患者特性に応じた関節リウマチの精密医療アルゴリズム研究：個人データメタアナリシス

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本研究の目的は、個々の関節リウマチ患者に対し、複数の治療薬の効果を予測する個別化医療アルゴリズムを作成することである。本研究では、新しい個人データメタアナリシスに基づき段階モデリングプローチを開発するため、2つのステップで行う予定である。まず、第一ステップとして、2つの治療だけを比較する解析をし、モデリング方法を検証し改良する。第二ステップとして、作成したモデルをもとに複数の治療を対象とする解析方法に発展させる。過去1年間で第一ステップを遂行している。二つの治療薬における治療効果の予測モデルが構築されており、現在結果解釈・論文作成を行っている。同時に、第二ステップもはじめて、プロトコルの作成とデータ収集を並行している。第一ステップでは、生物学的製剤であるセルトリズマブと従来型抗リウマチ薬の有効率を比較した。二段階モデルによって、個々の関節リウマチ患者に対し、年齢・性別・臨床的特徴・検査結果などベースライン特性から、セルトリズマブと従来型抗リウマチ薬をそれぞれ受けると、臨床的寛解になる確率と比較したリスク比が予測できる。結果、セルトリズマブは常に従来型抗リウマチ薬より有効率が高いが、一部軽症の患者に従来型抗リウマチ薬も相当な奏功率が期待できるため、生物学的製剤の適正使用につながると考えられる。臨床現場の医師と患者の意思決定を促進するため、予測の結果を可視化しインタラクティブに提示する予定で、現在R shinyウェブアプリの構築に取り組んでいる。また、第一ステップの結果をまとめて論文化しており、今年度中に国際学術誌に投稿し発表する予定である。同時に、第二ステップも鋭意準備している。現在では、同定した計63個の臨床試験について独立したデータシェアリングプラットフォームを通じて、個人データの提供が承認され、データにアクセスを得ており、データクリーニングに取り組んでいる。