概要
**コフィン氏とアレミ氏（2021年）**は、観察データを用いて、患者の病歴に基づいた抗うつ薬の比較有効性をどのように検討できるかを実証しています。著者は、国立精神衛生研究所のSTAR*Dデータベースから得た4,041人の患者のデータを分析し、患者の病歴を層別化することで、抗うつ薬の使用と治療反応の交絡因子を取り除くことができると発見しました。この分析から、5つの異なる抗うつ薬の処方につながる5つの因果モデルが開発され、患者の病歴に基づいて抗うつ薬を推奨する意思決定支援ツールとして機能します。このモデルは、特定の患者に対して異なる予測をしており、例えば、神経疾患とPTSDを持つ患者には、他の抗うつ薬よりもベンラファキシンの方が効果があることが示唆されました。この研究は、観察データを用いた、過去の病気の病歴に基づいた、個別化された抗うつ薬の処方の可能性を示唆するものです。
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精密医療における表現型の役割：抗うつ薬の転帰に基づく処方
Timothy Coffin、George Mason University Farrokh Alemi、George Mason University
要約
この論文では、観察データを用いて薬剤の比較有効性をどのように検証できるかを示しています。これらのデータでは、抗うつ薬の影響は、患者の病歴、過去の投薬、人口統計学的特徴と交絡しています。本稿では、交絡を除去できるように観察データを均衡化する方法を示します。
はじめに
うつ病患者の大多数（60％以上）は、最初の抗うつ薬では効果がありません。この論文では、抗うつ薬の処方を改善するための意思決定支援ツールを開発し、配布します。
患者の表現型は、抗うつ薬への反応に影響を与えることが示されています。うつ病の種類によって、必要な抗うつ薬は異なります。
遺伝子プロファイリングによる抗うつ薬の精度の向上を試みた研究者は、さまざまな成果を上げています。この研究では、抗うつ薬への反応を予測する上で、病歴の利用に焦点を当てています。
方法
データソース: 国立精神衛生研究所のSTAR*Dデータベースを使用しました。データは、専門医療機関とプライマリケア機関の両方を含む、全国41の臨床施設の4,041人の患者から7年間にわたって収集されました。
研究対象の抗うつ薬: STAR*Dの患者には、次の5つの抗うつ薬のいずれかが処方されました。(a) ブプロピオン、(b) シタロプラム、(c) シタロプラムとブプロピオンの併用、(d) シタロプラムとブスピロンの併用、(e) ベンラファキシン。本研究では、4段階の治療を行い、各段階の治療を最大14週間継続することができました。
抗うつ薬への反応の共変量: 31の患者の状態
転帰: 転帰は、抗うつ薬の使用後1年間のハミルトンうつ病評価尺度で測定されたうつ病症状の50％の減少として測定された症状の寛解でした。
因果関係分析の方法: STAR*Dデータを観察データとして分析します。本研究の主要評価項目は、12ヶ月後の寛解でした。独立変数は、うつ病の33の併存疾患でした。治療変数は、投与された上位5つの抗うつ薬でした。転帰変数である12MRは、患者が本研究の12ヶ月フォローアッププログラムに登録されたことを示す指標でした。
特徴量削減の方法: 抗うつ薬の影響は、多くの共変量と交絡しています。私たちの因果モデリングのアプローチでは、層別化が必要です。多数の変数の層別化は現実的ではありません。分析の予備段階として、層別化を使用できるように共変量の数を減らします。特徴量削減には、Pearlによって最初に確立された手順である、マルコフブランケット内の親（PMB）を使用します。抗うつ薬のマルコフブランケットは、抗うつ薬を他のすべての共変量から方向的に分離する共変量の集合です。マルコフブランケット内の親とは、抗うつ薬の前に発生する共変量を指します。
Pearlは、PMB共変量の層別化を、転帰（薬剤への反応）から治療変数（抗うつ薬の使用）へのバックドアパスを遮断することであると述べています。最後のステップでは、層別化共変量均衡化（SCB）を使用して、抗うつ薬の因果関係を評価しました。
因果モデリングの方法: 抗うつ薬とPMB内の変数のセットごとに、層別化共変量均衡化を繰り返し使用して、PMB内の各変数と抗うつ薬がうつ病症状に与える影響を評価しました。抗うつ薬とPMB変数の因果関係を評価するために、層別化共変量均衡化（SCB）を開発しました。
結果
最初の4,041人の参加者のうち、2,876人の「評価可能な」人がレベル1の結果に含まれました。レベル2の結果には、レベル1で無症状にならなかった1,439人が含まれています。レベル3の結果には377人が、レベル4の結果には142人が含まれています。各レベルで、患者には薬剤または薬剤の組み合わせと治療が処方されました。
5つの抗うつ薬の組み合わせの有効性を評価しました。STAR*Dデータには、抗うつ薬の処方に先行する33の変数がありました。抗うつ薬ごとに、異なる変数セット（33変数よりかなり少ない）が層別化されました。
考察
薬剤の比較有効性の研究は、その性質上、実際の環境内で、（通常は患者の併存疾患に制限を必要とする）ランダム化を行わずに検証する必要がある実用的な問題です。このため、電子カルテ内の既存の観察データを使用して、抗うつ薬の比較有効性を評価する必要があります。幸いなことに、これらのデータはますます利用可能になっています。開発されたモデルに基づくと、ベンラファキシンを使用している神経学的障害とPTSDを併発している患者は、症状が寛解する確率が61.18％です。対照的に、シタロプラムとブスピロンの併用、シタロプラムとブプロピオンの併用、シタロプラム単独、またはブプロピオン単独を使用した場合、寛解に至るのはそれぞれ41.81％、36.58％、31.90％、29.36％でした。神経学的障害とPTSDを併発している患者は、ベンラファキシンの恩恵をより多く受けていることは明らかです。
本稿では、観察データにおける抗うつ薬の比較有効性を分析する手順を示しました。治療に対する抗うつ薬の影響に関する因果関係（交絡のない）モデルを繰り返し構築することができました。抗うつ薬のマルコフブランケット内の変数を層別化することで、すべての患者の併存疾患の影響を除去することができました。抗うつ薬のマルコフブランケット内の親のサブセットが小さいため、治療に対する反応を予測するモデルを構築することができました。さらに、これらのモデルは、特定の患者に対して異なる予測を示しており、患者の病歴を調整することの重要性を裏付けています。患者によっては、ある薬剤が好まれ、別の患者には別の薬剤が好まれました。
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精密医療：フェノタイプに基づく抗うつ薬の結果ベース処方
イントロダクション
多くのうつ病患者（60%以上）は、最初の抗うつ薬で効果がありません。この問題に対処するため、フェノタイプ（患者の医学的特徴）に基づいて抗うつ薬を処方する方法が研究されています。
研究目的
この論文は、観察データを用いて抗うつ薬の比較効果を検討する方法を示しています。観察データでは、抗うつ薬の効果は患者の病歴や過去の薬物治療、人口統計学的特性などと混同されていますが、これを取り除く手法を紹介します。
研究対象
本研究では、アメリカ国立精神衛生研究所のSTAR*Dデータベースを使用しました。41の医療施設から4,041人の患者のデータを収集し、専門医療とプライマリケアの両方の設定が含まれています。
主要な発見
原因モデルを構築し、33の共変量のうちそれぞれ0、6、2、2、3が特定の抗うつ薬の影響を受けることを示しました。これら5つの原因モデルは、患者の病歴に基づいて抗うつ薬を推奨するための意思決定支援ツールとして使用できます。
結論
観察データを用いて複数の原因モデルを構築することが可能であり、抗うつ薬の効果を正確に予測できることが示されました。
政策や実践への影響
この情報は患者に推奨する治療法を劇的に変える可能性があります。例えば、神経障害とPTSDを持つ患者には、Venlafaxineが最も効果的であることが示されています。
方法
- データの出典: STAR*Dデータベースを使用。
- 研究対象抗うつ薬: Buproprion、Citalopram、CitalopramとBupropionの組み合わせ、CitalopramとBuspironeの組み合わせ、Venlafaxine。
- 共変量: 33の患者条件。
- 結果の測定: 1年間の抗うつ薬使用後の症状の寛解。
結果
4,041人の参加者のうち、2,876人がレベル1の結果に含まれました。レベル2の結果には、レベル1で症状が改善しなかった1,439人が含まれました。レベル3の結果には377人、レベル4の結果には142人が含まれています。
各レベルで患者には薬や薬の組み合わせが処方されました。5つの抗うつ薬の組み合わせの有効性を評価しました。
ディスカッション
抗うつ薬の比較効果の研究は実用的な質問であり、現実の環境で検証されるべきです。幸運にも、電子健康記録内でこのようなデータがますます利用可能になっています。モデルによると、神経障害とPTSDを持つ患者がVenlafaxineを使用すると、61.18%の確率で症状が寛解します。他の抗うつ薬では寛解率が低いことが示されています。
この論文は、観察データを用いて抗うつ薬の比較効果を分析する手順を示しています。患者の共病を考慮した原因モデルを構築することができ、特定の患者には一つの薬が、他の患者には別の薬が適していることを示しました。
結論
フェノタイプに基づく抗うつ薬の結果ベースの処方は、患者の病歴に基づいて抗うつ薬を選択するための効果的な方法であることが示されました。このアプローチは、患者の個々の特徴に合わせた治療法の選択を可能にし、治療効果を高める可能性があります。
