参加临床试验的癌症患者很可能会挽救他们的生命,他们会认识他们的肿瘤学家或专家,他们的护士,以及他们在就诊期间见到和交谈的许多护理人员的成员。
但他们不太可能遇到在设计救生研究、确保纳入和分析正确信息方面发挥关键作用的重要群体。大多数人没有意识到,在所有成功的临床研究背后是生物统计学和生物信息学的专家。乐动体育LDsports中国
“生物统计学家和生物信息学家是临床研究团队的关键成员,也是临床试验事业的一个组成部分,”他说乐动体育LDsports中国总长玻色。教授,副教授白血病。“如果临床试验没有充分的‘动力’来评估其终点,那么临床试验结果的整个有效性就会受到质疑。”
他补充说,这通常涉及复杂的研究样本量计算,并考虑到与疾病治疗、正在测试的药物等相关的许多因素。
Anirban Maitra, M.B.B.S.教授转化的分子病理学对此表示赞同。
“没有生物统计学的输入,任何临床试验都不能设计出来。一个设计糟糕的临床试验比没有试验还要糟糕。我们非常依赖生物统计学家,以确保我们的临床试验为下一代患者提供有用的信息,”迈特拉说,他是谢赫艾哈迈德胰腺癌研究中心的科学主任。乐动体育LDsports中国“生物信息学在破译丰富的新基因组数据方面至关重要。生物信息学团队使用复杂的算法来阐明对治疗的反应和耐药性的标记,以及确定如何对患者进行适当的分层,以适应研究中最相关的疗法。
生物统计学家和生物信息学家必须具有所研究的问题被问的认识水平高,因此能与现有的信息设计试验,设置基于来自临床研究者输入一个新的治疗方法的合理预期。乐动体育LDsports中国
那些对数据收集的重要性略知一二的人是迈克尔·安德烈夫医学博士他是开发流式细胞术的先驱。流式细胞术是一种计数和分选细胞的方法,目前在临床试验中广泛使用。
“在临床研究中,我们正在寻找不明显的基因模式。这只是太多的信息和太复杂,”Andreeff说。“有了2万个基因,怎么可能理解研究疾病必须知道的东西呢?”乐动体育LDsports中国生物信息学家能够帮助我们理解这一点,通过分析大型数据库,如癌症基因组图谱,看看数据是否与其他研究相关。”
大量的数据
随着互联网的发展,信息的可获得性已经成为许多行业和事业的福音,这对临床试验尤其重要。但是,对于希望找到可靠的治疗方法甚至治愈癌症的医生来说,现有的海量数据实在是太多了。只是有太多的能量以很高的速度向它们袭来。
进入生物统计学和生物信息学。
“现代医学产生了前所未有的海量数据。临床、环境和公共卫生信息、相关基因组数据的激增,以及来自电子健康记录、社交媒体、移动健康和成像等来源的日益复杂的数字信息的结合,”他说维拉Baladandayuthapani博士。教授生物统计学。“生物统计学最大化访问;而且,这样的数据可用性,加强,改进和决策提供信息,而且是癌症研究的支柱之一。乐动体育LDsports中国今天,比以往任何时候,精密药是一个数据驱动和数据相关的努力“。
生物统计学家帮助确保临床试验的成功,生物信息学家翻译癌症相关信息的巨大数据库,在20年前雄心勃勃的人类基因组计划时,这些信息实际上是不可知的。这项工作始于1990年,结束于2003年,它绘制出了每个人类基因的复杂细节,彻底改变了临床试验的设计方式和他们能够完成的任务。
“生物统计学家至关重要,因为他们帮助我们区分真实和虚构,提供公正的信息,并能够回答临床研究者想要问的深入问题。”
基因组爆炸
对于科学家,如韩亮,博士教授、副主任生物信息学和计算生物学,人类基因组计划点燃大数据一直持续到今天的热情。
梁说:“我们可以了解基因组的每一个细节,并利用这些信息来了解我们数百万年的进化历程,并为后代治愈疾病,这让我非常着迷。”“在过去的十年里,基因组学彻底改变了现代医学,尤其是在癌症治疗方面。因此,生物信息学是发展最快的领域之一。新的数据、技术和分析工具以难以置信的速度出现,这让我兴奋,让我想要深入研究它们。我感到如此幸运bioinformatician时代的“大数据”。“
工作约翰·韦恩斯坦医学博士他是生物信息学和计算生物学的主席,对创建癌症基因组图谱(TCGA)起了关键作用。TCGA是一个由美国国家癌症研究所和美国国家人类基因组研究所资助的雄心勃勃的项目,提供了大量与癌症相关的基因组数据。乐动体育LDsports中国他早期的工作率先对60个癌细胞系进行了全面的分子谱分析,这预示了TCGA的形成。人类基因组计划、TCGA和其他巨大的科学事业为临床研究人员和今天的生物统计学家和生物信息学家之间的合作铺平了道路。乐动体育LDsports中国这些项目为临床试验设计和潜在新疗法的开发提供了新的方法。
Baladandayuthapani说:“今天,我们有大量的创新和创造机会,包括早期检测、生物标志物发现和适应性临床试验设计。”“癌症是最先进和最明确的疾病系统之一。当然,今天的研究必须是数据驱动的。”
没有临床试验顺利完成,而不用自己各自的专业知识主机参与者。这确实需要一个团队,从交织数据看似无边无际的土堆创建当今治疗。
“跨多个癌症类型切,我已经在MD安德森与多个临床和科学团体合作” Baladandayuthapani说。“其中一个吸引我进入这个领域的事情是与广泛的科学家的联系和寻找多样化,高影响力的问题并予以解决的能力。这家现代化的大数据时代已经提出了巨大的挑战和机遇,将让我们占据了几年来“。