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BayesMeCOS - Bayesian Methods for Clinical and Observational Studies

Descrizione

Lo scopo di BayesMeCOS è quello di creare metodi bayesiani per studi clinici e osservazionali che studino popolazioni eterogenee, mirino a diverse malattie e testino vari trattamenti dalle fasi precliniche e cliniche, per contribuire ad accelerare il processo di sviluppo dei farmaci, aumentando al contempo la potenza dei risultati e la scoperta di biomarcatori utilizzando design adattivi. Attualmente, il team sta lavorando su nuovi ed etici disegni adattivi bayesiani che:

• integrano dati di trial storici;

• modificano i rapporti di randomizzazione utilizzando modelli dipendenti dalle covariate;

• forniscono un modo per analizzare lo studio in presenza di eventi intercorrenti, cioè eventi che si verificano dopo la randomizzazione e che possono influenzare i risultati dello studio in un quadro causale;

• aiutano a valutare le potenziali variazioni nell'architettura genomica globale associate alle informazioni genomiche batteriche.

Personale DiSIA coinvolto

Carla Rampichini, responsabile scientifico
Veronica Ballerini, team leader
Cristian Chiuchiolo, team member
Giulio Grossi, team member

 

Progetto finanziato con il “Bando di Ateneo per il finanziamento Progetti di Ricerca di giovani ricercatori indipendenti nell'ambito delle tematiche del PNR” - (D.R. n. 346 del 18/03/2022), a valere sulle risorse di cui al D.M. 737/2021 del 05/08/2021, che si inserisce nelle iniziative finanziate dall’Unione Europea – Next Generation EU. CUP B55F21007810001