2008 Fiscal Year Self-evaluation Report
Efficient utilization of multiple decision processes in the development and research
| Project/Area Number |
18300096
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Statistical science
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| Research Institution | Meisei University |
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Principal Investigator |
HIROTSU Chihiro Meisei University, 理工学部, 教授 (60016730)
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| Project Period (FY) |
2006 – 2009
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| Keywords | 牛の月例判別 / ゲノム解析 / 国際共同治験 / 多変量多重比較法 / 大規模分割表 / 適応型計画 / 非劣性・優越性統合解析 / 用量・反応パターン解析 |
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| Research Abstract |
統計的多重比較法、あるいはそれを拡張した多重決定方式は、1元配置の設定で複数個の処理を比較する1統計的方法と捉えられがちである。しかしながら、研究開発において複数の候補から最終的に最適な一つの施策に絞り込んでいく過程は多重決定そのものであり、統計的多重決定方式の考え方と手法が存分に活用される。従来個々の側面での統計的方法については膨大な研究があるものの、研究開発の過程全体を通して見たときに適切な科学的方法についての研究は極めて限られている。そこで、具体的に米国産牛の月例判別問題、第II相臨床試験における用量・反応パターン推測、第III相臨床試験における非劣性・優越性検証の統合的接近法、および臨床試験の進行に合わせて計画を変更する適応型計画、さらにグローバルな開発研究である国際共同臨床試験に関する研究を進め、具体的な提言をする。
一般に研究開発の成果は遅滞なく世の中に提供され、貢献すべきであるが、例えば医薬品等では開発過程では捉えられない、希なあるいは長期に遅延する副作用に対する市販後の監視体制が重要である。それは、薬剤と副作用の膨大な2元表データベースから、薬剤群に対する特徴ある副作用プロファイルパターンを抽出する研究を導く。それには、用量・反応パターン推測で開発された方法を大規模2元表データに拡張することが有用であり、派生した重要な研究課題として今後研究していく。
以上の他、多変量多重比較法の分野で分担者が、データに欠測値が生じた場合の平均ベクトルの多重比較法について, 一様分散構造を仮定した場合の同等性検定と同時信頼区間の導出に成功した。それは、繰り返し測定デ-タなどに応用される。さらに、ゲノム配列解析における誤発見率の制御に関する研究、および市販後信頼性データ活用の研究が分担者によって進行している。
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