Niveau: intermédiaire
Fonction du poste: Analyste / Scientifique / Ingénieur
Paul Fogel, consultant, Paul Fogel consultant
Jean-Luc Blachon, Statisticien principal, Recherche préclinique, Ipsen
Dans les essais cliniques, l'analyse exploratoire des données longitudinales multivariées est la clé pour l'identification des sous-groupes de patients ayant certaines des caractéristiques étudiées, par exemple des biomarqueurs, partageant une évolution temporelle similaire. Dans le contexte de la cinétique d'évolution tumorale, nous présentons un nouvel add-in JMP Non-Negative Tensor Factorization (NTF) - qui permet l'identification de ces sous-groupes de patients et la sélection simultanée de paramètres présentant une évolution temporelle prototypique. Nous montrons que certaines caractéristiques peuvent être utilisées par la suite pour modéliser l'évolution tumorale. De plus, grâce à la nature non supervisée de notre approche, les estimations résultantes de la survie globale sont robustes au surajustement. L'add-in fournit des visualisations dynamiques de la carte thermique qui sont significatives pour le biologiste et le clinicien. Grâce à l'interopérabilité JMP 14 Python, un package NTF rapide écrit en langage Python 3.6 est exécuté en arrière-plan. Enfin, les résultats NTF sont comparés à ceux obtenus par la plateforme d'analyse fonctionnelle JMP 14 et un package R effectuant une modélisation de chemin.
