急性骨髄性白血病 (AML) は、骨髄と血液中の異常な細胞が正常な血液細胞の生成を妨げるタイプの癌です。これは非常に深刻な癌であり、急速に進行する可能性があり、治療せずに放置すると数週間または数ヶ月以内に死に至る可能性があります。したがって、早期に診断し、できるだけ早く治療を行うことが重要です。
問題
治療法はありますが、サブタイプ、形態、患者の好み、治療へのアクセスなど、さまざまな要因に依存します。AML は、診断方法、進行過程、治療方法が非常に複雑です。この複雑さは、システム科学に基づいた疫学モデルを開発する機会を提供します。
解決策
システム科学に基づくモデルは、意思決定者が健康状態がどのように進行し、その結果どうなるかを理解できるように、病気と治療の完全なシステムを作成できます。これにより、患者は治療を受け、患者の進行状況を理解し、最終的に患者がシステムとどのようにやり取りしているかを把握できるようになります。
システム科学の方法論の利点は、さまざまなソースからのデータと証拠をさまざまなレベルの分析で統合できることです。以下のモデルは、モデルの世界と、より低いレベルでこれを示しています。これにより、患者と市場全体に対する理解が深まります。
Astellas はエージェントベースのモデルを使用して、患者がスクリーニング、診断、病気の進行、治療を通じてどのように進行するかをシミュレートしました。このモデルに影響を与える可能性のある外部要因も考慮されました。
このモデルは、精度を確保し、現実世界に合わせて調整できるように、公開されているデータを使用しました。この方法論は、リスクを特定することで予測と製品計画を最適化するのに役立ちます。
結果
このモデルは、様々なデータソースを使用することで、公開されている文献と非常に高いレベルで一致しました。結果を一つのモデルに集約することで、研究者は、患者が診断から緩和ケアまたは再発グループ、または他の代替進行状況に進むかどうかを確認することができました。
仮定は、AnyLogic のプライベート クラウド機能を使用して視覚化されました。予測、感度分析、Monte Carlo シミュレーションの実行などの内部意思決定もここで行うことができます。
Astellas は、市場の変化が患者にどのような影響を与えるかを理解し、将来的に患者をより良く治療する方法をシミュレーションできるようになります。
このケーススタディは、AnyLogic 2021 Conference でアステラス製薬の Alexander Chettiath 氏によって発表されました。
