2015 Fiscal Year Research-status Report
離散Bayes識別理論による個別化医療のための肝癌再発予測
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15K00238
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
浜本 義彦 山口大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (90198820)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
飯塚 徳男 山口大学, 医学部付属病院, 准教授 (80332807)
藤田 悠介 山口大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (40509527)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | パターン認識 / 癌 / 診断 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
癌の克服は国民的課題となっていて、総合科学技術会議においても継続的に取組む目標とされている。特に肺癌、膵癌、肝癌は難治性が高く、中でも肝癌は、Ｃ型肝炎訴訟から社会問題化して国民の関心も高い。本研究では、手術で癌を完全に切除した患者を対象に、保険適用可能な臨床データを用いて高精度な肝癌再発の予測を目的とする。肝癌の難治性は、その再発の高さにある。たとえ手術で全ての癌を完全に摘出しても１年後には３０％近くの再発が生じている。再発予測の意義は、仮に再発する可能性が低ければ、患者は見えない癌の恐怖から開放され、副作用の危険性のある抗癌剤が不要となり、患者はこの上ない恩恵を受けることができる。また医療費の高騰を抑制することもできる。最近、抗癌剤は効く患者を選んで投与する方向にあり、再発予測は抗癌剤投与の判断に用いられている。一方再発の危険性が高ければ、先制医療として適切な医療が行われる。このように、患者個々に応じた医療が、個別化医療である。この個別化医療を実現するために、再発予測が必要なのである。
本研究では、質的データと２値化された量的データからなる「こと」を、患者を記述する特徴とし、それにより疾患データベースを整備する。この準備のもと「こと」を取り扱うことのできる離散Bayes識別則を新たに構築し、離散Bayes識別則による肝癌再発の予測法を確立する。更にその有効性を疾患データベースに適用して検証する。
２７年度ではまず疾患データベースを整備し、離散Bayes識別則を構築した。臨床データの「こと」に関する情報を格納した疾患データベースから条件付き確率を計算し、肝癌再発予測の予備的検討を行った。またその成果を特許出願した。
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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
２７年度は離散Bayes識別則を確立し、その肝癌再発の予測精度が臨床現場で用いられている代表的なスコア式を越えることを確認して、基本構想の正しさを立証することができた。その成果を特許出願した。更に肝癌再発予測以外に、胃癌のリンパ節転移やメチル化データを用いたうつ病予測にも離散Bayes識別則を適用し、有望であるとの感触を得た。
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| Strategy for Future Research Activity |
２８年度では「こと」を取り扱う特徴選択法を確立する。特徴の良さは、最終的には識別性能で評価されるものと考える。そこで、識別実験を行うために再標本化手法（リサンプリング法）を用い、それによって特徴選択問題を解く。肝癌予測に有用であることが医学的に分かっているマーカー候補を用意し、その中から再標本化法と離散Bayes識別則を組み合せた独自の特徴選択法により、少数で高精度の予測を可能とするマーカーを選択する。また離散Bayes識別則の論文発表を計画し、更に２７年度に出願の特許をもとにした事業化も検討する。
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