| 研究課題/領域番号 |
15K00058
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 兵庫医科大学 |
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研究代表者 |
大門 貴志 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (40372156)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | がん臨床試験 / 用量探索 / スケジュール探索 |
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| 研究成果の概要 |
抗がん剤の最適な用量とともに投与スケジュールを探索及び決定を行うための既存の統計的デザインについて関連論文を調査した．結果として，モデル支援型デザインが注目を浴びつつあることがわかった．
抗がん剤の毒性又は効果に関する事前情報の活用のための接近法として，メタ解析型接近法とベキ乗事前分布型接近法に注目し，シミュレーションでそれらの性能を評価した．結果として，最良の接近法は各接近法の動作特性を評価して選択すべきと考えられた．
2値効果反応において，一方の群がもう一方の群よりも価値ある又は有望でないときに，各状況をBayes流事後確率の観点から高い確率で検出するのに必要な被験者数の設計法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果により，抗がん剤の用量探索研究におけるデータ獲得のためのデザインをはじめ，そのデータに対するモデルの構築，推測，評価等を統計科学に立脚した形式でより強固なものにすることができた．結果として，抗がん剤治療を成功に導くための最適な用量及び投与スケジュールの探索と決定がより精確なものになり，がん患者さんをより良い用量及び投与スケジュールで治療する機会を提供することに寄与できた．
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