| 研究課題/領域番号 |
16K16015
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
篠崎 智大 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (60644482)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 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 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 統計的因果推論 / 臨床試験 / 個別化医療 / 動的治療レジメ / セミパラメトリック推測 / 動的レジメ |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は、個々の患者により良い治療を届ける「個別化医療」のひとつとして、治療に応じて変化するバイオマーカー情報や治療へのレスポンスに基づいて適応的に以降の治療レジメを選択する「動的な治療レジメ」に注目した。候補となる動的レジメの中で、長期的に標的とする臨床アウトカムへの効果を最大化するような「最適な治療レジメ」を選択する際には、適切な統計解析手法と、その手法の適切なデザインで行われた臨床研究（特に多段階にわたるランダム化試験デザインなど）への適用が必要となる。本研究課題を通して、特に統計的因果推論の立場からいくつかの方法論的な成果を得ることができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
適切な治療法の確立には、基礎研究だけでなく現実の患者を対象とした臨床データとその適切な統計解析が必要である。特に、長期にわたって治療法を計画するためには、最初に計画した治療法を遵守するだけではなく、臨床データの経過・変化に応じて、適応的に以降の治療を変更するような治療方針を取るべきである。このような一連の治療の流れを「治療レジメ」と呼び、中でも長期的なアウトカムを最も改善するものを「最適な治療レジメ」と呼ぶが、現実の医療データからこのような最適レジメを選ぶことは至難の業である。本研究課題では、「統計的因果推論」のアプローチを通して、統計的観点からこの目的を達成するための方法論的研究を行った。
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