研究課題/領域番号 |
20K17386
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分54010:血液および腫瘍内科学関連
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研究機関 | 大阪公立大学 (2022) 大阪市立大学 (2020) |
研究代表者 |
岡村 浩史 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 講師 (00803149)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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キーワード | 機械学習 / 造血幹細胞移植 / 予後予測 / 同種造血幹細胞移植 / 個別化医療 |
研究開始時の研究の概要 |
現在、同種造血細胞移植の実臨床において患者個別の最適移植法の選択(ドナー選択、前処置レジメン、GVHD予防法など)は、様々な既報告結果を臨床医が経験的に組み合わせた上で行われており、その方法論には客観性に課題が残されている。 本研究では、同種造血細胞移植領域において機械学習によって得られる客観的な予後予測情報を患者個別の最適な移植法選択に活用することで、移植予後向上を目指す。
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研究実績の概要 |
造血幹細胞移植の全国患者レジストリデータを用いて、患者個別の生存予測を行う機械学習モデルを構築し、その機械学習モデルにより患者個別の最適移植法を推奨するアルゴリズムを開発した。その上で、機械学習モデルによる患者個別の最適移植法推奨が、移植予後に与える影響について検討し、その臨床的意義を評価した。さらに、複数の移植法それぞれに対する患者個別の予測予後を可視化するためのWebアプリケーションを開発した。 これらの成果については査読付き医学論文雑誌に投稿中であると共に、本研究で得られた知見について、特許出願を行った。 また、第45回日本造血・免疫細胞療法学会総会にて医療AI研究の現状や今後のビジョンについて発表した。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
役職の変更と繰り返すCOVID-19の流行波のため臨床業務量が増大し、本研究課題に費やせるリソースが制限されたため。
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今後の研究の推進方策 |
機械学習モデルによる患者個別の最適移植法推奨に関する研究結果について、査読付き医学論文雑誌への投稿を継続する。 また、造血幹細胞移植治療における臨床医による予後予測と機械学習モデルによる予後予測の精度比較のためのデータを収集済みであり、解析を開始する。
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