慢性心不全の病態と予後規定因子探索のための多変量経時データ解析モデルの開発

本研究では，2006~2010年に東北大学を含む東北地区24基幹病院において登録された10,219名の慢性心不全及びその高リスク患者コホート（CHART-2研究）の登録データを用い、予後リスクの層別化と心疾患イベントのリスク要因探索を行う。今年度の研究実績として、心疾患イベントの登録と、年一回の調査による身体所見、生化学データ、心エコーデータ、投薬情報その他CHART-2研究のデータ登録作業を継続し、2023年3月末をもって登録時から10年次までの登録作業を完了した。研究実績としては、１）CHART-2研究に基づく臨床、疫学研究を進め、1）機械学習（random　forest）を用いた慢性心不全患者の層別化について研究を行い学会、論文にて公表した。また、２）慢性心不全患者における心臓再同期療法の利用と有効性についての研究、３）慢性心不全に対する抗血栓療法における癌と心房細動の既往が予後に与える影響についての研究についても成果も論文発表した。これらの臨床、疫学研究から得られた知見を統計学的にモデル化し予後リスクの層別化を行うため、生存データの判別に最適化された経時データの層別のための関数主成分分析の開発を行った。現在、理論面での検討とCHART-2研究のコホートデータを用いた検証のためのプログラム開発を行うとともに、コンピューターシミュレーションによる検討を行うためプログラム開発を行い、論文を作成中である。

本研究では，2006~2010年に東北大学を含む東北地区24基幹病院において登録された10,219名の慢性心不全及びその高リスク患者コホート（CHART-2研究）の登録データを用い、予後リスクの層別化と心疾患イベントのリスク要因探索を行う。今年度の研究実績として、心疾患イベントの登録と、年一回の調査による身体所見、生化学データ、心エコーデータ、投薬情報その他CHART-2研究のデータ登録作業を継続し、2023年3月末をもって登録時から10年次までの登録作業を完了した。研究実績としては、１）CHART-2研究に基づく臨床、疫学研究を進め、1）機械学習（random　forest）を用いた慢性心不全患者の層別化について研究を行い学会、論文にて公表した。また、２）慢性心不全患者における心臓再同期療法の利用と有効性についての研究、３）慢性心不全に対する抗血栓療法における癌と心房細動の既往が予後に与える影響についての研究についても成果も論文発表した。これらの臨床、疫学研究から得られた知見を統計学的にモデル化し予後リスクの層別化を行うため、生存データの判別に最適化された経時データの層別のための関数主成分分析の開発を行った。現在、理論面での検討とCHART-2研究のコホートデータを用いた検証のためのプログラム開発を行うとともに、コンピューターシミュレーションによる検討を行うためプログラム開発を行い、論文を作成中である。