| 研究課題/領域番号 |
18590724
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
朝比奈 靖浩 山梨大学, 大学院医学工学総合研究部, 医学研究員 (00422692)
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| 研究分担者 |
泉 並木 山梨大学, 大学院医学工学総合研究部, 医学研究員 (20397300)
榎本 信幸 山梨大学, 大学院医学工学総合研究部, 教授 (20251530)
黒崎 雅之 山梨大学, 大学院医学工学総合研究部, 医学研究員 (10280976)
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| キーワード | データ・マイニング / C型慢性肝炎 / インターフェロン療法 / 予測著効率 / 予測発癌率 |
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| 研究概要 |
1.1992年から2003年までインターフェロン療法を行ったC型慢性肝炎症例1241例を対象とし、インターフェロン療法著効を目的変数とするデータ・マイニング解析を行った。その結果、ゲノタイプ、ウイルス量、ISDR変異数、年齢、性別、AFP値、アルブミン値、AST値、ヘマトクリット値、血小板数、コレステロール値、血糖値が説明変数として同定された。予測著効率がもっとも高かったのは、ゲノタイプ1b、ISDR変異数3以上、かつアルブミン4.25以上のセグメントで著効率は82%と予測された。反対にもっとも低かったのは、ゲノタイプ1b、ISDR2個以下、ウイルス量100KIU/mL以上、年齢60歳以上、かつAFP20以上のセグメントで予測著効率は0%であった。予測著効率の高かった上位10%のセグメントには、実際の著効例の70%が含まれており、モデルの判別性は優れていた。交差検証による予測制度平均は75%、予測誤差は1%であった。
2.1と同様の対象において経過中の発癌を目的変数として発癌と関連が深い説明変数をデータ・マイニング解析により抽出した。その結果、ゲノタイプ、年齢、性別、肝線維化ステージ、AFP、アルブミン値、ヘマトクリット値、血小板数、MCV、コレステロール値、インターフェロン治療回数、インターフェロン投与量が説明変数として同定された。予測発癌率がもっとも高かったのは、AFP25以下、アルブミン4未満、肝線維化F2以上、かつ年齢70歳以上のセグメントで予測発癌率は45%であった。予測発癌率が高かった上位10%のセグメントには、実際の発癌例の70%が含まれておりモデルの判別効率は優れていた。
今回データ・マイニング解析により個々の患者における治療効果予測が可能になり、その対策が個別に可能となると考えられた。また、発癌高危険群を絞り込み、個々の患者における危険度に応じた対策が個別に可能となると考えられた。
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