Project R-10165

Gepersonaliseerde referentie-intervallen voor geïntegreerde biomarkers via nieuwe statistische methoden en unieke longitudinale gegevens (Onderzoek)

Artsen gebruiken referentie-intervallen (RIs) voor het interpreteren van labo testresultaten van patiënten; dit kunnen klinische (bv. cholesterol) of fysiologische (bv. BMI) testresultaten zijn. Deze resultaten worden vervolgens vergeleken met een RI om een diagnose te stellen of om tot verdere behandeling te besluiten. De huidige RIs hebben een interpretatie die refereert naar de distributie van de testresultaten in een grote populatie. Vanuit het oogpunt van gepersonaliseerde geneeskunde, is het echter meer zinvol om te kunnen werken met een RI die betrekking heeft op de een enkele patiënt. In een dataset van een longitudinale studie uitgevoerd door VITO, zien we inderdaad een grote variabiliteit tussen individuen en een eerder kleien variabiliteit binnen de individuen. Daarom stellen we in dit project voor om individuele RIs (IRI) te construeren. We suggereren een robuuste schattingsmethode gebaseerd op kwantiel regressie en empirical Bayes methoden. Deze laatste groep van methoden laten toe om informatie te delen tussen de individuen, zelfs voor het schatten van persoonsspecifieke IRIs. We ontwikkelen methodologische en software oplossingen die artsen en onderzoekers toelaten om de variabiliteit van biomarkers beter te begrijpen en IRIs te gebruiken in preventieve geneeskunde. Een unieke beschikbare dataset van een longitudinale studie van VITO zal gebruikt worden in de implementatie- en evaluatiefase.

01 oktober 2019 - 30 september 2023