ベイズ因果推論と決定理論に基づくリアルワールドデータの利用

• Project/Area Number: 24K20739
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Tokyo University of Science
• Principal Investigator: 大東 智洋 東京理科大学, 工学部情報工学科, 助教 (90980863)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 臨床試験 / ベイズ因果推論 / ベイズ決定理論 / リアルワールドデータ

Outline of Research at the Start

近年の医薬品開発では，リアルワールドデータを利用して，臨床試験を効率化することが注目されている．本研究では，新規試験がランダム化比較試験で，対照群データにリアルワールドデータを組み込む状況を想定する． リアルワールドデータと対照群データの間には，データ収集時期などの違いが存在し，未測定交絡因子の働きを示すことがある．本研究では未測定交絡因子に相当する影響を考慮するために，両データの間に存在する「アウトカムの分布の違い」と「共変量の分布の違い」をベイズ因果推論の枠組みで対処する解析手法を構築し，その解析手法を用いる際の試験デザインをベイズ決定理論の枠組みで構築することを目指す．