| Project/Area Number |
23K20374
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| Project/Area Number (Other) |
20H04147 (2020-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2020-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology (2022-2024)
Kyoto University (2020-2021) |
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Principal Investigator |
魚住 龍史 東京工業大学, 工学院, 准教授 (30738836)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江村 剛志 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 教授 (20464802)
阿部 寛康 和歌山県立医科大学, 薬学部, 講師 (40807963)
秋山 直美 名古屋市立大学, 大学院看護学研究科, 准教授 (20636534)
小谷野 仁 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業情報研究センター, 上級研究員 (10570989)
川口 淳 佐賀大学, 医学部, 教授 (60389319)
竹之内 沙弥香 京都大学, 医学研究科, 准教授 (00520016)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
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| Keywords | 生物統計学 / 生存時間解析 / 臨床試験 / 統計的推測 / データサイエンス / がん免疫療法 / 臨床研究 |
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| Outline of Research at the Start |
臨床研究では，新規治療が標準治療に比べて有効であるか評価するために，比例ハザードモデルという生存時間解析手法がよく行われる．ここで，比例ハザードモデルに必要な仮定として，比例ハザード性というハザード比が時点に依らず一定である性質が求められる．しかし，実際の臨床研究から得られる生存時間データでは，比例ハザード性を仮定できない場合がある．がん免疫療法の開発で得られる生存時間データは，比例ハザード性が仮定できない代表例といえる．本研究では，がん免疫療法の臨床研究をはじめとした，近年の生存時間解析の諸問題への新展開となり得る，新たな統計解析手法を開発することを目的とする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
臨床研究では，ある基準の時刻からある目的の事象（例えば，死亡）が起こるまでの時間を対象とした解析（以下，生存時間解析）が行われることが多い．生存時間解析の標準手法として比例ハザードモデルと呼ばれる統計モデルが挙げられ，群間のリスク比に相当する指標であるハザード比が時点に依らず一定である性質（比例ハザード性）を仮定しなければならない．しかし，実際の臨床研究から得られる生存時間データでは，比例ハザード性を仮定できない場合が存在し，がん免疫療法の臨床研究から得られる生存時間データは比例ハザード性が仮定できない代表例といえる．
本研究の目的は，がん免疫療法の臨床研究に関連した諸問題に対する新たな統計解析手法を開発することである．本年度は，研究中断までの期間に，下記の研究を遂行した．
[1] 生存時間解析の1標本問題における統計解析手法として，昨年度に実施した文献調査及び研究協力者とのディスカッションを経て，ヒストリカルデータのような外部情報を活用した統計的推測に着目して，提案法の開発を行った．さらに，生存時間解析の1標本問題に相当する過去の臨床研究で報告された数値から，生存時間データを再構築して，提案法の妥当性の評価を行った．
[2] 外部情報として高次元データが得られている場合への拡張のために，新たな計算環境における適用可能性を調査し，国際学会において研究成果の発表を行った．
[3] がん免疫療法を含む臨床研究で事例研究を実施し，生存時間解析の実践面の観点から検討した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究成果を学術論文として投稿した．また，国際学会で発表を行い，情報発信につとめた．生存時間解析の1標本問題における統計的推測についても，研究中断までに提案法を構成することができた．以上，本年度の研究中断までに目標としていた内容をほぼ達成できたため，おおむね順調に進展していると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度の研究再開後，生存時間解析の1標本問題における提案法を使い分ける基準を検討して，より実践しやすい手法として開発することを目指す．そのうえで，研究成果をまとめ，学術論文として投稿する予定である．また，これまで調査した生存時間解析に関する近年のトピックを盛り込んだ内容を書籍としてまとめる予定である．
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