Prøveforelesning
Se prøveforelesningBedømmelseskomité
Associate professor Jelle Goeman, Leiden University
Førsteamanuensis Mette Langaas, NTNU
Professor Sven Ove Samuelsen, UiO
Leder av disputas: Professor Tom Lindstrøm
Veileder: Ørnulf Borgan, Arnoldo Frigessi og Knut Liestøl
Sammendrag
En pasient som mottar en kreftdiagnose, vil alltid spørre etter sin prognose, og legen vil tilrettelegge nødvendig behandling basert på sykdommens alvorlighetsgrad. Jo mer nøyaktig en prognose er, desto mer målrettet behandling kan gis, og dette bidrar til å høyne sjansen for et heldig utfall. Tidligere ble prognosene utarbeidet ved hjelp av prediksjonsmodeller som utelukkende gjorde bruk av informasjon fra noen få kliniske mål, som for eksempel størrelsen på tumoren og hvorvidt det er spredning til lymfekjertlene. Moderne molekylærbiologisk teknologi gir oss i dag muligheten til å måle aktiviteten av samtlige gener i en tumor. Vi har altså tilgjengelig informasjon om hvilke gener som er aktive, og i hvor stor grad de er det. Man ser så for seg å kunne bruke denne informasjonen til å finne mer nøyaktige prediksjonsmodeller og dermed gi en mer riktig behandling for den enkelte pasient.
Problemet er imidlertid at disse dataene er kompliserte å analysere, og en av hovedutfordringene er at antall målinger er større enn antall pasienter. Det er derfor både vanskelig å finne hvilke gener som har mest betydning for overlevelsen, og å lage gode prediksjonsmodeller som lar seg generalisere til nye pasienter. I tillegg vil etablerte statistiske metoder ikke kunne benyttes på slike data uten modifikasjoner.
I sitt doktorgradsarbeid har Hege Marie Bøvelstad sammen med forskningskolleger utført systematiske sammenligningsstudier av ulike prediksjonsmetoder basert på gendata, samt utviklet og sammenlignet metoder der informasjon fra gendata er kombinert med etablerte kliniske forklaringsvariabler. Ulike mål for prediksjonsfeil er også studert, samt bruken av simuleringsdata i metodestudier.
Arbeidet med avhandlingen har blitt utført ved Matematisk institutt, Universitetet i Oslo.
Kontaktperson
For mer informasjon, kontakt Robin Bjørnetun Jacobsen.