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精准医学:统计模型可以计算新药的潜在成功

2019-05-14 20:33:49 医学研究200℃

  精准医学:统计模型可以计算新药的潜在成功

  (维也纳,2018年11月7日)“精准医学”的目的是是设计个性化的治疗策略和疗法。基于患者特征,统计方法在从临床研究数据预测药物功效中起重要作用。 MedUni维也纳医学统计研究所的一个研究小组现在提出了新的数学方法,可以有效地识别与这种预测相关的特征。这些方法也可用于计算这些预测的统计变异范围。

          

              

          

      

      

      

      

              

              

          

          

      

                      

      

          

          

                  

      

      

      

      

              

         

          

          我们知道药物对每个人都没有同样的效果。因此,精准医学研究人员正在进行临床研究,以确定对活性剂反应特别好的患者亚组,并且没有较高的副作用风险。该过程基于现代诊断技术,例如基因组测序和分子成像。

  来自这些研究的数据将用于统计分析,以更准确地预测药物疗效。这将涉及统计技术,以从过多的数据中过滤掉相关的生物标志物。这些生物标志物例如是某些基因突变或实验室值以及其他患者特征,例如年龄,性别或疾病阶段。

  以这种方式鉴定的生物标志物然后可以用于开发模型以预测患者的亚组,对于这些患者,用新开发的药物治疗将比标准治疗更有效。例如,在癌症研究中,可以预测新药可能在哪些患者中具有延长寿命的作用。所谓的回归模型和变量选择方法用于实现此目的。

  但是,统计预测总是受到一定范围的变化的影响。参与研究的患者可获得的数据越少,预测的准确性就越低。因此,医学统计学的目标是使变异范围最小化,以允许最准确地预测特定治疗的功效。

  最近发表的研究论文描述了用于新药开发的新统计预测方法的设计。

   基于临床研究,可以使用这些算法来识别相关的生物标志物并评估预测的统计可靠性。这意味着,在开发新药时,可以更准确地预测治疗有效且安全的患者亚组。这是提高精密医学预测模型可靠性和协助个性化治疗发展的重要一步。

  该项目是Nicolas Ballarini博士论文的一部分,与维也纳医科大学的FranzKönig,Martin Posch和Gerd Rosenkranz以及兰开斯特大学的Thomas Jaki一起,与欧洲IDEAS研究网络合作,为设计新的统计方法。新药的开发(根据Marie Sklodowska-Curie拨款协议No 633567,http://www.ideas-itn.eu/)的欧盟地平线2020研究和创新计划。

  服务:通过预测的个体治疗效果在临床试验中进行亚组鉴定Nicolas M. Ballarini,Gerd K. Rosenkranz,Thomas Jaki,FranzKönig,Martin Posch,于2018年10月18日在PLOS ONE上发表.http://journals.plos.org/ plosone / article?id = 10.1371 / journal.pone.0205971(Open Access)

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