Epidemiologic studies of antidiabetic drugs and cancer risk: TMLE method, bias analysis and Mendelian randomization

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本研究は， 世界最大規模の医療データであるレセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）および国内外の大規模ゲノムコホートのデータを用いて，機械学習と統計的因果推論を融合させるTMLE（Targeted Maximum Likelihood Estimation），メンデルのランダム化法（MR法）をはじめとする画期的な因果推論の方法論を適用することにより交絡を制御して，糖尿病治療薬とがんリスクとの関連を明らかにすることが目的である。本研究により，糖尿病治療薬とがんリスクに関して総合的に評価し，がん予防に資するエビデンスを提供することを目標としてる。2021年度は、本研究を行うために、NDBおよびUK biobankデータの利用申請を行い、両データ共に、利用申請が承認された。UK biobankは、2021年度中にデータへのアクセスが可能となり、約50万人におけるゲノム網羅的遺伝子多型情報、糖尿病の有無、糖尿病治療薬の仕様、がん罹患の情報を収集し、粗解析を実施し、2022年度には、MR法の方法論を検討する論文を分担研究者の田栗正隆氏とともに、発表した。MR法は、SNP-exposure、SNP-outcomeのtwo sampleデータを用いて分析する方法論が発展しているが、UK biobankなどのone sampleデータを用いた検討は限定的である。本研究では、two-stage residual inclusion (2SRI) 推定量 と limited-information maximum likelihood (LIML) 推定量によるMR推定を検討した。2値アウトカムの場合は、LIMLが有用であることが示唆された。現在、UK biobankデータを用いた論文を投稿中である。NDBについては、厚生労働省からデータを受領する見込みであったが、データ抽出に時間を要しており、現時点でまだデータを受領できていない状況であり、2023年度中にデータ受領次第、早急にデータ加工と分析を進める予定である。