2015 Fiscal Year Research-status Report
複雑な生命事象データにおける特異な部分集合の探索的同定に関する研究
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15K15950
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
林 賢一 慶應義塾大学, 理工学部, 講師 (70617274)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | C-index / 区間打ち切りデータ / IDI / ROC解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目標は，1. 複雑な生命事象に対するバイオマーカー評価法の確立と，2. 特異な部分集団を同定する方法論の構築である．研究初年度である本年は，(1)区間打ち切りデータに対するC-indexの研究と，(2)特異な部分集団を同定する方法論について，最新動向の情報収集をおこなった．
(1)区間打ち切りデータに対するC-indexの研究
C-indexの推定量を，区間打ち切りデータに対して適用できる形式で構成した．区間打ち切りデータは，事象の発生時間がある区間内に存在するという形式で表現されるデータであり，代表者が過去に扱った二重打ち切りデータや無情報右側打ち切りデータを包含する．usable pairの考えを一般化し，2つの区間が重なる場合のusable pairである確率を用い，その重み付き和の関数で推定量を構成した．また，二値応答に対する回帰モデルについて，IDI（integrated discrimination improvement）を修正を検討した．目的は，Hilden and Gerds (2013)で指摘された評価の過剰な敏感性を回避することである．その結果，予測確率の条件付き平均をべき変換を考えることにより，目的を達成できることが理論的・数値的に確認できた．この方法は，Uno et al. (2012)と同様の方法により事象時間応答にも適用可能である．この成果については，2016年7月に開催される国際学会（XXVIIIth International Biometric Conference）にて口頭発表の予定である．
(2)特異な部分集団を同定する方法論について
臨床試験に用いられる適応的デザインにおける，バイオマーカーの閾値を探索的に決定する方法について調査をおこない，本課題との関連を検討した．
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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
(1)について，区間打ち切りデータに対するC-indexの推定量の構成に成功し，当初の計画にはなかったIDIにおける問題（評価の過剰な敏感性）を回避する方法について，新たな結果を得ることができた．(2)については，特異な部分集団を同定する方法論のサーベイに留まっているが，(1)における計画以上の結果が得られた点を考慮すると，全体として進展は順調であると判断できる．
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| Strategy for Future Research Activity |
1. 区間打ち切りデータに対するC-indexの推定量に対する論文を発表する．また，より複雑な生命事象データに対し，C-indexの推定量を構成する．具体的には，治癒事象，再発事象，代替エンドポイントが考えられる．
2. スパース学習などの機械学習的方法を基本として，特異な部分集団の同定法についての枠組みを構築する．その中で，C-indexを利用した方法論を当初は考えていたが，今年度までで得られたIDIの修正指標がより精度の高い同定に向いている可能性があるため，本指標の利用も併せて検討する．
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| Causes of Carryover |
研究の遂行上で必要な事項について研究費を執行したため，見込み額とは差が生じた．具体的には，出張の旅程の変更や洋書の価格変動などである．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
上記の理由により執行額は異なったが，研究計画に変更はない．前年度の研究も含め，予定通りの研究を進める予定である．生じた差額は，書籍の購入または出張旅費に充てることを計画している．
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