Nivel: Intermedio
Función laboral: Analista / Científico / Ingeniero
Industria: Ciencias de la vida.
Paul Fogel, Consultor, Paul Fogel Consultor
Jean-Luc Blachon, Estadístico Senior, Investigación Preclínica, Ipsen
En los ensayos clínicos, el análisis exploratorio de datos longitudinales multivariables es clave para la identificación de subgrupos de pacientes que tienen algunas de las características estudiadas, por ejemplo, biomarcadores, tiempo compartido compartido. En el contexto de la cinética de la evolución del tumor, presentamos un nuevo complemento JMP Factorización Tensor No Negativa (NTF, por sus siglas en inglés), que permite la identificación de dichos subgrupos de pacientes y la selección simultánea de parámetros con un curso temporal prototípico. Mostramos que las características seleccionadas se pueden usar posteriormente para modelar la evolución del tumor. Además, gracias a la naturaleza no supervisada de nuestro enfoque, las estimaciones resultantes de la supervivencia general son sólidas para el sobreajuste. El complemento proporciona visualizaciones dinámicas del mapa de calor que son significativas para el biólogo y el clínico. Gracias a la interoperabilidad de Python JMP 14, se ejecuta en segundo plano un paquete NTF rápido escrito en el lenguaje Python 3.6. Finalmente, los resultados de NTF se comparan con los obtenidos por la plataforma de análisis funcional JMP 14 y un paquete R que realiza el modelado de rutas.
