2021 Fiscal Year Annual Research Report
個別化医療の適応的臨床研究を支える統計・機械学習法に関する研究
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21H04874
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
松井 茂之 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (80305854)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 誠 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (00581323)
星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
三分一 史和 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (30360647)
小森 理 成蹊大学, 理工学部, 准教授 (60586379)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| Keywords | 統計科学 / 臨床研究 / 因果推論 / 予測解析 / 小標本 / 個別化医療 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
個別化医療の開発に関して次の基本的な二つのケースを想定して研究を開始した。
ケース１は診断法が所与の場合であり、診断マーカーと治療効果の統計的交互作用などの基準に基づいて患者集団を選択した後の治療効果の推定法について検討した。具体的には、無作為化臨床試験の最終解析のセッティングにおいて、バイアス関数の推定に基づく方法、無作為化検定の導入による重み付き尤度法、ベイズ予測確率に基づく方法などについて検討した。
ケース２は、診断法が定まっていないケースであり、新規治療法に対して診断法を探索的に開発して患者集団を選択し、同時に検証解析として治療効果を検定する場合である。治療前の患者特性（年齢、性などの患者背景、臨床検査値、分子データ等）を表す共変量で条件付けた治療別の潜在的結果変数を教師付き学習により予測するシステムについて検討した。具体的には、小標本の設定のもとで、治療と共変量の交互作用を表す特徴量の選択、選択的推論に関して種々の非線形モデリング・機械学習法の適用を検討した。一方で、各種画像やオミクスなどの分子データの統合解析（マルチモダル・多層解析）のためのデータ収集と解析基盤の構築を開始した。併せて、研究デザインの工夫による効率向上として、クロスオーバー試験における治療反応性の個体差を除去した高精度の特徴量抽出、治療効果予測解析の方法を開発し、解析精度を数理的に評価した。また、個々の患者に提示する治療効果関数や潜在的結果変数の推定結果の評価に対して計量経済分野のアプローチの適用可能性を検討した。
以上の方法論研究と平行して、救急現場での心臓マッサージの必要性を判断するための予後解析などの事例研究を実施した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度に同定した研究テーマの大半で一定の進捗が得られている。ケース１、ケース２ともに開発した方法論について論文化可能と思われる複数の成果があがっている。一方で、研究テーマの絞り込み、あるいは、明確化について今後も検討が必要な分野もあり、難易度が高いテーマも含まれていることから今後もじっくり検討が必要と考えている。一方で、方法論の医学研究事例への適用については数多くのテーマが候補にあがっており、こちらについても進捗は順調と考えている。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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| Strategy for Future Research Activity |
今年度に開発した方法論については論文化を想定して性能評価を数値実験等により行い、更なる評価・検討を重ねる。なお、開発した方法は臨床試験の比較的シンプルなケースを想定しているが、より複雑なケースに拡張する試みも実施する（例えば、ケース１の治療効果推定のバイアス関数評価法の多段階デザイン（中間解析、適応的計画変更等）への拡張など）。
一方で、予測マーカーの非線形モデリング、各種画像やオミクスなどの分子データの統合解析（マルチモダル・多層解析）や計量経済学のアプローチによる治療効果の予測解析と検証も継続して検討する。早期に成果が見込めそうもない難易度の高いテーマへのチャレンジも継続する。臨床研究事例への適用については数多くの候補事例が出てきており、適用可能性、臨床上の重要度等の観点から、優先順序を少し意識して取り組む予定である。
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