Statistical inference of dynamic treatment regimens in clinical trials directed toward personalized medicine

针对个性化医疗的临床试验中动态治疗方案的统计推断

• 批准号: 20K11716
• 负责人: 篠崎 智大
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Tokyo University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K11716/
• 关键词: 統計的因果推論; 個別化医療; 動的治療レジメン; 臨床試験; セミパラメトリック推測; 臨床試験デザイン

医学研究や医療政策における「個別化医療」のひとつの実践方策として、治療に応じて変化するバイオマーカーの値や、治療へのレスポンスに基づいて適応的に治療方針（regimen, レジメン）を選択する「動的な治療レジメン」の効果を定義・推測する方法論について研究を行った。このためのアプローチには因果モデルを用いた統計的因果推論の方法論が欠かせない。本年度の研究では、経時変化する曝露効果の推定におけるg-計算アルゴリズムにおいて操作変数を調整してしまうことに伴うバイアス増幅に関する原著論文（Inoue, Goto, Kondo and Shinozaki, BMC Medical Research Methodology 2022）、臨床試験とリアルワールドデータを架橋する方法論についての短報（Uemura, Shinozaki, Nomura and Shibata, Statistics in Biopharmaceutical Research 2023）、因果推論に機械学習を応用する手法と応用事例の平易な解説（井上・篠崎，医学のあゆみ 2022）を公表した。また学会活動としては，統計関連学会連合大会の日本計量生物学会シンポジウムにおける「標的学習の基礎」，ヘルスデータサイエンス学会第1回学術集会のシンポジウム（統計的因果推論の基礎と最前線）における「因果媒介分析」と題する招待講演を行った。これらの講演内容は，田栗・篠崎（計量生物学，査読中）および篠崎（臨床評価，印刷中）として出版予定である。いずれも研究を進める上で得られた重要な知見にもとづく内容であり、これらの手法を前提とした研究デザイン、特に多段階にわたるランダム化比較試験デザインを開発することを最終年度の目的としている。

Medical research and policy development in individualized medicine; methodology development; evaluation; selection of appropriate treatment policies; definition and estimation of results; and The methodology of causal inference in statistics is incomplete. This year's research is related to the estimation of exposure effects due to time-dependent changes in the number of operations to be adjusted.(Inoue, Goto, Kondo and Shinozaki, BMC Medical Research Methodology 2022), Clinical Trials and Methodologies for Bridging Clinical Trials (Uemura, Shinozaki, Nomura and Shibata, Statistics in Biopharmaceutical Research, 2023), Simple explanation of mechanical learning methods and examples of causal inference (Inoue Shinozaki, Medical Science, 2022) In addition to the activities of the Society, the Japanese Society for Metrology and Biology held a joint conference with the Society for Statistical Correlation on the topic of "Foundations of Target Learning" and the first academic conference of the Society for Statistical Correlation on the topic of "Causal Media Analysis". The content of this lecture is: Tian Li·Shinozaki (Metrology Biology, Investigation)(Clinical Evaluation, Printing) In the end, we will continue to improve the quality of our products.

项目成果

The meaning of arrows: reflections on the assumption of faithfulness in causal directed acyclic graphs

箭头的含义：对因果有向无环图中忠实性假设的反思

• 发表时间: 2020
• 作者: Suzuki E;Shinozaki T;Yamamoto E
• 通讯作者: Yamamoto E

Two-stage sampling framework for combining case-cohort studies from partially overlapped cohorts with different timings of biomarker measurement

用于将部分重叠队列的病例队列研究与不同生物标志物测量时间相结合的两阶段抽样框架

• 发表时间: 2021
• 作者: Aya Kuchiba;Tomohiro Shinozaki
• 通讯作者: Tomohiro Shinozaki

Improving g-estimation of structural nested mean models in randomized trials with partial compliance using auxiliary covariates: application to survival data for metastatic breast cancer

使用辅助协变量改善随机试验中结构嵌套均值模型的 g 估计，并部分符合要求：在转移性乳腺癌生存数据中的应用

• 发表时间: 2020
• 作者: 楊 昊天;難波 一輝;野村俊一;藤本聖，佐藤美佳;Tomohiro Shinozaki
• 通讯作者: Tomohiro Shinozaki

Classifying structures of possible biases in naive analyses with missing data

对缺失数据的朴素分析中可能存在偏差的结构进行分类

• 发表时间: 2022
• 作者: Tomohiro Ishii and Kazuteru Namba;堀川 輝,髙井 伸和;Tomohiro Shinozaki
• 通讯作者: Tomohiro Shinozaki

Effectiveness of remdesivir in hospitalized nonsevere patients with COVID-19 in Japan: A large observational study using the COVID-19 Registry Japan.

• DOI: 10.1016/j.ijid.2022.02.039
• 发表时间: 2022-05
• 期刊: International journal of infectious diseases : IJID : official publication of the International Society for Infectious Diseases
• 作者: Tsuzuki S;Hayakawa K;Uemura Y;Shinozaki T;Matsunaga N;Terada M;Suzuki S;Asai Y;Kitajima K;Saito S;Yamada G;Shibata T;Kondo M;Izumi K;Hojo M;Mizoue T;Yokota K;Nakamura-Uchiyama F;Saito F;Sugiura W;Ohmagari N
• 通讯作者: Ohmagari N