Всем доброго дня!

Некоторое время назад нами была написана обзорная статья о методах анализа данных, используемых при разработке инновационных лекарств, и теперь пришло время поподробнее остановиться на отдельных пунктах этой публикации.

Сегодня мы поговорим о таком подходе как анализ выживаемости (survival analysis) или, как его еще называют, анализ времени до наступления события (time-to-event analysis, ТТЕ). Звучит немного зловеще; и действительно: лично я познакомилась с этой методикой, занимаясь оценкой эффекта различных видов терапии на выживаемость пациентов с онкологическими заболеваниями. Забегая вперед, скажу, что сфера применения ТТЕ значительно шире, поэтому ее понимание может пригодиться широкому кругу специалистов. Данная статья освящает наиболее базовые концепции TTE, однако в конце искушенный читатель найдет список более исчерпывающих трудов.

На протяжении более чем десяти лет я профессионально занимаюсь анализом медицинских данных и участвую в разработке инновационных препаратов. Не скрою, меня приятно удивляет, что в данный момент наука о данных (Data Science) привлекает все больше внимания и захватывает умы максимально широкой аудитории. Тем не менее, меня как ученого несколько расстраивает тот факт, что воображение коллективного разума видит это направление как работу волшебных «black-box» алгоритмов, почти магическим образом заменяющих труд ученых и врачей в поисках панацеи. После моих докладов на различных мероприятиях я все чаще слышу вопросы: зачем все так усложнять? почему бы не накинуть нейросеточку на эти данные? Такие ситуации и подтолкнули меня написать эту статью о методах Data Science, которые действительно востребованы при разработке лекарственных препаратов.

Поиск виновных

Стоит сказать, что разработка инновационных препаратов – долгий, дорогой и очень сложный процесс. Так, из 10 000 молекул, предложенных химиками, для тестирования на людях отберут не более 10, из которых лишь одна дойдет до пациентов. Средняя стоимость разработки препарата составит более двух миллиардов долларов, а весь процесс займет не менее 15 лет. За это время накопится огромное количество разнородной информации, которую фармкомпании будут использовать для принятия самых разных решений. Давайте посмотрим, что это за информация, как и какие решения она помогает принимать, начиная с разработки фундаментальной идеи и вплоть до этапа реальной помощи пациенту.