PROJEKTE - BIOSTATISTIK

• Meta-Analysen
• Randomisierungsverfahren
• Regulatorische Netzwerke

Meta-Analysen

Die Bedeutung systematischer Übersichtsarbeiten für die Evaluation von therapeutischen und diagnostischen Maßnahmen hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Systematische Reviews bilden einen wesentlichen Bestandteil der evidenzbasierten Medizin (vgl. z.B. Cochrane Collaboration). In systematischen Übersichtsarbeiten werden die zu einer medizinischen Fragestellung vorliegenden Studien erfasst und bewertet. Die quantitative Zusammenfassung der Ergebnisse der Einzelstudien zu einem Gesamtergebnis wird mit Hilfe der Meta-Analyse durchgeführt. Die Kombination der Ergebnisse von Einzelstudien wirft jedoch eine Reihe von statistischen und methodischen Problemen auf.

Im Rahmen verschiedener Projekte gehen wir unter anderem der Frage nach, wie Studien mit unterschiedlichen Studiendesigns in einer umfassenden Meta-Analyse zusammengefasst werden können. Dabei ist auch von Interesse, zu zeigen, welche Detailinformationen aus den Einzelstudien vorliegen müssen, um Studien mit unterschiedlichen Studiendesigns kombinieren zu können. Weiters wird der Einfluss des Studiendesigns auf das Gesamtergebnis untersucht.

Randomisierungsverfahren

Ein fairer Therapiegruppenvergleich bzw. eine verzerrungsfreie Schätzung von Therapieeffekten in klinischen Studien ist nur durch eine gleichmäßige Verteilung bekannter Einflussgrößen auf die Behandlungsgruppen möglich. Diese gleichmäßige Zuordnung der Patienten auf die Therapiegruppen wird durch Randomisierung erreicht.

Für die Durchführung der Randomisierung stehen eine Reihe von Verfahren, zum Beispiel vollständige Randomisierung, Minimierung, Randomisierung mittels permutierter Blöcke, Urnenmodelle u.a. zur Verfügung. Um konkrete Empfehlungen für die Anwendung dieser Verfahren geben zu können, führen wir Simulationen zur Analyse des Balanceverhaltens durch. Dabei sind weitere Einflussfaktoren, zum Beispiel eine Stratifizierung oder die unterschiedliche Gewichtung der Therapiegruppen, zu berücksichtigen.

Regulatorische Netzwerke

Die Untersuchung von Teilsystemen lebender Organismen hat enorme Fortschritte in der Medizin ermöglicht. Weitere Therapieansätze könnten durch Eingriffe in die Regulation des komplexen Zusammenspiels einzelner Komponenten gefunden werden. Die Voraussetzung dafür ist jedoch ein vertieftes Verständnis des Zusammenwirkens dieser Komponenten.

Durch neue Techniken ist es möglich, enorm viele Parameter eines Organismus simultan zu messen, wobei typischerweise Teilsysteme des Zellstoffwechsels möglichst vollständig erfasst werden (Proteom, Genom, Transkriptom). Allerdings sind auf Grund der Komplexität dieser regulatorischen Netzwerke gängige statistische Verfahren nicht ausreichend. In Zusammenarbeit mit dem Institut für Pathologie befassen wir uns mit neuen statistische Methoden für das Design von Experimenten, für die Beschreibung und Darstellung der Ergebnisse, sowie für die Analyse des Netzwerks.