臨床研究に寄り添う統計学の手法とは

生物統計学について、もう少し詳しくご説明しましょう。この分野の目的は、「医学・生物学領域に特有の問題を解決するための方法論を提供する」ことにあり、その方法論に統計学を用いることです。特に医学系の研究では、統計学は非常に重要なツールとなります。なぜならば、医学は主に人を対象としているわけですが、当然人を対象とした実験研究には大きな制約があります。基礎研究などではラットなどの動物を使い実験を行いますが、精度の高いデータが取りやすいように実験環境を制御することができます。しかし、より研究が進み、患者さんを対象にした臨床試験（Keyword-1）の段階になると、実験環境を一定にするということは難しく、人それぞれの個人差や、データを取ったときの状況などによって、結果にはどうしてもばらつきが生じます。（ラットでの実験でもこうしたばらつきは散見されます。）こうしたデータのばらつきの中には、人それぞれの状態や個人差に起因するばらつきと、治療効果によるばらつきが混在するため、治療の効果だけを正確にはかることが難しくなります。この場合、個体差によるばらつきをノイズと呼び、治療効果によるばらつきをシグナルと呼ぶことがあります。ここで検出したいシグナルである治療効果を正しく評価するために、生物統計学の手法が非常に有用となるのです。専門的には、分散分析という手法においては、全体でのデータのばらつき（偏差平方和）を求め、それをシグナルとノイズに分解し、その比によって治療効果の有無を判断する、といったことが行われます（図参照）。また、ノイズの方も無視してよいものではなく、場合によっては誤差やノイズに含まれる部分が本質的に重要なことにもなりえます。ノイズに含まれる部分をさらに分析していくことによって、ある医薬品がどのようなタイプの人にどのような作用を及ぼすか、どのような状況でどのような効果や副作用を見せるか、といった個別の評価に直結するからです。

近年見られる遺伝子治療など最先端の研究が進むにつれ、生物統計学の手法は治療、術式、医薬品の開発などのあらゆる研究シーンで必要とされていくはずです。すでにアメリカでは統計学者は人気職業の10傑に入っているほどです。現在の日本において、横浜市立大学は生物統計学研究に適した環境があり、そのことに感謝するとともに、人材を輩出していくという使命感を感じています。