感染などの明確な要因が誘発する癌の罹患率予測を実現する人口学モデルの構築と実装

2024 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19K19429
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: 山口 崇幸 滋賀大学, データサイエンス学系, 講師 (90748964)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 肺がん罹患数 / 数理モデル / コンパートメントモデル

Outline of Annual Research Achievements

今年度は、モデリングや推定手法の応用の研究として差分方程式によるBCGワクチンを考慮した結核についてのモデルを考え、最尤法でデータに適合し、パラメータを推定した。BCGワクチンの感染予防効果についての結果を得て、論文にまとめ、投稿準備中である。また、本研究では、喫煙への暴露と人口動態を組み合わせた個体群動態モデルを構築し、男女別に将来の肺がん罹患数・死亡数を予測した。データについては、人口と死亡数は総務省統計局のウェブページから毎年の男女別年齢1歳階級のデータ、肺がんの罹患数や死亡数は国立がん研究センターがん情報サービス「がん登録・統計」から毎年の男女別年齢1歳階級のデータ、喫煙率についてはJT全国喫煙者率調査の毎年の10歳年齢階級のデータを収集した。これらのデータを用いて、喫煙と肺がんの状態を考慮したコンパートメントモデルを表す偏微分方程式のパラメータを、準ニュートン法のL-BFGS-B法を用いた最尤法で推定した。肺がん罹患数予測の結果は、第40回日本呼吸器外科学会学術集会で報告し、モデルについては数理解析研究所講究録に記述した。派生した研究として、口蹄疫の屠殺開始の時期の検討、梅毒の罹患数の推定、新型コロナウイルス感染症の未診断割合の推定を行った。コンパートメントモデルの推定手法については、コンパートメント間の遷移レートとしてスプライン関数を用いて罰則付き最尤法でパラメータを推定する方法を検証した。罰則の重みを表すパラメータはクロスバリデーションで決め、推定したパラメータやモデルの値の信頼区間についてはブートストラップ法により求めることで、推定値と信頼区間を求められることを確認した。