Adam Ferguson, UCSF Brain and Spinal Injury Center, San Francisco, USA

CLIMBER - Combining Literature-sourced Informatics, Meta-science, Bioinformatics Evidence Research

Gefördert in: 2021, 2022, 2023


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Problem: Übertragbarkeit von Daten aus Experimenten in die Klinik
Ansatzpunkt: Vereinheitlichung präklinischer, veröffentlichter und unveröffentlichter Daten
Zielsetzung: Erstellung eines wissenschaftlichen Fragenkataloges zur Informationsanalyse

Um die Rückenmarksforschung voranzubringen muss es Erkenntnisse an Tiermodellen geben, die sich in die Klinik übertragen lassen. Jedoch ist gerade diese Übertragbarkeit derzeit noch stark begrenzt. Dies liegt auch daran, wie wissenschaftliche Erkenntnisse in Tiermodellen im Vergleich zu klinischen Studien erhoben und behandelt werden. In Tiermodellen wird die Wertigkeit von Erkenntnissen an ihrer Neuartigkeit und an der Ausgefeiltheit des Modelles gemessen. Demgegenüber legt die klinische Forschung Wert auf Stabilität von Therapien in der unbereinigten Realität einer Querschnittsverletzung. Dieser Gegensatz von Neuartigkeit und Stabilität stellt ein grundlegendes Problem für die Entscheidung der Übertragbarkeit aus der präklinischen Wissenschaft in die Klinik dar.

Wie schaffen wir es, Daten aus kleinen Nischenstudien an Tieren klinischen Daten anzunähern?

Aktuell wird die Datenübertragung von Tier zu Mensch oft willkürlich vorgenommen. In manchen Fällen studieren Kliniker die Literatur über Tiere und fertigen dann basierend auf diesen Erkenntnissen klinische Studien an. Sie sind zielgerichtet auf das, was sie davon als am Vielversprechendsten erachten. Andere Male treten Tierforscher für klinische Studien ein, die auf ihren Wünschen beruhen, um ihre intellektuellen Errungenschaften in der Klinik verwirklicht zu sehen. Egal wie der Start einer klinischen Studie festgelegt wird, urteilen Regulationsbehörden darüber, ob sich aus den Erkenntnissen eine klinische Umsetzung ergeben kann, in dem sie ein Ranking System zu Rate ziehen, das als Evidenzklassifizierung bekannt ist.

Eine Meta-Analyse aus veröffentlichter Literatur stellt den höchsten Grad an klinischer Evidenz dar. Diese ist eine statistische Studie aus vielen zusammengetragenen Bewertungsstudien. Letztere beinhalten klinische Bewertungen von Therapien. Eine Meta-Analyse kann auch für die Übertragung eines Ansatzes vom Labor in die Klinik wertvoll sein.

Die Wissenschaftler wollen als Ziel des Projektes einen speziellen Typ eines statistischen Modells bauen (Meta-Regressionsmodell), der veröffentlichte wie unveröffentlichte Daten beinhaltet, um den Aussagewerten von Therapeutika zu testen, die gute Erholungstrajektorien vorhersagen (klinisch als “Neurokonversion” bezeichnet).

Das vorgestellte Projekt bietet die einmalige Gelegenheit eines wissenschaftlichen Fragenkataloges zur Informationsanalyse.