文献情報
文献番号
200823006A
報告書区分
総括
研究課題名
バイオマーカーを導入した原発性乳癌の集学的治療アルゴリズムの構築と意思決定過程の定式化に関する研究
課題番号
H18-3次がん・一般-007
研究年度
平成20(2008)年度
研究代表者(所属機関)
戸井 雅和(京都大学医学部附属病院 乳腺外科)
研究分担者(所属機関)
- 冨田 勝(慶應義塾大学環境情報学部先端科学研究所)
- 内藤 泰宏(慶應義塾大学環境情報学部先端科学研究所)
- 近藤 正英(国立大学法人筑波大学人間総合科学研究科ヒューマン・ケア科学保健医療政策学分野)
- 古田 榮敬(財団法人がん集学的治療研究財団)
- 稲本 俊(財団法人田附会興風会医学研究所北野病院)
- 笹野 公伸(東北大学医学研究科病理診断学分野)
- 林 慎一(東北大学大学院医学系研究科保健学専攻基礎検査学医学講座分子機能解析学分野)
- 黒井 克昌(東京都立駒込病院臨床試験科外科)
- 石濱 泰(慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科)
- 増田 慎三(独立行政法人国立病院機構大阪医療センター)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 疾病・障害対策研究分野 第3次対がん総合戦略研究
研究開始年度
平成18(2006)年度
研究終了予定年度
平成20(2008)年度
研究費
38,280,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書(概要版)
研究目的
わが国における乳癌罹患患者数は急激に増加しており、治療成績の向上、治療の効率化、QOLの改善を同時に図る必要がある。集学的診療基盤の上で、個別化医療の展開を可能にする診療アルゴリズムの構築が求められている。
研究方法
集学的で効率的な診療アルゴリズムを開発することを目的として、意思決定過程の定式化、医療経済効率性の評価、シミュレーション、新しいバイオマーカーの導入、新規バイオマーカーの開発に取り組んだ。具体的には、原発性乳癌の治療方針決定に影響を及ぼす腋窩リンパ節転移の予測、術前化学療法時の効果予測などに関する数理モデルの開発と新たな診療データベースを用いたモデルの精度向上、医療経済性の検討においてはG-CSF予防的投与における第3世代化学療法の遂行性向上と経済効率性改善に関する研究、乳癌化学予防の経済効率性に関する検討などを行い、バイオマーカーに関しては、遺伝子シグナチャー、ホルモン療法の効果予測因子、化学療法効果予測因子、抗HER2療法効果予測因子、初期浸潤マーカー、血管新生マーカーに関する研究を行った。
結果と考察
意思決定の定式化に関して、機械学習モデルを改良、高い予測精度と汎用性を持つようになった。SVM-FSによる変数選択後に決定木により予測モデルを構築する方法を開発した。大規模データベースの構築、システム化、汎用インターフェイスを研究した。
予防的G-CSFは使い方を工夫することで治療成績向上と医療財政支出節減の双方に効果がある可能性を示した。乳癌発症高リスク患者を対象にするホルモン療法を推奨することは医療財政支出として社会的に受け入れられうることが示唆された。遺伝子シグナチャーを導入したアルゴリズムを構築、治療成績の向上、QOLの改善、医療経済効率性の向上に寄与する可能性が示された。新規バイオマーカーに関しては、ホルモン療法、化学療法、抗HER2療法の効果予測と治療効果モニタリングに関して新規マーカーが同定精製された。リン酸化ペプチドプロテオミクス法を用いて乳癌細胞内のリン酸化サイトのダイナミクスを測定した。初期浸潤、血管新生の新規マーカー候補を見出した。
予防的G-CSFは使い方を工夫することで治療成績向上と医療財政支出節減の双方に効果がある可能性を示した。乳癌発症高リスク患者を対象にするホルモン療法を推奨することは医療財政支出として社会的に受け入れられうることが示唆された。遺伝子シグナチャーを導入したアルゴリズムを構築、治療成績の向上、QOLの改善、医療経済効率性の向上に寄与する可能性が示された。新規バイオマーカーに関しては、ホルモン療法、化学療法、抗HER2療法の効果予測と治療効果モニタリングに関して新規マーカーが同定精製された。リン酸化ペプチドプロテオミクス法を用いて乳癌細胞内のリン酸化サイトのダイナミクスを測定した。初期浸潤、血管新生の新規マーカー候補を見出した。
結論
一連の研究は、QOLの改善を図りながら、原発性乳癌の治療生存成績を向上させ、医療財政的支出の抑制にも有効であると結論された。
公開日・更新日
公開日
2009-04-16
更新日
-