临床试验中纵向数据的多元分析：具有 Python/R 互操作性的 JMP(R) 插件 ( 2019-EU-30MP-057 )级别：中级
职位职能：分析师/科学家/工程师
Paul Fogel，顾问，Paul Fogel 顾问
Jean-Luc Blachon，益普生临床前研究高级统计师
在临床试验中，多变量纵向数据的探索性分析是识别具有某些研究特征（例如生物标志物）且具有相似时间进程的患者亚组的关键。在肿瘤演化动力学的背景下，我们提出了一个新的 JMP 插件非负张量分解 (NTF) - 它允许识别此类患者亚组并同时选择具有原型时间进程的参数。我们表明，所选特征随后可用于模拟肿瘤演化。此外，由于我们的方法具有无监督性质，因此所得的总体生存率估计值对过度拟合具有稳健性。该插件提供了对生物学家和临床医生有意义的动态热图可视化。得益于 JMP 14 Python 互操作性，一个用 Python 3.6 语言编写的快速 NTF 包在后台运行。最后，将 NTF 结果与 JMP 14 功能分析平台和执行路径建模的 R 包获得的结果进行比较。
