إطار نظري جديد لتصميم التجارب: تعزيز كفاءة دراسة التفاعلات العلاجية المعقدة
مقدمة
طور باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) إطارًا نظريًا جديدًا لدراسة آليات تفاعلات العلاجات. يسمح هذا النهج للعلماء بتقدير كفاءة كيفية تأثير مجموعات العلاجات على مجموعة من الوحدات، مثل الخلايا، مما يمكن الباحث من إجراء عدد أقل من التجارب المكلفة مع جمع بيانات أكثر دقة.
التحدي: تعقيد التفاعلات العلاجية
يواجه العلماء تحديًا كبيرًا في دراسة التفاعلات المعقدة بين العلاجات، خاصةً في مجالات مثل علم الأحياء الجزيئي وعلم الوراثة. فعلى سبيل المثال، لدراسة كيفية تأثير الجينات المترابطة على نمو خلايا السرطان، قد يحتاج عالم الأحياء إلى استخدام مجموعة من العلاجات لاستهداف العديد من الجينات في وقت واحد. ومع ذلك، نظرًا لوجود مليارات من المجموعات المحتملة لكل جولة من التجربة، فإن اختيار مجموعة فرعية من المجموعات لاختبارها قد يؤدي إلى تحيز البيانات التي تولدها التجربة.
الإطار النظري الجديد: نهج احتمالي
تتغلب هذه الدراسة على هذا التحدي من خلال اقتراح إطار عمل احتمالي. بدلاً من التركيز على مجموعة فرعية مختارة، تتلقى كل وحدة بشكل عشوائي مجموعات من العلاجات بناءً على مستويات الجرعة التي يحددها المستخدم لكل علاج. يحدد المستخدم مستويات الجرعة بناءً على هدف التجربة. يولد هذا النهج الاحتمالي بيانات أقل تحيزًا لأنه لا يحد التجربة بمجموعة محددة مسبقًا من العلاجات.
تصميم الجرعات الأمثل
تُشبه مستويات الجرعة الاحتمالات، حيث تتلقى كل خلية مجموعة عشوائية من العلاجات. إذا قام المستخدم بتعيين جرعة عالية، فمن المرجح أن تتلقى معظم الخلايا ذلك العلاج. أما إذا كانت الجرعة منخفضة، فستتلقى مجموعة فرعية أصغر من الخلايا ذلك العلاج. يُظهر الإطار النظري الجديد أفضل طريقة لتصميم هذه الجرعات بحيث يمكن للمرء أن يتعلم أكثر ما يمكن عن الخاصية أو السمة التي يدرسها.
تحسين الجرعات وتقليل معدل الخطأ
بعد كل جولة من التجربة، يجمع المستخدم النتائج ويُعيد تغذيتها إلى الإطار التجريبي. سيُخرج الإطار استراتيجية الجرعة المثالية للجولة التالية، وهكذا، مُتكيفًا بنشاط مع الاستراتيجية على مدار جولات متعددة. أثبت الباحثون أن نهجهم النظري يُنتج جرعات مثالية، حتى عندما تتأثر مستويات الجرعة بكمية محدودة من العلاجات أو عندما يختلف الضجيج في نتائج التجارب في كل جولة. في عمليات المحاكاة، كان لهذا النهج الجديد أقل معدل خطأ عند مقارنة النتائج المقدرة والفعلية للتجارب متعددة الجولات، متفوقًا على طريقتين أساسيتين.
التطبيقات المستقبلية
يرغب الباحثون في المستقبل في تعزيز إطارهم التجريبي للنظر في التداخل بين الوحدات وحقيقة أن بعض العلاجات يمكن أن تؤدي إلى تحيز الاختيار. كما يرغبون في تطبيق هذه التقنية في بيئة تجريبية حقيقية. يُمثل هذا النهج الجديد تقدمًا كبيرًا في حل مشكلة معقدة، مما يفتح آفاقًا جديدة لتصميم التجارب في العديد من التطبيقات.
تمويل البحث
تم تمويل هذا البحث جزئيًا من قبل برنامج الفرص البحثية المتقدمة للطلاب الجامعيين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وشركة أبل، والمعاهد الوطنية للصحة، ومكتب البحوث البحرية، ووزارة الطاقة، ومركز إريك ووندي شميت في معهد براود، وجائزة سايمونز للمحققين.
اترك تعليقاً