Populære Innlegg

Redaksjonens - 2019

Datavitenskapelig utvikler ny helsevinst for å optimalisere biomedisinske ressursallokeringer

Anonim

Offentlige og private enheter som finansierer biomedisinsk forskning står overfor vanskelige valg om hvordan å tildele et begrenset kapitalnivå, og forskere tar ofte risiko for å velge forskningsemner flere ganger i sin akademiske karriere. UNC Charlotte datavitenskapsmann Lixia Yao, i en nylig publisert artikkel i Nature Biotechnology med tittelen "Helse ROI som et mål for feiljustering av biomedisinske behov og ressurser", foreslår en bedre metode for disse finansieringsbyråer og forskere.

annonse


"Vi tror at større avkastning på investeringen kan oppnås for hele samfunnet hvis vi bedre kan distribuere biomedisinske forskningsressurser, inkludert både finansiering og menneskelig kapital, " sa Yao, assisterende professor i Institutt for programvare og informasjonssystemer i høgskolen av databehandling og informatikk. Hun jobbet med samarbeidspartnere ved Columbia University, GlaxoSmithKline og University of Chicago for å utvikle helseavkastningen.

Ved hjelp av helseforskningsmulighetsindeksen (ROI), sammenlignet Yao og kollegaer om 1.400 sykdommer i løpet av en 12-årig periode. Deres studie var basert på antall kliniske forsøk og vitenskapelig litteratur og behandlingskostnader beregnet fra milliarder av fordringsregister. Etterforskerne avdekket en betydelig ubalanse mellom amerikanske helsebehov og forskningsinvesteringer. For eksempel var tilstander som bryst og livmorhalskreft overvurdert mens Hashimoto skjoldbruskbetennelse (en tilstand der immunsystemet angriper skjoldbruskkjertelen) og sekundær benkreft ble undersøkt.

Det biomedisinske forskningsøkosystemet er veldig komplisert på grunn av den lange utviklingssyklusen og det store antall interessenter, inkludert offentlige og private finansieringsorganer, farmasøytisk industri, pasientforesvarsgrupper og de generelle vitenskapelige og medisinske samfunn.

"Hvis en sykdom ikke oppfattes som vitenskapelig interessant, eller hvis det ser liten sjanse til å finne en levedyktig eller markedsførbar terapi, vil forskere og farmasøytiske selskaper ikke sannsynligvis investere i det, sier Yao, som fullførte en Ph.D. i biomedisinsk informatikk fra Columbia University. "På den annen side kan et biomedisinsk gjennombrudd eller ekstrem offentlig oppmerksomhet fra de berørte eller kjendiser tippe finansiering mot en sykdom på bekostning av andre."

I eksempelet på brystkreft rangert Yaos helseavkastning som den mest overvurderte tilstanden på grunn av det uforholdsmessig store antallet kliniske studier som utføres. "Ressursallokering i biomedisinsk forskning kan bli påvirket av politikk, offentlig medieoppmerksomhet, juridisk miljø, økonomiske forhold og sykdomsbyrde, et al. Mitt team jobber fortsatt med å forbedre den matematiske modellen ved å inkorporere flere av disse faktorene på en kvantitativ måte. forventer å bruke helseavkastningen til å overvåke ressursallokering for biomedisinsk forskning, akkurat som analytikere overvåker aksjemarkedene ved hjelp av Dow Jones eller NASDAQ-indeksene, sier Yao.

Mirsad Hadzikadic, direktør for Complex Systems Institute ved UNC Charlotte, la til: "I denne tiden med Big Data har vi mer informasjon tilgjengelig som gjør at vi kan undersøke spørsmål på en mer systematisk måte. Dr. Yaos forskning eksemplifiserer kraften til Big Data analyse for å minimere gapet mellom helsebehov og biomedisinsk forskningsressursallokering. Hennes metoder gir beslutningstakerne verktøyene for å gjøre objektive investeringsbeslutninger. Til slutt kan vi som samfunn dra nytte av en mer effektiv tildeling av begrensede forskningsressurser. "

annonse



Historie Kilde:

Materialer levert av University of North Carolina i Charlotte . Original skrevet av Phillip Brown. Merk: Innholdet kan redigeres for stil og lengde.


Tidsreferanse :

  1. Lixia Yao, Ying Li, Soumitra Ghosh, James A Evans, Andrey Rzhetsky. Helseavkastning som et mål for feiljustering av biomedisinske behov og ressurser . Naturbioteknologi, 2015; 33 (8): 807 DOI: 10, 1038 / nbt.3276