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J-GLOBAL ID：201502281080253328   整理番号：15A0164385

筋萎縮性側索硬化症の進行を予測するための臨床試験データのクラウドソース型解析

Crowdsourced analysis of clinical trial data to predict amyotrophic lateral sclerosis progression

著者 (26件)： KUEFFNER Robert (German Res. Center for Environmental Health, Munich, DEU) ,  KUEFFNER Robert (Ludwig-Maximilians-Univ., Munich, DEU) ,  HAWE Johann (Ludwig-Maximilians-Univ., Munich, DEU) ,  ZACH Neta (Prize4Life, Massachusetts, USA) ,  LEITNER Melanie L (Prize4Life, Massachusetts, USA) ,  NOREL Raquel (IBM, New York, USA) ,  STOLOVITZKY Gustavo (IBM, New York, USA) ,  SCHOENFELD David (Massachusetts General Hospital, Massachusetts, USA) ,  SCHOENFELD David (Harvard Medical School, Massachusetts, USA) ,  WANG Liuxia (Sentrana Inc., Washington, DC, USA) ,  LI Guang (Sentrana Inc., Washington, DC, USA) ,  FANG Lilly (Latham&Watkins LLP, California, USA) ,  MACKEY Lester (Stanford Univ., California, USA) ,  HARDIMAN Orla (Beaumont Hospital and Trinity Coll. Dublin, Dublin, IRL) ,  CUDKOWICZ Merit (Massachusetts General Hospital, Massachusetts, USA) ,  SHERMAN Alexander (Massachusetts General Hospital, Massachusetts, USA) ,  ERTAYLAN Gokhan (Univ. Luxembourg, Esch/Alzette, LUX) ,  GROSSE-WENTRUP Moritz (Max Planck Inst. for Intelligent Systems, Tuebingen, DEU) ,  MEYER Timm (Max Planck Inst. for Intelligent Systems, Tuebingen, DEU) ,  SCHOELKOPF Bernhard (Max Planck Inst. for Intelligent Systems, Tuebingen, DEU) ,  HOTHORN Torsten (Univ. Zuerich, Zuerich, CHE) ,  VAN LIGTENBERG Jules (Orca XL Problem Solvers, Amsterdam, NLD) ,  VAUGHAN Rubio (Orca XL Problem Solvers, Amsterdam, NLD) ,  MACKE Jakob H (Max Planck Inst. for Biological Cybernetics and Bernstein Center for Computational Neuroscience, Tuebingen, DEU) ,  TRAN Linh (Univ. California, Berkeley, California, USA) ,  LEITNER Melanie L (Biogen Idec, Massachusetts, USA)
資料名： Nature Biotechnology  (Nature Biotechnology)
巻： 33  号： 1  ページ： 51-57  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： H0870A  ISSN： 1087-0156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 筋萎縮性側索硬化症(ALS)は致死性の神経変性疾患であり,その臨床症状は極めて多様である。そのため診断および効果的な治療が困難であり,疾患の進行を推測する優れたツールが必要となっている。本論文では,DREAM-Phil Bowen ALS Prediction Prize4Lifeチャレンジの結果を紹介する。このクラウドソーシングコンペティションの参加者は,標準化および匿名化した第II/III相臨床試験のALS患者1822例に関して疾患の進行を予測するアルゴリズムを開発した。最も優れた2つのアルゴリズムは,コンペティションの主催者が設計した方法およびALS臨床医の予測よりも優れていた。優勝した2つのアルゴリズムを将来の臨床試験計画に用いれば,試験に必要な患者数を20%以上削減することが可能と推測される。このコンペティションでは,尿酸,クレアチニン,さらには意外なことに血圧などが疾患進行の潜在的な非標準的予測因子であることが分かり,ALSの病理生物学的性質が明らかにされた。この解析から,臨床試験データを用いるクラウドソーシングコンペティションによってALSの研究開発が促進される可能性が示された。Copyright Nature Publishing Group 2015

シソーラス用語： *筋萎縮性側索硬化症 ,  第二相試験 ,  第三相試験 ,  *臨床試験 ,  *計算機利用 ,  神経系疾患 ,  標準化 ,  秘密 ,  *病状経過 ,  *アルゴリズム ,  血圧 ,  因子 ,  病理学 ,  *データ解析 ,  ラクタム ,  窒素複素環化合物 ,  ウレア化合物 ,  ヒドロキシ化合物
準シソーラス用語： *クラウド【IT】 ,  データ標準化 ,  フェーズ2臨床試験 ,  フェーズ3臨床試験 ,  *疾患進行 ,  匿名化【個人情報】 ,  *予測アルゴリズム ,  予測因子

分類 (3件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  神経系疾患の治療一般  (GN05010N) ,  神経系の診断  (GN02000H)

物質索引 (2件)： クレアチニン ,  尿酸

タイトルに関連する用語 (5件)： 筋萎縮性側索硬化症 ,  予測 ,  臨床 ,  試験データ ,  解析