| 研究課題/領域番号 |
19H01076
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
祖父江 友孝 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (50270674)
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| 研究分担者 |
片野田 耕太 国立研究開発法人国立がん研究センター, がん対策研究所, 部長 (00356263)
中谷 友樹 東北大学, 環境科学研究科, 教授 (20298722)
近藤 尚己 京都大学, 医学研究科, 教授 (20345705)
岡見 次郎 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪国際がんセンター(研究所), その他部局等, 呼吸器外科主任部長 (40538857)
藤阪 保仁 大阪医科薬科大学, 医学部, 教授 (50411369)
福井 敬祐 広島大学, 先進理工系科学研究科(理), 准教授 (50760922)
中山 富雄 国立研究開発法人国立がん研究センター, がん対策研究所, 部長 (60501822)
伊藤 ゆり 大阪医科薬科大学, 研究支援センター, 准教授 (60585305)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 健康格差 / がん対策 / 肺がん / マイクロシミュレーション / 政策評価 |
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| 研究実績の概要 |
2022年度は日本版の肺がんマイクロシミュレーション（MS）モデルの枠組を用いて、各シナリオに基づく分析が可能になるように必要なデータ収集・粗集計を行った。研究集会を6月に行い、研究進捗状況について情報共有し、今後の研究計画を確認した。また各チームミーティングを2か月に1回程度行い、進捗を共有した。
A. MSモデルの構築：米国CISNETの先行研究の肺がん自然史モデルをもとに、作成した日本版肺がん自然史モデルに対し、収集したデータを一部適用し、結果の出力が可能であることを確認し、学会で報告した。
B. 予防（たばこ対策の効果）：国民生活基礎調査データや国民健康栄養調査データを入手し、リンケージの作業を進めている。これらのデータを用いてSmoking History Generatorの精緻化を行い、MSモデルに組み込むデータを作成した。
C. 検診（胸部X線検査、低線量CT検査の効果）：日本で実施された過去の胸部X線の住民検診や低線量CTを使用した住民検診コホートのデータや学会収集のデータをもとに喫煙状況別に発見時のがんのサイズなどのデータを整理し報告した。
D. 治療（分子標的薬、免疫チェックポイント阻害剤等の普及の効果）・サバイバーシップ：院内がん登録とDPCデータを突合したデータを用いて、居住地の地理的剥奪指標ごとに生存率の分析を行い、論文を発表した。全国がん登録データを入手し、地理的剥奪指標の付与の作業を開始した。商用データベースにより就労・療養両立支援に関するデータの分析も行った。
E. 健康格差：肺がんのアウトカムとして死亡率の地理的剥奪指標による格差について分析を行った。全国がん登録データにより罹患率、生存率の格差の解析についても着手した。喫煙率・検診受診率の格差について、国民健康栄養調査および国民生活基礎調査を用いて分析を開始した。
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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
肺がんの自然史を表現するマイクロシミュレーション（MS）モデルの構築および喫煙状況のシミュレーションの分析に関しては、米国CISNETでの先行モデルを参考に日本版のモデルの枠組みが完成したため、日本の状況を反映する公的統計のデータを入手し、分析を開始した。進捗が若干遅れているのはデータの入手において、申請から承認までに時間を要したことが影響している。現在、必要なデータの収集は進み、分析を行うことができている。
公的統計や医療機関データの入手に時間がかかるので、商用データベースも並行して入手し、ＭＳモデルに関連する指標の分析を行った。
2022年度も新型コロナウィルス感染拡大の影響で対面での集会は限られたが、Web会議ツールを用いて、1回の研究集会および1~2か月に1回のチームミーティングを行い、進捗を確認した。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は、最終年度となるため、MSモデルのツールの完成を目指す。年度前半には入手した日本における肺がん予防・検診・治療に関連する各種公的統計および臨床情報に関して、社会経済指標による格差の分析を進め、日本版の肺がんMSモデルへの格差のシナリオの組み込みを精緻化する。後半には死亡率や罹患率などの人口動態統計や全国がん登録データによるＭＳモデルのキャリブレーションを行い、モデルの精度向上を図り、がん対策、健康格差対策の企画立案評価に資するツールの構築を目指す。
全国がん登録データの住所情報の処理は個人情報保護の観点から実際のデータの数倍以上の件数のデータを処理し、分析を進めるため、2000万件の住所情報処理を行っている。処理に関する手順の高速化を図り、今後の作業効率化にもつなげたい。
研究を推進するためには、全体の年2回の研究集会に加え、各チームミーティングを定期的に行うとともに、メーリングリストやファイル共有システムを活用し、円滑に共同作業及び進捗管理を行っていく。
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