メタアナリシスと観察研究を統合した個別化医療モデル開発の方法論的実践的研究

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個人データネットワークメタアナリシスにより、SDMツールを作成するため、①うつ病に対する抗うつ剤のRCT約100本の個人レベルデータを英国Oxford大学と共同で、②うつ病に対する種々の精神療法のRCT約60本の個人レベルデータをオランダ国Radboud大学と共同で収集し、現在データクリーニングおよびハーモナイズ中である。また、メガトライアル・データとしては、スマートフォン認知行動療法アプリによる閾値下うつ病の大学生を対象としたメガトライアル1（サンプルサイズ1600人）を1年後追跡まで完了し、さらに閾値下うつ病の一般成人を対象としたメガトライアル2（予定サンプルサイズ5200人）を実施中で2022年度中に1200人までエントリーを進めた。個人データメタアナリシスでプラセボ群で予後予測因子を同定して予後予測モデルを作成し、これを治療するときの効果修飾因子を同定して治療効果予測モデルを作成するという理論的アプローチについては、認知症におけるプラボ対象ドネペジル臨床試験の個人データ（8試験、3,156名）を用いた解析を行った。予後予測モデルでは、試験開始後24週時点の認知機能（ADAS-cog得点）は、年齢（-0.11; 95%CrI, -0.17 to -0.05）、試験開始時のADAS-cog得点（0.95; 0.91 to 0.99）、CDR-SB得点（0.36; 0.16 to 0.55）に関連していた。また、試験開始時の抗精神病薬の使用は、ドネペジルによる治療において、潜在的な効果修飾因子である可能性が示唆された（2.00; -0.02 to 4.26）。一方、メガトライアルデータから予後予測因子と効果修飾因子を検討するという手法については、最近機械学習による新しいアプローチが開発されてきたので、私たちがすでに実施した抗うつ剤のメガトライアルから、個人にマッチした効果予測を行うモデルを開発した。