Nivel: Intermedio
Función del puesto: Analista / Científico / Ingeniero
Paul Fogel, Consultor, Paul Fogel Consultor
Jean-Luc Blachon, Estadístico sénior, Investigación preclínica, Ipsen
En ensayos clínicos, el análisis exploratorio de datos longitudinales multivariados es clave para identificar subgrupos de pacientes que comparten una evolución temporal similar con algunas de las características estudiadas, como los biomarcadores. En el contexto de la cinética de la evolución tumoral, presentamos un nuevo complemento de JMP, la Factorización Tensorial No Negativa (NTF), que permite la identificación de dichos subgrupos de pacientes y la selección simultánea de parámetros con una evolución temporal prototípica. Demostramos que las características seleccionadas pueden utilizarse posteriormente para modelar la evolución tumoral. Además, gracias a la naturaleza no supervisada de nuestro enfoque, las estimaciones resultantes de la supervivencia global son robustas al sobreajuste. El complemento proporciona visualizaciones dinámicas de mapas de calor que resultan útiles para biólogos y clínicos. Gracias a la interoperabilidad con JMP 14 y Python, se ejecuta en segundo plano un paquete NTF rápido escrito en Python 3.6. Finalmente, los resultados de NTF se comparan con los obtenidos por la plataforma de análisis funcional de JMP 14 y un paquete R que realiza el modelado de trayectorias.
