科研費研究で、予後予測因子を知りたいというものが多いですが、当たり前過ぎるのかなぜ予後予測因子を知りたいのか、それがわかると何が嬉しいのかを書いてない場合がほとんどです。しかし、予後予測因子の研究の意義を科研費研究計画調書にしっかり書いたほうが採択の可能性は向上すると思います。審査委員は、応募者・申請者ほどその研究内容・対象とする疾患に詳しくはないからです。生成AIに、そのあたりのことをご説明願いましょう。
そもそも「予後」「予後予測因子」とは
- 予後（prognosis）: ある疾患や外傷をもつ患者が将来、どのような経過・転帰（死亡・再発・機能障害など）をたどるかという見通し。
- 予後予測因子（prognostic factor）: 診断時または治療前に測定でき、将来の転帰と統計学的に独立して関連する変数（年齢、腫瘍径、バイオマーカーなど）を指す。 (SpringerLink)
予後予測研究が不可欠な6つの理由
| # | なぜ重要か | 具体的インパクト | 典型的エビデンス／活用場面 |
|---|---|---|---|
| 1 | 臨床意思決定の質を高める | ハイリスク患者には早期介入、低リスク患者には治療強度を下げるなど、個別化医療を実現 | 例：TNM分類で手術＋化学療法 vs 手術単独を決定 (acsjournals.onlinelibrary.wiley.com) |
| 2 | 患者への説明と心理的支援 | 予後を定量化して示すことで、不安軽減・治療選択への主体的参加を促す | がんカウンセリング外来や慢性心不全の予後チャート (BMJ) |
| 3 | 臨床試験・疫学研究のデザイン最適化 | ・層別化/マッチングで交絡を低減・サンプルサイズやエンドポイント設定を合理化 | 予後因子を層別化因子に設定したRCT (PubMed) |
| 4 | 保健医療資源の適正配分 | 高リスク集団をスクリーニングし、ICUベッドや高額治療を優先的に配分 | COVID‑19重症化リスクスコアに基づく入院優先度 |
| 5 | 病態解明と新規治療標的の発見 | 予後に影響する生物学的経路を手掛かりに創薬・介入開発 | 例：HER2陽性乳がん → トラスツズマブ開発 |
| 6 | ガイドライン・政策のエビデンス基盤 | リスクに応じた検診間隔や支払調整に利用され、医療の質指標にも直結 | PROGRESS 枠組みが政策への統合を強調 (BMJ) |
科研費計画書に書き込むべき「意義」の落とし所
- 臨床的意義の明示
- 「本予後モデルにより〇％の患者が過剰治療を回避し、年間×円の医療費削減が期待できる」など、ベッドサイドでの具体的変化を数字で示す。
- 学術的新規性
- 既存モデルの限界（外部妥当性・アップデート不足等）を整理し、TRIPOD/PROGRESS 順守で開発・検証する計画を示す (BMJ)。
- 社会的インパクト
- 介入研究や政策提言につながる「橋渡し」のシナリオ（例：ガイドライン改訂のエビデンス提供）を描く。
- 研究デザインの頑健性
- 多施設前向きコホート／biobankリンク等で外部検証まで見据える。
- 層別ランダム化や事後リスク調整を想定し、将来の介入試験を加速させる設計。
- エンドユーザーとの連携
- 臨床医だけでなく患者団体・保険者を共同研究者に含め、実装可能性（implementation science）の視点を強調。
まとめ
予後研究は「当たり前」どころか、
- 個別化医療を支える羅針盤であり、
- 臨床試験と医療政策の設計図でもあります。
だからこそ科研費では、「ただ因子を探す」のではなく、臨床・社会・学術の三層でどう価値を最大化するかを明確に書くことが採択率向上の鍵になります。
(ChatGPT o3)