| 研究課題/領域番号 |
16H06299
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
松井 茂之 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (80305854)
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| 研究分担者 |
角田 達彦 東京医科歯科大学, 難治疾患研究所, 教授 (10273468)
山下 智志 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (50244108)
服部 聡 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (50425154)
山田 誠 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (00581323)
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| 研究期間 (年度) |
2016-05-31 – 2021-03-31
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| キーワード | 個別化医療 / 臨床試験 / 研究デザイン / 統計解析 / 診断法開発 |
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| 研究実績の概要 |
三年目にあたるH30年度は前年度に続いて多くのテーマに取り組んだ。
A) 診断法の開発と評価では、疾患関連遺伝子多型の検出解析と検出数予測、治療効果予測因子の検出、画像データを用いた疾患関連領域の検出の新しい統計的手法の開発を行った。疾患の異質性解析では、前年度のネスト化混合モデルによる疾患異質性の検出・判別解析に加えて、localized lasso, HSIC lasso, factorization machine等の非線形モデリングの適用を新たに検討した。併せて、ゲノム、トランスクリトーム、プロテームなどの多層オミックス解析において、分子生物学上の知見を考慮した薬剤副作用予測、薬剤反応性・疾患特異性の検出・予測のためのアルゴリズムを多く開発した。
B) 診断法を用いたランダム化臨床試験では、中間解析を含む統計解析プランについて既存の方法をレビューし、診断法の検証も同時に行える統計解析プランとサンプルサイズ設計基準を提案した。また、データに基づく患者サブグループの選択を考慮した治療効果のバイアス補正法として確率的検定に基づく方法を開発した。
C) メタアナリシスの枠組みで動的予後予測の新しいモデリング法を提案し、治療前の変数を用いた予後予測も包括する形で解析パッケージを開発した。個々の患者に対するリスク・ベネフィットの評価では、ファイナンス分野の倒産リスク管理・評価法の応用について検討した。
以上の統計的方法論の検討に加えて、大腸がん、膵がん、二型糖尿病患者、心肺停止後蘇生における神経学的予後、中枢性めまいなどの多くの疾患を対象とした事例研究も行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
三年目の今年度は、初年度に同定した研究テーマの大半に着手し、その半分程度は論文化まで到達、または、その見通しが立っている（ステージA：診断法の開発と評価、ステージB：診断法に基づく治療法の有効性・安全性の検証、ステージC：診断法・治療法のエビデンス統合）。一方、ステージCの一部である医療現場での治療の意思決定ツールの検討については、大規模な診療データベースが利用可能の見込みが立ったことから、今年度から、強化学習による最適な治療シーケンスの構築を新たに加えた。以上の統計・機械学習の方法論の検討に加えて、様々な疾患を対象とした事例研究も順調に進んでいる。また、米国のがん臨床試験グループとの共同研究として、多発性骨髄腫のランダム化試験、前向き観察コホートにおける薬剤効果予測解析を開始した。以上より、おおむね順調に進展していると判断する。
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度は5年間のプロジェクトの内の4年目となる。前年度に着手したよりチャレンジングなテーマについても引き続き取り組む。ステージA：診断法開発・評価では、多層オミクスデータの解析、疾患異質性の解析（非線形モデリングや転移学習含む）、判別・予測解析における学習曲線の推定等がこれに該当する。前者2つのテーマについては研究の方向性がある程度定まっており、その方向で検討を進める。最後の学習曲線の推定はまだ見通しがたっておらず、標本再抽出法などの様々なアプローチから検討を試みる。ステージB：診断法に基づく治療法の有効性・安全性の検証（臨床試験）については、治療効果に関する仮説検定とベイズ推定の融合や自己対照デザインを取り入れたより高度なテーマに取り組む。ステージC：診断法・治療法のエビデンス統合と医療現場での治療の意思決定については、最適な治療シーケンスの強化学習解析により重点をおいて取り組む。同時に、手法適用のための救急データベース等の整備も同時進行で行う。なお、ステージA-Cのすべてにおいて、引き続き、多くの疾患領域で事例研究を継続し、統計・機械学習の方法論の実践面の評価という観点から検討を行う。
海外との共同研究に関しては、米国のがん臨床試験グループに加えて、英国ニューカッスル大のグループ等との連携を新たに試みる。
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