| 研究課題/領域番号 |
25K15014
|
|---|
| 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 | 東京科学大学 |
|---|
研究代表者 |
佐藤 宏征 東京科学大学, 大学院医歯学総合研究科, 講師 (70793595)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025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 | 生物統計学 / 予測モデル / 臨床試験方法論 / アルツハイマー型認知症 / エンリッチメントデザイン |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
アルツハイマー型認知症治療薬の臨床試験では試験の成功確率（治療効果を統計学的に証明できる確率）が極めて低いことが課題となっている．その要因の一つとして，臨床試験に登録された患者の認知機能低下率に大きなばらつきがある（異質性）ことが挙げられる．本研究では，短期的な認知機能スケールデータから長期的な認知機能変化を予測する予測モデルを用いて，各患者のヒストリカルデータから試験期間中に観察される認知機能の変化量を予測する．その予測結果に基づいて患者の登録可否を判断することで，登録患者の認知機能低下率の異質性を低減し，試験の成功確率を高める新たなエンリッチメントデザインを開発する．
|
