Personalized therapies through RCT big data: IPD meta-analyses

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K19808
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Society medicine, Nursing, and related fields
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: Furukawa Toshiaki 京都大学, 医学研究科, 教授 (90275123)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 渡辺 範雄 京都大学, 医学研究科, 客員研究員 (20464563) ; 田中 司朗 京都大学, 医学研究科, 特定教授 (60522406) ; 野間 久史 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (70633486)
• Project Period (FY): 2017-06-30 – 2021-03-31
• Keywords: うつ病 / メタアナリシス

Outline of Final Research Achievements

We have been able to assemble several datasets of IPD, and have published eight IPD (network) meta-analyses as well as four methodological papers in international journals.

Free Research Field

精神医学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

既存の臨床試験の個人データを集積したビッグデータの解析により、個別化医療を進めることは、現在の医学における重要課題の一つである。われわれは主にうつ病について個人データ（ネットワーク）メタアナリシスを8本出版することによってこの方面の知見の進歩に貢献したのみならず、方法論的論文も4本出版して分野の進歩に寄与した。