Crowdsourcing analyse van klinische studiedata om de progressie van Amyotrofische Laterale Sclerose te voorspellen

04-11-2014

Abstract

Amyotrofische Laterale Sclerose (ALS) is een fatale neurodegeneratieve ziekte met belangrijke heterogeniteit qua klinische presentatie. Dit maakt diagnose en doeltreffende behandeling moeilijk, zodat betere middelen voor het inschatten van de progressie van de ziekte nodig zijn. Wij rapporteren hier resultaten van de DREAM-Phil Bowen ALS Prediction Prize4Life challenge. In deze competitie via crowdsourcing ontwikkelden concurrenten algoritmen voor de voorspelling van progressie van de ziekte van 1,822 ALS-patiënten uit gestandaardiseerde, geanonimiseerde fase 2/3 klinische studies. De twee beste algoritmen presteerden beter dan een methode ontworpen door organisatoren van de competitie, evenals de voorspellingen door ALS-clinici. Wij schatten dat met behulp van beide winnende algoritmen, in de toekomst, in de studieontwerpen het vereiste aantal patiënten met ten minste 20% kan verminderen. De uitdaging van de DREAM-Phil Bowen ALS Prediction Prize4Life challenge identificeerde ook verschillende mogelijke niet standaard voorspellers van progressie van de ziekte waaronder urinezuur, creatinine en verrassend genoeg, bloeddruk, die de ALS-pathobiologie belichten. Deze analyse toont het potentieel van een crowdsourcing competitie die klinische studiedata gebruikt voor het versnellen van ALS-onderzoek en ontwikkeling.

 

Vertaling: ALS Liga: Anne

Bron: BioPortfolio

Share