Research on nonlinear regression models for estimating treatment effects in clinical cancer research

临床癌症研究中评估治疗效果的非线性回归模型研究

• 批准号: 22K11937
• 负责人: 下川 敏雄
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Wakayama Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K11937/
• 关键词: アンサンブル樹木法; 治療効果モデル; Meta-learner; 異質性治療効果; サブグループ同定法; 生存時間解析; がん臨床研究; リアルワールド・データ

今年度は，既存の治療効果モデルの整理を中心に行なった．そこでは，治療効果モデルの前身と捉えることができるサブグループ同定法(Subgroup identification method)の整備から始まり，そこから治療効果モデルに発展したプロセスを整備した．また，既存の治療効果モデルを(1) 樹木構造接近法に基づく方法，(2) Meta-learner，に分けたうえで整理した．加えて，既存の治療効果モデルの特徴を数値検証で検証するとともに，それらの適応上の留意点について検討した．さらに，結果の解釈を支援するためのグラフィカル表現法について検討した．その研究成果について，日本計算機統計学会論文誌「計算機統計学」に投稿した．また，共有基底条件付き平均回帰(SCMR; Shared basis conditional mean regression, Powers et al., 2018)の概念のもとルール・アンサンブル法(Firedman & Popescu, 2008)に拡張した．SCMRでは，新規治療群と既存治療群のそれぞれで同じ基底関数を持つことを仮定するが，提案手法では，これらの基底関数に対する回帰パラメータの推定と刈込みを行うために，Group lasso法(Bakin, 1999)を用いた．この提案手法について，Statistics in Medicineにおいて採択された．同様の発想のもと，多変量適応型回帰スプライン(MARS)法のアンサンブル学習法版である，Bagging MARS法を拡張した．この提案手法については，日本計算機統計学会 第36回シンポジウムで発表した．さらに，研究動向の把握および生物統計家の交流を意図して，「第2回かごしまデータ科学シンポジウム」ならびに「第3回かごしまデータ科学シンポジウム」を開催した．

今年，我们重点整理现有的治疗效果模型。我们首先开发了一种亚组识别方法，可以被认为是治疗效果模型的前身，并开发了演变为治疗效果模型的过程。此外，现有的治疗效果模型被分为（1）基于树结构方法和（2）元学习器的方法。此外，我们通过数值验证验证了现有治疗效果模型的特点，并讨论了调整它们时应注意的事项。此外，我们考虑了一种图形表示方法来支持结果的解释。研究结果已提交给日本计算机统计学会的期刊《计算机统计》。此外，共享基础条件均值回归的概念（SCMR，Powers et al.，2018）被扩展到规则集成方法（Firedman & Popescu，2008）。在SCMR中，假设新的治疗组和现有的治疗组具有相同的基函数，但在所提出的方法中，使用了组套索方法（Bakin，1999）。该方法被医学统计学采用。基于同样的想法，我们扩展了 Bagging MARS 方法，它是多元自适应回归样条（MARS）方法的集成学习版本。该方法已在第 36 届日本计算机统计学会研讨会上提出。此外，我们还举办了“第二届鹿儿岛数据科学研讨会”和“第三届鹿儿岛数据科学研讨会”，旨在了解研究动态并促进生物统计学家之间的交流。

项目成果

Rule ensemble method with adaptive group lasso for heterogeneous treatment effect estimation

• DOI: 10.1002/sim.9812
• 发表时间: 2023-06
• 期刊: Statistics in Medicine
• 影响因子: 2
• 作者: Ke Wan;Kensuke Tanioka;Toshio Shimokawa

Pythonを用いた臨床試験における中央モニタリングレポートの自動作成プログラムの構築

使用Python构建临床试验中央监测报告自动创建程序

• 发表时间: 2023
• 作者: Ke Wan;Kensuke Tanioka;Toshio Shimokawa;北山恵・下川敏雄
• 通讯作者: 北山恵・下川敏雄

臨床研究法下における非特定臨床研究の実施状況の地域差に関する検討

临床研究法下非特定临床研究实施状况的地区差异审查

• 发表时间: 2023
• 作者: Ke Wan;Kensuke Tanioka;Toshio Shimokawa;北山恵・下川敏雄;笹山洋子・下川敏雄
• 通讯作者: 笹山洋子・下川敏雄

Causal bagging multivariate adaptive regression splines via adaptive group lasso

通过自适应组套索的因果套袋多元自适应回归样条

• 发表时间: 2023
• 作者: He Guanwenqing;Wan Ke;丸尾和司;下川敏雄
• 通讯作者: 下川敏雄