臨床試驗中縱向數據的多變量分析：具有Python / R互操作性的JMP（R）插件（2019-EU-30MP-057）等級：中級
工作職能：分析師/科學家/工程師
行業：生命科學
Paul Fogel，顧問，Paul Fogel顧問
Jean-Luc Blachon，高級統計學家，臨床前研究，Ipsen
在臨床試驗中，多變量縱向數據的探索性分析是識別具有一些研究特徵的患者亞組的關鍵，例如生物標記，共享相似的時間過程。在腫瘤進化動力學的背景下，我們提出了一種新的JMP附加非負張量因子分解（NTF） - 它允許識別這樣的患者亞組並同時選擇具有原型時間過程的參數。我們顯示隨後可以使用所選特徵來模擬腫瘤進化。此外，由於我們的方法無監督的性質，對總體生存的結果估計對過度擬合是穩健的。該插件提供了對生物學家和臨床醫生有意義的動態熱圖可視化。由於JMP 14 Python互操作性，使用Python 3.6語言編寫的快速NTF包在後台運行。最後，將NTF結果與JMP 14功能分析平台和R包執行路徑建模所獲得的結果進行比較。
