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精密医学:统计方法在新药疗效预测中的关键作用
时间:2019-9-26 9:39:29 评论:0 收藏本文 复制本页地址 (按Ctrl+D可以收藏到浏览器)

“精确医学”的目的是设计个性化的治疗策略和治疗方法。统计方法在根据患者特征从临床研究数据预测药物疗效方面发挥着重要作用。Meduni Vienna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,有效地识别出与这些预测相关的特征。这些方法也可用于计算这些预测的统计变化范围。

我们知道毒品对每个人都有不同的影响。因此,精密医学的研究人员正在进行临床研究,以确定对活性药物反应特别好、且副作用风险不高的患者亚组。这个过程是基于现代诊断技术,如基因组测序和分子成像。

从这些研究中获得的数据将用于统计分析,以更准确地预测药物疗效。这将涉及从大量数据中筛选出相关生物标志物的统计技术。例如,这些生物标记物是某些基因突变或实验室值加上其他患者特征,如年龄、性别或疾病阶段。

以这种方式识别的生物标记物可用于建立模型,以预测使用新开发的药物治疗比标准治疗更有效的患者亚组。例如,在癌症研究中,可以预测哪种新药可能对患者有延年益寿的作用。使用所谓的回归模型和变量选择方法来实现这一点。然而,统计预测总是受到一定变化范围的影响。参与研究的患者提供的数据越少,预测的准确性就越低。因此,医学统计学的一个目的是尽量缩小变异范围,以便对某一特定治疗的疗效作出最准确的预测。

相关报道人工DNA可以帮助从药物中释放活性成分序列革命性的癌症药物靶向任何肿瘤被NHSResearch快速追踪到医院解释了为什么许多在实验室工作的精神药物在人身上不起作用最近发表的研究报告介绍了新的统计预测方法在新药开发中的应用。在临床研究的基础上,利用这些算法可以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,有可能更准确地预测治疗有效和安全的患者亚组。这是朝着提高精确医学预测模型可靠性和协助个体化治疗发展迈出的重要一步。

该项目是尼古拉斯·巴拉里尼论文的一部分,由维也纳医科大学的弗兰兹·科尼格、马丁·波什和格尔德·罗森克兰茨以及兰开斯特大学的托马斯·雅基共同完成,并与欧洲创意研究网合作设计了新的统计数据。l新药开发方法(Marie Sklodowska-Curie第633567号赠款协议下的欧盟地平线2020研究与创新计划,http://www.ideas-itn.eu/)。

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