リウマチ治療最適化に資する個人データメタ解析に基づく個別化治療アルゴリズムの開発

基于个人数据元分析开发个性化治疗算法，有助于优化风湿病治疗

• 批准号: 22K21112
• 负责人: LUO YAN
• 金额: $ 1.5万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-08-31 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K21112/
• 关键词: 個人データメタ解析; 個別化治療; 予測アルゴリズム; 関節リウマチ

関節リウマチは関節の変形をきたす難病であり、患者の生活の質QOLを低下させる。QOLの維持・改善のためには、各患者に対し最適な治療薬を早期に投与することが望ましい。しかし、従来のエビデンスでは、各種リウマチ治療薬に対する患者個人への有効性を予測できない。そのため 、実臨床では患者に対し不適切な薬が処方される場合があり、QOLの悪化と不要な治療費増加につながっている。本研究の目的は、各患者に最適な治療選択の予測に資する個別化医療アルゴリズムを開発することである。今年度に主にデータ収集・処理をしていた。具体的に、関節リウマチに関するランダム化比較臨床試験を網羅的に検索し包含基準を満たす研究を同定した。個人データをvivli.orgという第三者プラットフォームに申請し、独立した審査委員会から承認を受けた。その後、試験の主要研究者にデータを匿名化しプラットフォームにアップロードされ、データにアクセスし処理していた。入手した臨床試験計63件であり、個々の試験において、各変数の定義や変数名が違っているため、データ統合の必要がある。現在データクリーニングに取り組んでいる。

The joint shape is difficult, and the quality of life of the patient is low. QOL maintenance, improvement, and early treatment for each patient The patient's effectiveness in predicting the outcome of various treatment options In clinical practice, the patient is not appropriate for the prescription, and the QOL is not required to increase the treatment cost. The aim of this study is to develop personalized medical care for patients with predictive information on optimal treatment options. This year's main event is the collection of information. Specific, joint, and comparative clinical trials include baseline studies. The individual is entitled to receive an application from an independent review committee. After the trial, the principal investigator of the trial was anonymized, and the trial was processed. 63 clinical trials were carried out, including the definition of each number and the necessity of integration. Now let's get started.