| 研究課題/領域番号 |
11672140
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
物理系薬学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
高木 達也 大阪大学, 薬学研究科, 教授 (80144517)
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| 研究分担者 |
藤原 英明 大阪大学, 医学部, 教授 (90107102)
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| 研究期間 (年度) |
1999 – 2000
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| 研究課題ステータス |
完了 (2000年度)
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| 配分額 *注記 |
1,300千円 (直接経費: 1,300千円)
2000年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
1999年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
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| キーワード | 非線形解析 / ノンパラメトリック回帰 / 決定木 / ニューラルネットワーク / 計量薬学 / 情報薬学 / 薬剤疫学 / 平滑化法 |
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| 研究概要 |
本研究計画によって、5層砂時計型ニューラルネットワークによる非線形主成分分析、及び一般化加法モデル(GAM)、MARS、決定木手法による医薬学データへの非線形手法の応用が行われ、相応の結果を得ることができた。
最初に、人工的な理想的データを用いて、MARS法、及び決定木手法の改良型であるMART法の予測性能、Fitting性能の比較を行った。その結果、MARS法が予想を遥かに上回るFitting性能と予測性能を示し、MART法も劣らない結果を示した。また、ノイズの多いデータでは、MART法がノイズに強い結果を示した。これらの結果より、薬剤疫学データなど、ノイズが多いと考えられるデータに対してはMART法が、用量反応曲線や薬動力学データなど、比較的ノイズの少ないデータにはMARS法が威力を発揮するものと考えられる。
これらの手法は臨床及び薬剤疫学データに応用された。例えば、子宮内膜癌のエストロゲン使用の有無との相関に関してMARS、MART両法を応用した。しかしながら、ノンパラメトリック手法の常であるが、各予測変数が有意に応答変数を説明しているかどうかの検定は、旧手法では困難であった。このため、我々のグループによって開発された拡張シフト検定法を用いて予測変数の有意性の検定を行ったところ、エストロゲンの活性型の投与量が有意に子宮内膜癌の発症率に影響を及ぼしていることが確認された。
この他、両手法は食道癌の発症率とアルコール、タバコ消費量との関連性の検討に応用され、全アルコール消費量と発症率との間に一定の相関があることが見いだされた。また、5層砂時計型ニューラルネットワーク法により、ガスクロマトグラフィー保持データによる化合物の主成分分析が行われ、線形手法による場合よりも明確な分類が行えることが見いだされた。
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