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
ポール フォーゲル、コンサルタント、ポール フォーゲル コンサルタント
ジャン＝リュック・ブラション、イプセン、前臨床研究、上級統計学者
臨床試験では、多変量縦断データの探索的分析は、バイオマーカーなどの研究対象の特徴の一部が類似した時間経過を共有する患者サブグループを識別するための鍵となります。腫瘍の進化の動態の文脈では、JMP の新しいアドインである非負テンソル因子分解 (NTF) を紹介します。これにより、そのような患者サブグループを識別し、プロトタイプの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。選択した特徴は、その後、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ています。さらに、私たちのアプローチは教師なしであるため、結果として得られる全生存率の推定値は、過剰適合に対して堅牢です。アドインは、生物学者と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 の相互運用性により、Python 3.6 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 の結果が、JMP 14 機能分析プラットフォームとパス 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。
