The optimal design of clinical trials with potential biomarker effects: A novel computational approach
Notice bibliographique
Résumé
As a future trend of healthcare, personalized medicine tailors medical treatments to individual patients. It requires to identify a subset of patients with the best response to treatment. The subset can be defined by a biomarker (eg, expression of a gene) and its cutoff value. Topics on subset identification have received massive attention. There are over two million hits by keyword searches on Google Scholar. However, designing clinical trials that utilize the discovered uncertain subsets/biomarkers is not trivial and rarely discussed in the literature. This leads to a gap between research results and real-world drug development. To fill in this gap, we formulate the problem of clinical trial design into an optimization problem involving high-dimensional integration, and propose a novel computational solution based on Monte Carlo and smoothing methods. Our method utilizes the modern techniques of general purpose computing on graphics processing units for large-scale parallel computing. Compared to a published method in three-dimensional problems, our approach is more accurate and 133 times faster. This advantage increases when dimensionality increases. Our method is scalable to higher dimensional problems since the precision bound of our estimated study power is a finite number not affected by dimensionality. To design clinical trials incorporating the potential biomarkers, users can use our software "DesignCTPB". This software can be found on Github and will be available as an R package on CRAN. Although our research is motivated by the design of clinical trials, the method can be used widely to solve other optimization problems involving high-dimensional integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».