臨床試験における縦断的データの多変量解析：Python / R相互運用性を備えたJMP（R）アドイン（2019-EU-30MP-057）レベル：中級
職務：アナリスト/科学者/エンジニア
Paul Fogel、コンサルタント、PaulFogelコンサルタント
Jean-Luc Blachon、上級統計学者、前臨床研究、Ipsen
臨床試験では、多変量縦断的データの探索的分析が、同様の時間経過を共有するバイオマーカーなど、研究された特徴のいくつかを有する患者サブグループの特定の鍵となります。腫瘍の進化の動力学との関連で、新しいJMPアドインの非負テンソル分解（NTF）を提示します。これにより、このような患者のサブグループを識別し、典型的な時間経過を特徴とするパラメーターを同時に選択できます。選択した機能を後で腫瘍の進化をモデル化するために使用できることを示します。さらに、私たちのアプローチの教師なしの性質のおかげで、結果として得られる全生存期間の推定値は、過剰適合に対してロバストです。アドインは、生物学者や臨床医にとって意味のある動的なヒートマップの視覚化を提供します。JMP 14 Pythonの相互運用性のおかげで、Python3.6言語で記述された高速NTFパッケージがバックグラウンドで実行されます。最後に、NTFの結果は、JMP14機能分析プラットフォームおよびパスモデリングを実行するRパッケージによって達成された結果と比較されます。
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