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

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。

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。