を抱えている。このようなことから、本研究課題は当初の予定より遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
高次元データに対応したパラメータ推定のアルゴリズムを検討中である。
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