医学統計生物情報学

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教授 森田 智視
Satoshi MORITA, PhD, Professor btn

ゲノム情報に代表される高次元バイオマーカーなど多面的かつ複雑な情報を新治療法の開発に活用する取り組みが盛んに行われています。当教室では、医学統計学と生物情報学(バイオインフォマティックス)を融合させ、効果的な新規治療法(とくに個別化医療)の開発に貢献できる研究活動を行っていきます。

研究・教育について

医学統計学とバイオインフォマティックスを通じて早期臨床開発からリアルワールドデータを用いた市販後臨床研究までを連動的にサポートするための研究活動を行っています。医学統計ではベイズ流統計に基づいた新規臨床試験デザイン開発やオミックスデータに代表される高次元データ解析方法の開発を行います。ゲノム情報などのバイオマーカーデータを新治療法開発(効果予測因子探索など)に活用するためのバイオインフォマティックス研究にも積極的に取り組みます。また、患者quality of lifeをはじめとするpatient-reported outcomesの評価法とデータ解析法に関する研究も行います。医学研究者とのコラボレーションの中で議論した問題点の解決を大きなモティベーションとしてこれらの研究活動を積極的に推進しています。臨床研究をサポートするメンバーの一員として活躍できる人材育成を目標に指導していきます。

研究業績

  1. Morita S, Mueller P. Bayesian population finding with biomarkers in a randomized clinical trial. Biometrics, 2017.
  2. Morita S. Yamamoto H, Sugitani Y. Biomarker-based Bayesian randomized phase II clinical trial design to identify a sensitive patient subpopulation. Stat Med 33: 4008-4018, 2014.
  3. Morita S, Thall PF, and Mueller P. Prior effective sample size in conditionally independent hierarchical models. Bayesian Analysis. 7: 591-614, 2012.
  4. Morita S, Thall PF, Bekele BN, Mathew P. A Bayesian hierarchical mixture model for platelet derived growth factor receptor phosphorylation to improve estimation of progression-free survival in prostate cancer. Journal of the Royal Statistical Society, Series C (Applied Statistics). 59: 19-34, 2009.
  5. Morita S, Thall PF, Müller P. Determining the effective sample size of a parametric prior. Biometrics. 64: 595-602, 2008.

研究室

教授    森田 智視:smorita(at)kuhp.kyoto-u.ac.jp
(Office:+81-75-751-4717, Fax:+81-75-751-4767)
特定准教授  多田 春江:haru.ta(at)kuhp.kyoto-u.ac.jp
助教    魚住 龍史:uozumi(at)kuhp.kyoto-u.ac.jp
助教    上山 華栄:ueyamah(at)kuhp.kyoto-u.ac.jp
特定助教    阿部 寛康:hiroabe(at)kuhp.kyoto-u.ac.jp
秘書E-mail:secds01(at)kuhp.kyoto-u.ac.jp
(Phone: 075-751-3858, FAX: 075-751-4732)

臨床研究総合センターデータサイエンス部
URL: http://www.kuhp.kyoto-u.ac.jp/~iact/department/data_science/