[논문 리뷰] On Estimation of Optimal Treatment Regimes For Maximizing t-Year Survival Probability

Runchao Jiang, Wenbin Lu외 2명|arXiv (Cornell University)|2014. 07. 29.

Advanced Causal Inference Techniques참고 문헌 18인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 개인화된 치료 제도 하에서 t년 생존 확률에 대한 비모수적 추정기법을 제안하고, 이 확률을 최대화하는 최적의 치료 제도를 식별하기 위해 가치 기반 최적화 알고리즘을 개발한다. 이 방법은 역확률가중치화와 카프칸-마이어 추정을 사용하며, 유도된 최적 제도 하에서 생존 추정기의 점근적 정규성을 확립한다.

ABSTRACT

A treatment regime is a deterministic function that dictates personalized treatment based on patients' individual prognostic information. There is a fast-growing interest in finding optimal treatment regimes to maximize expected long-term clinical outcomes of patients for complex diseases, such as cancer and AIDS. For many clinical studies with survival time as a primary endpoint, a main goal is to maximize patients' survival probabilities given treatments. In this article, we first propose two nonparametric estimators for survival function of patients following a given treatment regime. Then, we derive the estimation of the optimal treatment regime based on a value-based searching algorithm within a set of treatment regimes indexed by parameters. The asymptotic properties of the proposed estimators for survival probabilities under derived optimal treatment regimes are established under suitable regularity conditions. Simulations are conducted to evaluate the numerical performance of the proposed estimators under various scenarios. An application to an AIDS clinical trial data is also given to illustrate the methods.

연구 동기 및 목표

• 시간-이벤트 결과를 갖는 임상 연구에서 환자의 t년 생존 확률을 최대화하는 개인화된 치료 제도를 식별하는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• 혼동 요인과 우측절단 데이터를 고려하여 주어진 치료 제도 하에서 생존 확률에 대한 비모수적 추정기법을 개발하기 위해.
• 파arameterized된 결정 규칙 클래스에서 최적의 치료 제도를 식별하기 위해 가치 기반 검색 알고리즘을 제안하기 위해.
• 추정된 최적 제도 하에서 생존 추정기의 점근적 분포적 성질을 확립하기 위해.
• 시뮬레이션과 에이즈 임상 시험 데이터셋에 대한 응용을 통해 방법의 성능을 시현하기 위해.

제안 방법

• 관찰적 생존 데이터에서 혼동으로 인한 선택 편향을 보정하기 위해 역확률가중치화(IPW) 추정을 적용한다.
• 이중 단계 추정 절차를 사용: 먼저 성향 스코어와 생존 모형을 추정하고, 그 다음 주어진 제도 하에서 가중치가 부여된 카프칸-마이어 추정기를 적용하여 t년 생존 확률을 추정한다.
• 모든 치료 제도(파ameter로 인덱싱된) 하에서의 기대 t년 생존 확률을 평가하기 위해 가치 함수를 도입한다.
• 가치 기반 최적화 알고리즘을 적용하여 치료 제도의 클래스를 검색하여 추정된 가치 함수를 최대화하는 제도를 찾는다.
• 추정기의 타일러 전개와 마팅게일 중심극한정리에 기반하여 최적 제도 하에서 생존 추정기의 점근적 정규성을 도출한다.
• 성향 스코어 모형이나 생존 모형 중 하나만 정확하게 특정되어도 일관성을 확보하는 더블 러스티드 성질을 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 치료 할당이 혼동되어 있을 때, 주어진 개인화된 치료 제도 하에서 t년 생존 확률을 어떻게 추정할 수 있는가?
• RQ2 개별 수준의 예후 요인을 고려할 때, 기대 t년 생존 확률을 최대화하는 최적의 치료 제도는 무엇인가?
• RQ3 절단이 있는 관찰적 자료를 사용하여 치료 제도 하에서 가치 함수(기대 생존 확률)를 일관적으로 추정하는 방법은 무엇인가?
• RQ4 추정된 최적 제도 하에서 생존 추정기의 점근적 성질은 무엇인가?
• RQ5 기존의 생존 기반 개인화 의료 접근법과 비교하여 제안된 방법은 유한 표본에서 어떻게 성능을 보이는가?

주요 결과

• 주어진 치료 제도 하에서 t년 생존 확률에 대한 제안된 비모수적 추정기법은 규칙성 조건 하에서 일관성과 점근적 정규성을 보인다.
• 가치 기반 최적화 알고리즘이 추정된 t년 생존 확률을 최대화하는 최적의 치료 제도를 성공적으로 식별한다.
• 추정된 최적 제도 하에서 생존 추정기는 잘 정의된 분산-공분산 행렬을 갖는 정규분포로 수렴한다.
• 이 방법은 더블 러스티드 성질을 달성한다: 성향 스코어 모형 또는 생존 모형 중 하나만 정확하게 특정되어도 추정기는 일관성을 유지한다.
• 시뮬레이션 결과, 다양한 시나리오, 특히 모형 오특함이 있을 경우에도 방법이 양호한 유한표본 성능을 유지함을 보였다.
• 에이즈 임상시험그룹 연구 175 데이터에 대한 응용 결과, 젊은 환자는 지도부비린과 자르시타빈의 조합에서 더 큰 이득을 보였고, 노령 환자는 지도부비린과 디다노신의 조합에서 더 나은 결과를 얻었으며, 이는 방법의 임상적 관련성을 검증한다.