カテゴリ変数を伴う臨床研究における新たな解析法およびデザインの開発

• 研究課題/領域番号: 21K11790
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連
• 研究機関: 横浜市立大学
• 研究代表者: 山本 紘司 横浜市立大学, 医学部, 准教授 (10548176)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円); 2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: カテゴリカル変数 / co-primary endpoints / F1スコア / 機械学習 / 統計的推測 / 臨床研究 / カテゴリカルデータ / デザイン

研究開始時の研究の概要

本研究では臨床研究における次の2つのテーマを選定し，新たな手法開発に取り組む：
①3値以上のカテゴリ変数をアウトカムとする場合の複数の判別法間の性能比較に対する解析手法
②2値変数を含む複数の主要評価変数をもとにしたフレキシブルな治療候補選択デザイン
これらの課題解決に際して，実際の臨床研究に応用した場合の性能評価も行う．また，本研究課題は実際の臨床研究で直面しているものであり，本研究での成果は，より侵襲の少ない方法による疾患の鑑別診断や，最終的に患者さんへ適切な治療を還元するための一助となることが期待される．

研究実績の概要

昨年度に引き続き，課題の1つである3値以上の多値カテゴリをアウトカムとする検査の性能比較について，今年度は実際に広く使用してもらえるようプログラムを作成しソースコードを論文にも掲載した上で投稿を行い，現在返事待ちの状態である．
また，今年度はそれとは別にもう1つの課題である，有効性と安全性の両方を主要評価項目とした選択デザインについても研究を行った．具体的には，まずはエンドポイントとして，有効性および安全性のどちらも2値変数である状況を想定し，どのような状況であればどんな意思決定を下すかのdecision ruleを定め，それに従った定式化を行い，確率計算を行った．ただしこの計算は正確確率評価に基づくものとなっており，計算時間はサンプルサイズが50程度でも非常に時間がかかり，また一般的なCPUをもつコンピューターを用いると，それ以上のサンプルサイズの場合にはメモリオバーフローを起こすことがわかった．したがって，実用に耐えうることを目標とすると，計算アルゴリズムの効率化や，場合によっては近似的な確率評価に基づいた計算を行う必要があり，この場合には近似誤差等の評価を行い，実用上問題ないレベルであればこちらの計算に基づく実装を進めていく．
なお，可能であれば，安全性指標が2値変数でかつ有効性指標は連続変数のような，種々の評価変数の種類の組み合わせにおいても同様のデザインを開発できないか検討中である．

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

昨年度に引き続いて行った研究についてはすでに論文投稿中であり，2つ目の課題については理論面での手法構築は完了しており，実用化ツールを開発しつつ論文執筆をし準備ができ次第投稿予定である．

今後の研究の推進方策

まずは2つ目の課題に関する提案手法における実用化ツールの開発を行い，実際に現場で使用してもらえるようにする．それと同時にこれを論文中にも記載することで広く普及させる．エンドポイントの種類を変えることで様々な状況にも対応できるようになると考えられるため，新たにこちらのテーマにも取り組んでいく．