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Posts Tagged ‘Bayesian’

三月和Biostat几位同事一起组织的Bayes讲座PTS(Probability of Technical Success)取得很好效果。有些同事反馈想要更多时间做练习(practice),同时有些同事因为在家上班没参加成那次讲座。于是我们几个组织的人决定六月再举办一次PTS的讲座,Biostat的头决定英国site所有的statistician至少要参加一次PTS的座,也就是说没参加三月讲座的人一定要参加六月的。这次六月的讲座由我领导(lead)。

首先是开一次会(meeting)讨论讲座的agenda(内容安排), (more…)

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我们Biostat几位同事组织了关于Bayesian的系列讲座,我是组织成员之一。去年第一次讲座粗浅介绍了Bayesian方法。今年接着讲应用,这次要讲临床试验中由II期试验的数据来预测III期试验的成功概率,涉及怎样用SAS软件中的proc MCMC计算Bayes模型(Bayesian Model)相关的模拟(simulation)。经过粗步讨论,决定不讲Markov Chain Monte Carlo(MCMC)的理论,甚至不讲MCMC是怎样做模拟。我负责讲“Key Features of proc MCMC”,大概十五分钟的内容。

我想如果只讲编程语法和输出结果,一点都不理解方法,大家肯定会乱用。我认为一定要强调检查马尔可夫链(Markov Chain)是否收敛(convergence),不然结果错了也不知道。打算做点动画,把MCMC模拟过程显示出来,让大家知道收敛前和收敛后区别是怎样的。后来在给同事讲解时发现基本的方法还是要讲一讲的,便又加了Metropolis algorithm的讲解,先讲个大概,再加点数学公式,做到大家都有个粗浅概念,而想了解深一点的人可以多知道一些。 (more…)

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最近在看贝叶斯方法(Bayesian)在临床试验(Clinical trial)中的应用,找到一篇很有意思的文献,讲的是用贝叶斯方法寻找不同乳腺癌药物的生物标记(Biomarker)。

我们都知道Herceptin对HER2(Human Epidermal growth factor Receptor 2)阳性的人群有效果,但对HER2阴性的人没什么效果,所以乳腺癌药物治疗前会检测病人的HER2水平。这里的HER2就是一种生物标记。癌症病因很复杂,不同的人可能需要不同的药,生物标记就显得特别重要。

一般来说,一种成功的癌症药物从临床试验到获得上市许可需要10到20年的时间,况且在癌症领域60% – 70%的晚期药物临床试验(phase III clinical trial)最终失败。为了加快癌症药物的开发,也为了药物更有针对性(Personalized Healthcare),美国Biomarkers Consortium赞助了一个有多个临床试验中心和药物公司参与的临床试验,在五年内试验12种药物和14种生物标记。 (more…)

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