ベイズ流モデル平均化を応用した新規ベイズ流用量探索法の研究開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K23318
• Research Institution: Tokyo Medical and Dental University
• Principal Investigator: 佐藤 宏征 東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 助教 (70793595)
• Project Period (FY): 2020-09-11 – 2023-03-31
• Keywords: 用量探索デザイン / がん臨床試験 / 分子標的薬 / ベイズ統計学

Outline of Annual Research Achievements

がん分子標的薬は，細胞障害性薬剤と異なり，用量の増加に伴って必ずしも有効性が単調に増加しないことから，最適な用量を特定するためには，用量-有効性関係を考慮して用量探索を行う必要がある．本研究では，統計モデルを用いてがん分子標的薬の用量-有効性関係を考慮した新たなベイズ流用量探索法を開発することを目的としている．
用量探索を行う第I相臨床試験の開始時点では，統計モデルに関する情報が乏しく，また症例数が限られていることから，統計モデルに基づく用量探索法を用いる場合にはモデル選択の不確実性が課題となる．そこで本研究では，change-point modelと呼ばれる統計モデルを用いて用量-有効性関係を考慮した既存のがん分子標的薬の用量探索法(Sato, Hirakawa, and Hamada, Statistics in Medicine 2016)を拡張し，統計モデル選択の不確実性という課題に対処するために，ベイズ流モデル平均化の枠組みを導入した新たなベイズ流用量探索法 (以下，提案法) を開発した．
これまでにも統計モデルに基づくがん分子標的薬の用量探索法がいくつか提案されているが，それらの性能を相対的に比較した結果についてはほとんど知られていない．そのため，本年度は，様々な用量-有効性関係を仮定したシミュレーション実験を実施し，提案法の性能と既存の統計モデルに基づく用量探索法の性能とを比較することによって，これらの方法の動作特性について考察し，その結果を論文にまとめて投稿した．

Current Status of Research Progress

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

Reason

ベイズ流モデル平均化を応用することにより，統計モデル選択の不確実性を考慮できる新たながん分子標的薬のベイズ流用量探索法を開発し，論文を投稿中であり，おおむね計画どおりに進展している．

Strategy for Future Research Activity

特定の遺伝子変異を標的とする分子標的薬においては，ゲノム変異パターンなどの個々の患者の特徴によって最適用量が異なる可能性があることから，提案法の応用可能性について検討を進める．

Causes of Carryover

本研究の成果について学会での発表を予定していること等から，そのために必要な予算を確保するために，期間延長の申請し，予算の一部を次年度に繰り越すこととした．