Epidemiologic studies of antidiabetic drugs and cancer risk: TMLE method, bias analysis and Mendelian randomization

抗糖尿病药物与癌症风险的流行病学研究：TMLE 方法、偏倚分析和孟德尔随机化

• 批准号: 21K10500
• 负责人: 後藤 温
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Yokohama City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K10500/
• 关键词: 糖尿病; がん; ゲノム疫学; 疫学; 糖尿病; がん; ゲノム疫学; 疫学

本研究は， 世界最大規模の医療データであるレセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）および国内外の大規模ゲノムコホートのデータを用いて，機械学習と統計的因果推論を融合させるTMLE（Targeted Maximum Likelihood Estimation），メンデルのランダム化法（MR法）をはじめとする画期的な因果推論の方法論を適用することにより交絡を制御して，糖尿病治療薬とがんリスクとの関連を明らかにすることが目的である。本研究により，糖尿病治療薬とがんリスクに関して総合的に評価し，がん予防に資するエビデンスを提供することを目標としてる。2021年度は、本研究を行うために、NDBおよびUK biobankデータの利用申請を行い、両データ共に、利用申請が承認された。UK biobankは、2021年度中にデータへのアクセスが可能となり、約50万人におけるゲノム網羅的遺伝子多型情報、糖尿病の有無、糖尿病治療薬の仕様、がん罹患の情報を収集し、粗解析を実施し、2022年度には、MR法の方法論を検討する論文を分担研究者の田栗正隆氏とともに、発表した。MR法は、SNP-exposure、SNP-outcomeのtwo sampleデータを用いて分析する方法論が発展しているが、UK biobankなどのone sampleデータを用いた検討は限定的である。本研究では、two-stage residual inclusion (2SRI) 推定量 と limited-information maximum likelihood (LIML) 推定量によるMR推定を検討した。2値アウトカムの場合は、LIMLが有用であることが示唆された。現在、UK biobankデータを用いた論文を投稿中である。NDBについては、厚生労働省からデータを受領する見込みであったが、データ抽出に時間を要しており、現時点でまだデータを受領できていない状況であり、2023年度中にデータ受領次第、早急にデータ加工と分析を進める予定である。

这项研究旨在通过应用突破性的因果推理方法（例如TMLE（目标最大似然估计））来控制混杂，该方法将机器学习与统计因果推理结合在一起，以及Mendel的随机化方法（MR），使用世界上最大的医学数据，以及来自日本和Abroad的大型基因组队列的数据。这项研究旨在对抗糖尿病药物和癌症风险进行全面评估，并提供有助于预防癌症的证据。在2021财年中，提交了使用NDB和UK Biobank数据进行此研究的申请，并批准了两个数据使用的申请。英国生物库将能够在2021财年期间访问数据，收集有关基因组覆盖的遗传多态性的全面信息，无论是否存在糖尿病，糖尿病药物的规格以及大约500,000人的癌症发生率，并进行了癌症。在2022财年，它发表了一篇论文，研究了MR方法的方法，共享研究人员Taguri Masataka。尽管MR方法已经开发了分析来自SNP暴露和SNP结果的两个样本数据，但使用来自英国生物库的一个样本数据的研究有限。在这项研究中，我们使用两阶段残差包含（2SRI）估计器和有限信息最大似然（LIML）估计器研究了MR估计。有人提出，在二元结果的情况下，LIML很有用。目前，我正在使用英国生物库数据提交论文。关于NDB，预计将从卫生部，劳动和福利部收到数据，但是数据提取需要时间，目前尚未收到，并且在2023财政年度收到数据后，数据处理和分析将立即进行。