Genaue Ergebnisse mit weniger Versuchspersonen erzielen – so könnte man bei Medikamentenstudien viel Geld sparen. Wie man durch statistische Versuchsplanung die Genauigkeit von Experimenten verbessert, wollen Forscher der RUB gemeinsam mit Kollegen aus den USA und Taiwan herausfinden.
US-Förderung von einer Million Euro

Das Projekt „Designing efficient designs under model uncertainty for biological studies“ wird vom National Institute of Health (NIH) der USA mit insgesamt einer Million Euro gefördert. 200.000 Euro davon erhalten RUB-Mathematiker um Prof. Dr. Holger Dette (Lehrstuhl für Stochastik). Das Projekt beginnt im September 2014 und läuft drei Jahre.

Kosten einsparen, ohne an Genauigkeit zu verlieren

„Gut geplante Experimente können in erheblichem Maße Kosten einsparen, ohne die statistische Genauigkeit zu verschlechtern“ erklärt Prof. Dette. Zum Beispiel ist es bei der Beschreibung eines Dosiswirkungsverlaufes in der pharmazeutischen Forschung keineswegs sinnvoll, alle Probanden mit derselben Dosierung des Medikaments zu behandeln. Denn auf diese Weise erhält man keine Information über die Abhängigkeit des Therapieerfolgs von der Höhe der Dosierung. Allgemeine Empfehlungen für das Vorgehen bei solchen Versuchen gibt es allerdings bislang nicht.

Forscher entwickeln allgemeine Empfehlungen

Um sie zu erarbeiten, entwickeln die Forscher Algorithmen, mit denen sie optimale Versuchsanordnungen für diese oder ähnliche Fragen berechnen können. Dabei arbeiten sie eng mit weltweit führenden Pharmaunternehmen zusammen und untersuchen insbesondere statistische Modelle aus der Medizin, Pharmakologie, Biologie, Chemie und Physik. Ein Schwerpunkt ist dabei die Einbeziehung von „Modellunsicherheit“ in die optimale Versuchsplanung: Vorannahmen zur Wirkung von Medikamenten, auf denen das Versuchdesign fußt, können sich auch als falsch erweisen, was den Versuch im schlechtesten Fall ineffizient und damit teuer macht. Kalkuliert man solche Unsicherheiten im Vorfeld ein, dann lassen sich teure Umwege vermeiden.

Kooperation setzt gemeinsame Arbeit fort

In dem Projekt arbeiten Mathematiker, Biostatistiker und Toxikologen der Ruhr-Universität Bochum, der University of California, Los Angeles (UCLA), dem California Institute of Technology (Caltech), der National Taiwan University in Taipei und der National Cheng Kung University in Tainan zusammen. Es setzt die bereits 2006 bis 2010 durch das NIH geförderten gemeinsamen Forschungsarbeiten fort.


Den Artikel finden Sie unter:

http://aktuell.ruhr-uni-bochum.de/meldung/2014/07/meld02115.html.de

Quelle: Ruhr Universität Bochum (07/2014)