2019 Fiscal Year Research-status Report
Development of treatment algorithm in infertility couples based on big data analysis
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18K09976
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| Research Institution | Fukushima Medical University |
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Principal Investigator |
鈴木 大輔 福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 助手 (90401851)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 俊文 福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 教授 (20302292)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 不妊症 / 生殖補助医療 / 臨床決断 / 判断樹 / ビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
女性の年齢の増加による「社会的不妊症」や「不育症」が増加している。不妊症治療は一般不妊治療と体外受精に代表される生殖補助医療（ART）がある。女性の加齢による妊孕性の低下は明らかであり、適切な不妊症治療法を選択することは重要である。しかし、不妊症治療法の選択には常に不確実性が伴い、医師の経験に基づく臨床決断が行われている。林s尿決断を行うためのツールとして判断樹法がある。判断樹法に用いる期待効用は、治療方法により異なるが、リアルワールドにおける実際のデータが必要となる。研究初年度は、人工授精（AIH）による治療成績（妊娠率、生産率）を用いて、各年齢による累積妊娠率、生産率を検討しデータを得た。研究2年目は、生殖補助医療（ART）治療における妊娠率、生産率を検討した。検討に用いたデータベースは、日本産婦人科学会のART登録である。ART治療には、卵巣調節刺激法、採卵、媒精、胚培養、胚凍結、胚移植など各ステップがすべて良好に行われないと妊娠は成立しない。そこではじめのステップである、採卵、媒精による受精に着目し検討を行った。採卵が可能であった治療周期とそうでない治療周期で、どの因子が予測因子となるか多変量ロジスティック解析を行った。年齢、不妊原因、調節卵巣刺激法が独立した予測因子であっった。媒精による受精に関しても、受精数がゼロと1個以上の治療周期における予測因子を同様の方法で検討した。その結果、採卵卵子数、男性不妊が予測因子であった。
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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
ART登録データベースを用いたデータ解析を行った結果、不妊治療の臨床決断に関する基礎的なデータを得ることができた。研究は計画に沿って順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究最終年度では、これまでのデータ解析結果をまとめ、学会での報告に加え論文として成果を発表する予定である。
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| Causes of Carryover |
研究初年度、2年目と既存データを用いた解析を行ったため大きな費用が発生しなかった。今後、これらの成果を踏まえて判断樹法による意思決定アルゴリズムを解析するため専用のソフトウェアが必要となる。また、学会発表や論文公表のための費用が発生する。
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