決定木分析を用いた副作用発現リスク推定モデル構築に向けた基盤研究

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K23791
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 今井 俊吾 北海道大学, 薬学研究院, 助教 (40845070)
• Project Period (FY): 2019-08-30 – 2021-03-31
• Keywords: データマイニング / バンコマイシン / 腎機能障害 / 決定木分析

Outline of Annual Research Achievements

データマイニングの代表的な手法の一つである決定木（decision tree；DT）モデルは、フローチャート状の構造を持ち、利用者はそれぞれの変数に関わる条件に対してYes/Noで順次回答していくことで、複数の要因の組み合わせによる相互関係を考慮したイベントの発現割合を簡便かつ定量的に評価可能である。そこで申請者はDT分析の副作用発現リスク推定への応用可能性に着目し、その有用性を明らかにしてきた。
しかしながら、これまで構築したDTモデルはいずれも単施設で構築しており、外的妥当性の観点から限界を有する。
そこで本研究では、より臨床で活用可能なモデル構築を目的に、多施設共同でバンコマイシン（vancomycin；VCM）による腎機能障害のリスク推定モデルを構築する。このことで、DT分析を用いた副作用発現割合推定モデル構築の基盤となるエビデンスを創出することを目的とする。
今年度は多施設共同研究実施にあたり、協力医療機関における倫理委員会承認とデータ取集を実施した。まず、北海道内の協力医療機関4施設（北海道大学病院、市立札幌病院、JCHO札幌北辰病院、砂川市立病院）において、倫理委員会の承認を得た。次に、各施設に訪問しVCM投与データを収集した。2020年3月時点で4施設中3施設のデータ収集が完了し、残りの1施設についても、2020年4月中にデータ収集を終える見込みである。症例数についても目標の2000例を確保できる見込みである。2020年5月以降は収集したデータを使用し、副作用予測モデル構築を行う。

Current Status of Research Progress

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

Reason

協力医療機関でのデータ収集は予定通りに終了し、目標症例数2000例も概ね確保できる見込みである。そのため、研究は順調に進捗していると判断できる。2020年5月以降は収集したデータを使用し、副作用予測モデル（Decision Treeモデル）構築を行う。

Strategy for Future Research Activity

当初計画に従い、以下の検討を進める。
１．協力医療機関におけるデータ収集
２．副作用予測モデル（Decision Treeモデル）構築・検証

Causes of Carryover

旅費を別経費にて支出したため、当初計画と比較し支出が少なくなった。より高度な統計解析の実施に対応するための基盤整備に経費を支出していく。