テーラーメード医療実現に向けての統計的基盤技術の開発と研究

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本年度は、テーラーメード医療の実現のための基盤を構築・整備する目的で以下の研究を実施した.1.マイクロアレイデータの解析方法の開発に関しては,遺伝子発現状況に‘通常On',‘異常On'および‘Off'の概念を導入し,データの数理構造を詳細に定式化し,その特徴を活かした頑健な解析方法を提案した.さらに,現実の医学データに適用し,従来法の解析方法による結果との比較を行い,その効率や精度が優れていることを検証した.2.分子疫学研究や社会科学研究のデータ分析をとおして,コホート研究に基づく研究デザインに関する手法の検討を行った.離散データ解析を中心に,正確推測に関する検討や,一般化線形・非線形モデル,EMアルゴリズム,一般化推定方程式等の計算法に関する検討を行った.3.変化係数を線形なクラスに限定することで一般化推定方程式を利用し推測方法を開発した.4.高次元・大標本の枠組みでの正準判別変量の個数に関する検定統計量の漸近展開の導出、Wilksのラムダ分布の高次元漸近展開公式と、その誤差限界を導出した。また、統計手法の改良に関しては、マハラノビス距離による判別法の改良を行った。高次元データ解析手法では、主成分を利用した層別化逆回帰法を提案した.また,モデル選択のための情報量規準のリスクに対するバイアスをできるだけ簡単に補正する方法に関して研究を行った.5.数理モデルに含まれる未知母数の推測の方法として,最適変換の探索に焦点をあて,Box & Cox変換のおよびベキ正規分布を基盤とする方法の研究を行った.