論文の概要: Quantum-enhanced optimization for patient stratification in clinical trials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11413v1
• Date: Fri, 16 Jan 2026 16:33:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.553401
• Title: Quantum-enhanced optimization for patient stratification in clinical trials
• Title（参考訳）: 臨床治験における患者層化の量子化最適化
• Authors: Laia Domingo, Christine Johnson,
• Abstract要約: 報告は、成層化の改善が、治療効果推定における統計的重要性の最大5倍の増加を含む、意思決定関連の増加につながることを示唆している。 報告によると、最適化駆動型成層化は臨床試験設計を強化し、下流決定の信頼性を高め、コストのかかる後期失敗のリスクを低減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Clinical trials are notorious for their high failure rates and steep costs, leading to wasted time and resources spend, prolonged development timelines, and delayed patient access to new therapies. A key contributor to these failures is biological uncertainty, which complicates trial design and weakens the ability to detect true treatment effects. In particular, inadequate patient stratification often results in covariate imbalances across treatment arms, masking treatment effects and reducing statistical power, even when therapies are effective for specific patient subpopulations. This work presents an optimization-based, quantum-enhanced approach to patient stratification that explicitly minimizes covariate imbalance across numerical and categorical variables, without altering protocol design or trial endpoints. Using real clinical trial data, we demonstrate that hybrid quantum-classical optimization methods achieve high-quality stratification while scaling efficiently to larger cohorts. In our benchmark study, the quantum-enhanced pipeline delivered over a 100x improvement in computational efficiency compared to classical approaches, enabling faster iteration and practical deployment at scale. This report shows how improved stratification can lead to decision-relevant gains, including up to a fivefold increase in statistical significance in treatment effect estimation, reducing treatment-effect dilution and increasing trial sensitivity. Together, these results show that optimization-driven stratification can strengthen clinical trial design, improve confidence in downstream decisions, and reduce the risk of costly late-stage failure.
• Abstract（参考訳）: 臨床試験は高い失敗率と急激なコストで知られており、時間の浪費、開発スケジュールの延長、新しい治療への患者アクセスの遅れにつながっている。 これらの失敗の鍵となる要因は生物学的不確実性であり、これは試行設計を複雑にし、真の治療効果を検出する能力を弱める。 特に、不適切な患者層化は、特定の患者集団に対して治療が効果がある場合でも、治療腕間の共変量不均衡、マスキング治療効果、統計力の低下をもたらすことが多い。 この研究は、プロトコル設計やトライアルエンドポイントを変更することなく、数値変数およびカテゴリー変数間の共変量不均衡を明示的に最小化する、患者階層化に対する最適化に基づく量子化アプローチを示す。 実際の臨床試験データを用いて、より大規模なコホートに効率よくスケーリングしながら高品質な階層化を実現するハイブリッド量子古典最適化手法を実証した。 ベンチマークでは、従来の手法に比べて100倍の計算効率向上を実現し、より高速なイテレーションと大規模展開を実現した。 本報告は, 処理効果推定における統計的意義の最大5倍の増大, 処理効果の低減, 治験感度の向上など, 成層化の改善が意思決定関連性の向上につながることを示す。 これらの結果から, 最適化による成層化は臨床治験設計を強化し, 下流決定の信頼性を高め, コストのかかる後期失敗のリスクを低減できることが示唆された。

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