2021 Fiscal Year Research-status Report
抗癌剤の用量探索試験のための統計的デザインの新たな展開とその応用
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21K11798
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| Research Institution | Hyogo Medical University |
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Principal Investigator |
大門 貴志 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (40372156)
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2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 抗悪性腫瘍薬 / 用量探索 / ベイズ流デザイン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
抗癌剤の最大耐用量は「用量探索試験」(癌患者に抗癌剤を初めて投与し，患者間で用量を増減しながらそれらの毒性を観測し，毒性に耐え得る最大用量を探索する試験)を通じて探索・決定される．このためには統計科学に立脚してデータに語らせる「デザイン」が必要となる．本研究では，この用量探索試験における抗癌剤の最大耐用量の探索・決定のための新しいデザイン及びその拡張並びに関連諸法を開発し，それらの実地での適用可能性を明らかにすることを目的としている．この目的の達成のために，先ず関連する最新の研究開発動向の調査を継続した．調査結果としては，用量毒性反応関係に簡素なモデルを仮定する「モデル基盤型デザイン (model-based design)」よりもむしろ簡便に毒性発現確率に統計分布やモデルを仮定する「モデル支援型デザイン (model-assisted design)」やその拡張形の開発が活発に行われていることが明らかになった．本調査結果は和文誌にて公表した．
また，新デザインの研究開発として，患者コホートに投与される用量及び観測される毒性のデータに，最大耐用量を関心パラメータとし (第1水準)，最大耐用量の位置によってのみ制約を受ける様々な用量反応毒性曲線を表現する族 (事前モデルと呼ばれる) をもつ (第2水準)，Bayes流階層モデルに基づく方法論の開発を進めた．現在，プログラミングを実行中である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新デザイン開発のためのプログラミングが現在進行中であり，シミュレーションによる性能評価にまで到達できていないため．
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| Strategy for Future Research Activity |
新デザイン開発のためのプログラミングを通じて用量と毒性反応結果に関する高次の組合せ計算が欠かせないことが判明した．本計算の高速化をはかることで本研究を推進し，目的を達成する．
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| Causes of Carryover |
COVID-19による国内外の渡航制限のため，旅費を計画通りに使用できなかった．渡航制限が解除され次第，使用を計画通りに遂行する．
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