2019 Fiscal Year Research-status Report
機械学習による急性白血病の経過予測モデルと診療・患者の意思決定補助ツールの開発
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19K16975
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
布施 香子 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任助教 (40783329)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 急性白血病 / 治療方針決定ツール |
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| Outline of Annual Research Achievements |
機械学習によるモデル構築のため、所属施設の患者データを用いて解析法の確認と妥当性の確認を行った。機械学習プログラムADTreeにより血液腫瘍患者の移植経過を検証、予後不良群では疾患と移植ソースによって予後予測が異なることが示された。この結果は既報と同様であり、機械学習の有用性と既報との整合性が確認できた。昨年度行った解析因子の抽出は、①化学療法の支持療法に関するイベント発症率の比較、②染色体の新しい予後リスク分類の検証、③特に高齢者に対する化学療法別の予後・医療費比較を進めている。高齢者では個々の基本的予備能の差が大きく、治療方針決定のアルゴリズム構築は重要と考える。大規模データとしては日本造血細胞移植データセンターの移植登録一元管理プログラム（TRUMP2）に登録された国内の造血幹細胞移植、約２万人に関する解析に着手したところである。倫理面の問題から手続きが難航しているため、データベース構築が予定よりも遅れている。血液腫瘍の特徴として、遺伝子変異と治療反応性・予後は強い関連を示すため、追加で遺伝子変異検索を新たに行うか、現在、実現可能か検討中。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
昨年度は人工知能・機械学習によるモデル構築にあたり、まず、解析法の確認と個別の因子を抽出した。
手法に関し、機械学習プログラムADTreeにより血液腫瘍患者の移植経過を検証、予後不良群では疾患と移植ソースによって予後予測が異なることが示された。この結果は既報と同様であり、機械学習の有用性と既報との整合性が確認できた。
この結果は英文誌に公表済である。
現在進行している因子検索は、①化学療法の支持療法に関するイベント発症率、②染色体の新しい予後リスク分類、③特に高齢者に対する化学療法別の予後・医療費比較、である。①では、治療中の重篤な感染症の発生と支持療法の内容を比較し、結果は国際学会で公表済、論文は投稿中。②として、関連施設での解析結果を行い、これまで規定されていなかったmarker染色体の意義を検証、国際学会で発表した。英文誌に投稿、現在revised中。この結果に基づき、日本造血細胞移植データセンターの移植登録一元管理プログラム（TRUMP2）に登録された国内の造血幹細胞移植症例２万人余りのデータを取得した。予後予測モデル構築のため、因子の再検証、エビデンスを確立を進めている。③として、標準的な化学療法による有害事象が起こりやすく、また、治療による治癒や延命が困難な高齢者に関し、治療内容別の生存期間、コストの比較を行っている。解析途中であり、結果は未公表。
手法の検証、因子抽出は段階的に進んでいるが、関連施設の患者のカルテ情報のすべてを用いる、いわゆるビックデータの取得は倫理面の問題から手続きが難航して、データベース構築が予定よりも遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度開始した解析を引き続き進める。
所定の手続きを進めカルテ情報の取得とデータベース構築を完了する。血液腫瘍の特徴として、遺伝子変異と治療反応性・予後は強い関連を示すため、追加で遺伝子変異検索を新たに行うか、現在、実現可能か検討中。
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| Causes of Carryover |
データベース構築が遅れているため、購入していない物品がある。年度末に参加予定であった学会が中止となったため、使用しなかった旅費が生じた。論文はリバイスの投稿は済だが、アクセプト待ちであり、予定の掲載料の使用が次年度にずれ込む予定のため。
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[Journal Article] Patient-based prediction algorithm of relapse after allo-HSCT for acute Leukemia and its usefulness in the decision-making process using a machine learning approach.2019
Author(s)
Fuse K, Uemura S, Tamura S, Suwabe T, Katagiri T, Tanaka T, Ushiki T, Shibasaki Y, Sato N, Yano T, Kuroha T, Hashimoto S, Furukawa T, Narita M, Sone H, Masuko M.
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Journal Title
Cancer Med.
Volume: 8(11)
Pages: 5058-5067
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Using a machine learning algorithm to predict acute graft-versus-host disease following allogeneic transplantation.2019
Author(s)
Arai Y, Kondo T, Fuse K, Shibasaki Y, Masuko M, Sugita J, Teshima T, Uchida N, Fukuda T, Kakihana K, Ozawa Y, Eto T, Tanaka M, Ikegame K, Mori T, Iwato K, Ichinohe T, Kanda Y, Atsuta Y.
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Journal Title
Blood Adv.
Volume: 3(22)
Pages: 3626-3634
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Presentation] INTENSIVE ORAL CARE CAN REDUCE BLOOD STREAM INFECTION POST NEUTROPHIL ENGRAFTMENT IN ALLOGENEIC HSCT.2019
Author(s)
Suwabe T, Fuse K, Katsura K, Tanaka K, Tamura S, Katairi T, Tanaka T, Ushiki T, Shibasaki Y, Narita M, Sone H, Masuko M.
Organizer
The 24th EHA (European Hematology Association) Congress.
Int'l Joint Research
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[Presentation] MARKER CHROMOSOME IS A STRONG POOR PROGNOSIS FACTOR AFTER ALLOGENEIC HSCT FOR AML PATIENTS.2019
Author(s)
Fuse K, Tanaka T, Uemura S, Tamura S, Suwabe T, Katagiri T, Ushiki T, Shibasaki Y, Satou N, Yano T, Kuroha T, Hashimoto S, Furukawa T, Narita M, Sone H, Masuko M.
Organizer
The 24th EHA (European Hematology Association) Congress.
Int'l Joint Research
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