自己紹介

• 西川寛来
  • LinkedIn
  • 製薬業界でデータ分析、ツール作成
  • Rが好き 😊
  • SASもやっていく 💪

こんな話をします 🙆‍♂

• 製薬業界でRを使うこと
• Shinyとはなにか
• tealというフレームワークについて

こんな話はしません 🙅‍♂

• Rとはなにか
• 統計の話

承認申請にRを使ってみようよ

という流れが、FDA中心に少しずつ来ています 😺

• PK解析や作図にRを部分的に使うことは前からある
  • 古くは2007年から?
• FDA「AstellasからR Markdownを受理しました」
• Novo Nordisk「ADaMとTLFをすべてRで作ったよ」

Why R?

https://phuse.global/Communications/PHUSE_Blog/why-r

SAS works. If it isn’t broken, WHY fix it?

WELL, THEY’RE RIGHT – AND THEY’RE WRONG…

Become a top performer

(...), do you want to be a passenger and just run code provided by someone else, 

or do you want to be a mechanic and be able to develop and manage that code yourself?

Embrace this opportunity to become a top performer and help do your part to drive the industry forward.

Why R?

https://github.com/phuse-org/OSTCDA/discussions/2

https://www.appsilon.com/post/r-vs-sas-pharma-life-sciences

Why R?

真面目な会議ではここらへんを言っておくと吉

• 新規手法がすぐに実装される
  • ベイズ、因果推論まわり、LLMも組み込めるかもよ
• ドキュメント作成の自動化
  • R Markdown, Quarto
• Transparency
  • ユーザ自身でコードのリスク評価を行う
• コミュニティの大きさ・教材の多さ
• 人材獲得の優位性

Shiny とはなにか

• RでWebアプリケーションを作るためのフレームワーク
  • 実はPythonでも使える
• ある程度の慣れは必要
  • ChatGPTはShinyが得意な印象
  • HTML, CSS, JavaScriptは知らなくてもOK

Shinyのサンプルをみせて

医療に関連するものを集めました

• まずはGalleryをご覧ください
• R Shiny in Life Sciences – Top 7 Dashboard Examples by Ismael Rodriguez
• Visualization of Cardiovascular Related Clinical Trials
• DARWIN EU® study: Prevalence of rare blood cancers in Europe
• Attacks on Healthcare Facilities

Shinyに入門するためのリンク

• Positのチュートリアル
• R in Pharma: Intro to Shiny
• Np-Urのデータ分析教室
• Shiny Weekly
• Shinyapps.io
  • 作成したアプリを簡単にインターネット公開できる

teal とはなにか

GitHub

teal とはなにか

• Rのパッケージ
• 探索的な解析、可視化のアプリを作るフレームワーク
• Roche/Genentechが中心のInsights Engineeringというコミュニティで開発
• RでFDAへの承認申請を行う見本例 Submission Pilot2での採用実績あり

最近 CRAN から使えるように 🥳

• Pharmaverse blog
• 何も考えず install.packages("teal") でいけます
• 以前は依存パッケージまわりがツラかった

teal が動くところを見たい 🙋‍♂️

• Live demo!
  • https://posit.cloud/content/7813372
  • アカウント登録してない方はSign Up
  • app.Rを開いて手順に従う

teal 実装の雰囲気

modules = modules(
  tm_data_table("Data Table"),  # データセットを表示
  tm_variable_browser("Variable Browser"),  # 各変数の分布
  tm_t_summary("Demographic Table", ...),  # Characteristics
  tm_g_km(  # Kaplan-Meier plot
    label = "Kaplan Meier Plot",
    dataname = "ADTTE", ...
  )
)

• 臨床試験の解析の”あるある”をモジュールとして用意

teal が動くところはここにも

• Submission Pilot2
• teal.gallery
  • efficacyがわかりやすい

teal が使える Docker を作りました

1. Boxからダウンロード、解凍
2. docker compose up
3. localhost::3838から各サンプルアプリにアクセス

• localhost::8787からRstudio Serverにアクセス

teal でできること

• 様々な解析・可視化を叶えるモジュール
  • 生存時間分析、主成分分析とかもある
• 機能のカスタマイズ
  • 分析、可視化の方法
  • データのダウンロード
  • レポート作成
• CDISC準拠データだとさらに楽
  • e.g. “USUBJID”とか指定せずに勝手に判別

Laziness について

• プログラマの三大美徳「怠惰、短気、傲慢」
• 怠惰-laziness: 全体の労力を減らすために努力を惜しまない
  • tealのコンセプトはこれを体現している
    • 「臨床試験データの可視化」全体の労力を減らす！

teal のツラい点

• 開発方針はまだ不安定
  • 破壊的な仕様変更を伴うバージョンアップがある
  • 後方互換性は期待できない
  • v.0.14「完全に理解した」⇒ v.0.15「なにもわからん」
  • NEWSに踊る”Breaking Changes”の文字

teal のツラい点

• 学習曲線はそこそこ急斜面
  • モジュールの自作は「技術的には可能です」
  • なんでもできるからこそ難しい

teal のツラい点

• Cherry-pickingの懸念
  • 事後的に都合の良い結果を探し出してしまう
  • Submission Pilot2に対してFDAの方が言及していた
    • 探索的な解析を気軽にたくさんできてしまう
    • ツールというか教育の問題？

Be lazy with teal

• ツラいこともある 🥲
  • アプリ作成までのイニシャルコストは高め
  • 土台の学習も必要(R, Shiny, パッケージ管理, Docker, …)
• 全体効率を考えると嬉しい 😊
  • 「事後解析はそっちで勝手にやって」ができる
  • CDISC準拠データは、他試験にスケールしやすい
    • 一度作成すれば、以降はデータの前処理を行うだけ
    • 解析・可視化用のモジュールは準備されている

tealやっていきましょう 💪

teal に関して役立つリンク

• Teal: An R Shiny Framework to Unlock the Power of Interactive Data Exploration
• Revolutionize Clinical Trial Data Exploration with {teal}
• PHUSE US Connect 2024
  • Roche/Genentech
  • GSK
• https://appsilon.com/innovating-pharma-with-teal/

Docker 作成で参考にしたリンク

• https://appsilon.com/renv-with-docker/
• https://appsilon.com/r-shiny-docker-getting-started/
• https://qiita.com/g-k/items/42751a1839fbea25045f
• https://zenn.dev/nicetak/articles/vscode-docker-2023

CDISC データセットが使えるパッケージまとめ

• admiral
• pharmaverseadam
• pharmaversesdtm
• random.cdisc.data
• scda
• scda.2022
• cards
• tern
• Tplyr