ENTHÜLLUNG DER VARIABILITÄT KLINISCHER DATEN BEI DER BEHANDLUNG VON PARKINSON DURCH MULTIKRITERIELLE ANALYSE
OBJEKTIVE QUANTIFIZIERUNG VON BEOBACHTUNGSDATEN
AUSWAHL VON IMMUNPARAMETERN FÜR DIE BEHANDLUNG VON PARKINSON
Die Parkinson-Krankheit ist die zweithäufigste neurodegenerative Erkrankung mit vielen motorischen und nicht-motorischen Symptomen, die von Beeinträchtigungen der motorischen Fähigkeiten bis hin zu vermindertem Geruchssinn und kognitiven Fähigkeiten reichen. Eine eindimensionale Quantifizierung des Krankheitsverlaufs ist daher ungenau und kann zu Verzerrungen bei der Analyse der Pathologie führen. Gleichzeitig bedeutet der langfristige Charakter von Morbus Parkinson, dass randomisierte, kontrollierte Experimente schwierig durchzuführen sind und Forscher oft Schlussfolgerungen aus Beobachtungsdaten ziehen müssen, die während der Behandlung von Patienten gesammelt wurden. In diesem Projekt verwenden wir einen auf mehreren Zielen basierenden Ansatz, um die klinischen Daten entsprechend den klinischen Verhaltensleistungen der Probanden zu clustern, um ihre relativen Stufen des Parkinsonverlaufs objektiv darzustellen. Anschließend führen wir eine korrelationsbasierte Merkmalsauswahl durch, um die verfügbaren Immunparameter nach ihrer Signifikanz zu ordnen und die zugrunde liegenden biologischen Mechanismen der Parkinson-Krankheit weiter zu analysieren. Ziel dieser Analyse ist es, Parameter zu identifizieren, die die Wirksamkeit der Behandlung im Zeitverlauf am besten erklären.
Was wir erreichen wollen
Unsere Projektziele
Schaffung eines Rahmens für die Quantifizierung des relativen Parkinsonverlaufs innerhalb einer Probandengruppe
Die vorliegende Beobachtungsstudie quantifiziert das Fortschreiten der Parkinson-Krankheit bei den Probanden anhand von drei klinischen Verhaltensmetriken: dem Sniffing-Score, dem UPDRS-III-Score und dem PANDA-Score, die jeweils die olfaktorischen, motorischen und kognitiven Fähigkeiten der Probanden messen. Da alle drei Metriken ordinal sind und eine eindeutige Richtung der Wünschbarkeit aufweisen, betrachten wir alle drei Metriken nach dem Prinzip der Pareto-Optimalität und konzentrieren uns auf die relative paarweise Pareto-Dominanz unter den Probanden.
Einteilung der Testpersonen in Cluster mit unterschiedlichem Parkinson-Progressionsniveau
Wir ordnen die Probanden mit Hilfe der nicht-dominanten Sortierung hinsichtlich der verfügbaren Metriken und weisen jedem Probanden eine Frontnummer zu, die seine relative Optimalität im klinischen Verhalten und damit den Grad des Parkinsonverlaufs darstellt. Die Probanden können entsprechend der Richtung der nicht-dominanten Fronten geclustert werden. Die Cluster werden nach dem relativen Grad des Parkinsonverlaufs unterschieden.
Einteilung der Testpersonen in Cluster mit unterschiedlichen trade-offs in Bezug auf unterschiedliche Verhaltensmetriken
Wenn die Probanden senkrecht zur Richtung der nicht dominanten Fronten geclustert werden, weisen die Cluster unterschiedliche Niveaus des Parkinsonverlaufs auf, unterscheiden sich aber durch unterschiedliche trade-offs bei den verschiedenen klinischen Verhaltensmetriken.
Auswahl der Eigenschaften aus den verfügbaren Immunparametern basierend auf der Korrelation mit der Clustermitgliedschaft
Für jeden Parameter vergleichen wir die statistische Verteilung der Probanden innerhalb und außerhalb eines betrachteten Clusters anhand des Mittelwerts und der Standardabweichung, die für die gesamte Population normalisiert werden. Anschließend führen wir eine nicht-dominante Ordnung der Immunparameter durch, um die Parameter mit signifikanten Unterschieden innerhalb eines Clusters zu identifizieren, und führen weitere Untersuchungen zu ihnen durch.
Validierung durch Experten
Unsere Ergebnisse werden von medizinischen Forschenden auf Übereinstimmung mit dem etablierten Wissen in diesem Bereich und auf der Grundlage der verfügbaren Daten auf mögliche neue Entdeckungen überprüft.
Projektteam
Dr. Christiane Desel
Alexander Duscha
Univ.-Prof. Dr. Aiden Haghikia
Dr. Tobias Hegelmeier
Prof. Dr. Sanaz Mostaghim
Qihao Shan
Publikationen
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