感染などの明確な要因が誘発する癌の罹患率予測を実現する人口学モデルの構築と実装

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K19429
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: 山口 崇幸 滋賀大学, データサイエンス学系, 助教 (90748964)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 肺がん / コンパートメントモデル / 最尤推定 / 新型コロナウイルス感染症 / 結核

Outline of Annual Research Achievements

喫煙率を考慮した微分方程式による肺がんのコンパートメントモデルを推定するために、人口、死亡数、肺がんの罹患数と死亡数、喫煙率の男女別のデータを用いており、以前は2014年までのデータを用いてモデルのパラメータを推定していた。このモデルに対して、使用するデータを2018年までのデータに更新してパラメータを推定し、将来の肺がん罹患数と死亡数の予測を行った。結果は2023年度に報告予定である。推定手法の開発については、これまでのモデルではコンパートメント間の遷移レートに階段関数を仮定しており、階段関数の期間をあらかじめ決めなければいけなかったが、代わりにスプライン関数を用いて罰則付き最尤法でパラメータを推定し、罰則の重みを表すパラメータはクロスバリデーションで決めるという方法のプログラムを実装し、検討を行った。推定したパラメータやモデルの値の信頼区間についてはブートストラップ法（推定したモデルを用いてデータをサンプリングする）により求めるが、並列計算を用いて計算時間を減らすことで実用的な時間で結果が得られるようになった。これらの方法はシンプルな系において問題なく実行できることを確認したが、時間と年齢の2次元のスプラインに対するプログラムの実装までは実施できなかったので今後の課題となった。また、この手法を新型コロナウイルス感染症のSEIRモデルやBCGワクチンを考慮した結核についてのモデルを同様のモデルで適用できるかを検討した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

遷移レートをスプライン関数を使って表したコンパートメントモデルのデータへの適合方法は実装済みである。副流煙を考慮したモデルの検討を行ったが、データへの適合がうまくいかなかったため、設定を吟味しているところである。

Strategy for Future Research Activity

副流煙を考慮した肺がんのモデルについては、モデルの設定を見直し、推定を行う。また、新型コロナウイルス感染症や BCG ワクチンを考慮した結核などの同様のコンパートメントモデルを適用できる他の対象を検討し、派生した研究を行う。

Causes of Carryover

新型コロナウイルスの感染拡大により、参加を予定した学会や研究集会が中止やオンラインになり、旅費の支出が減った。今年度は学会や研究集会に発表や情報収集のために参加する。