2022 Fiscal Year Annual Research Report
New Frontiers of Survival Analysis: Developments and Applications of Statistical Methodologies in Cancer Immunotherapy
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20H04147
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
魚住 龍史 東京工業大学, 工学院, 准教授 (30738836)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川口 淳 佐賀大学, 医学部, 教授 (60389319)
小谷野 仁 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業情報研究センター, 上級研究員 (10570989)
秋山 直美 岐阜保健大学, 看護学部, 講師 (20636534)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 生物統計学 / 生存時間解析 / 臨床試験 / 統計的推測 / データサイエンス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，がん免疫療法に適用可能な生存時間解析に関する近年のトピックを盛り込んだ書籍を出版した．さらに，生存時間解析に関する研究プロジェクトとして， [1] 1標本の生存時間解析手法の開発，[2] 比例ハザード性が仮定できない状況における統計解析手法の開発，[3] クラスターデータに対する統計解析手法の開発を行った．
[1] 生存時間解析の1標本問題に対する提案法として，ヒストリカルデータが得られている場合，外部情報を活用した統計的推測に着目して，2種類の統計解析手法の開発した．さらに，開発した2種類の提案法を使い分ける基準を構築した．また，ヒストリカルコントロールを用いた提案法では，どの程度のヒストリカルコントロールがあれば妥当な推論ができるか，ヒストリカルコントロールのデータ数の計算式を構築した．
[2] 比例ハザード性が仮定できない状況における統計解析手法として，境界内平均生存時間を活用した新たな統計的推測方法を開発し，国際学会において研究成果の発表を行った．
[3] 生存時間データでは，複数の病変に対する評価が必要な場合があり，クラスター生存時間データと呼ばれる．クラスター生存時間データでは，個体内の相関を考慮しなければならず，検査を実施するまで病変数が不明であることが多い．本年度は病変数が不明な状況で，クラスター生存時間データを伴う臨床研究を計画する場合の方法について検討し，国際学会において研究成果の発表を行った．
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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
前回の推進方策に挙げていた，生存時間解析の1標本問題における提案法を使い分ける基準を構築し，より実践しやすい手法として開発することができた．また，これまで調査した生存時間解析に関する近年のトピックを盛り込んだ内容を書籍として出版した．以上より，おおむね順調に進展していると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題の最終年度であるため，分担研究者および共同研究者と協働して，各プロジェクトの研究成果をまとめ，学術論文として投稿する予定である．また，学会発表により研究成果の情報発信も行う．
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