臨床試驗中縱向資料的多元分析：具有 Python/R 互通性的 JMP(R) 插件 ( 2019-EU-30MP-057 )等級：中級
職位職能：分析師/科學家/工程師
Paul Fogel，顧問，Paul Fogel 顧問
Jean-Luc Blachon，益普生臨床前研究資深統計師
在臨床試驗中，多變量縱向資料的探索性分析是識別具有一些研究特徵（例如生物標記）和相似時間過程的患者亞組的關鍵。在腫瘤演化動力學的背景下，我們提出了一個新的 JMP 插件非負張量分解 (NTF)——它允許識別此類患者亞群並同時選擇具有原型時間過程的參數。我們表明，所選特徵隨後可用於模擬腫瘤演變。此外，由於我們的方法具有無監督性質，因此所得到的總體存活率估計值具有很強的抗過度擬合能力。該插件提供了對生物學家和臨床醫生有意義的動態熱圖視覺化。得益於 JMP 14 Python 互通性，用 Python 3.6 語言編寫的快速 NTF 套件在背景運行。最後，將NTF結果與JMP 14函數分析平台和執行路徑建模的R套件所獲得的結果進行了比較。
