Eine neue Datenanalysetechnik konnten radikal Überwachung von nierentransplantierten Patienten zu verbessern, entsprechend der neuen Forschung veröffentlicht in dieser Woche in PLoS Computational Biology .
Die Forschung, die von einem Team aus Physikern, Chemiker und Mediziner an der Universität von Leeds durchgeführt wird, ist ein Verfahren zur Herstellung von Sinn aus der Vielzahl der Hinweise auf die Prognose eines Nieren-Transplantation Patienten im Blut enthalten sind.
Durch Anlegen einer anspruchsvollen " Big Data " Analyse der Proben , konnten die Wissenschaftler Hunderttausenden von Variablen in einem einzigen Parameter verarbeiten, um anzugeben, wie eine Nierentransplantation wurde ergeht . Das erlaubte ihnen, schlechte Funktion der Niere nach nur zwei Tagen in den Fällen , die bisher noch nicht als Versagen , bis Wochen nach der Transplantation festgestellt haben, kann voraussagen .
Diese zusätzlichen Tagen sind von entscheidender Bedeutung in der frühen Phase nach der Transplantation und würde den Ärzten eine bessere Chance , zu intervenieren , um die Transplantation zu sparen und zur Verbesserung der Patientenerholungsphasen. In einigen Fällen konnte das Team zum Scheitern von Patienten Blutproben vor der Transplantation entnommen vorherzusagen.
Dr. Sergei Krivov , in der Universität von Leeds " Astbury Center, sagte:" Wenn Sie eine Blutprobe durch Kernspinresonanz- Analyse stellen Sie Daten auf der molekularen Ebene zu bekommen Sie können chemische Fingerabdrücke hinter durch spezifische zelluläre Prozesse links zu erkennen und Sie erhalten. eine sehr große Anzahl von verschiedenen Parametern in den Proben , die mit dem Ausgang für einen Patienten variieren.
" Dies sind wichtige Hinweise . Aber, wenn Sie Tausende von Variablen alle auf unterschiedliche Weise bewegt sich in einem komplexen System bekommen haben , wie kommt ein Arzt zu bringen all diese Informationen zusammen und entscheiden, was zu tun? Es ist nicht möglich , dies mit dem menschlichen tun Geist , es gibt einfach zu viele Variablen Wir müssen es mit Computern zu tun und einen Weg finden , um diese Variablen zu wiegen und produzieren eine verständliche Ausgabe beschreibt, in denen insgesamt die Patienten leitet . " .
Die Studie, die Daten aus dem täglichen Blutproben von 18 Patienten unmittelbar vor und in einer einwöchigen Frist nach Nierentransplantationen untersucht , hat gezeigt, dass es möglich war, suchen Sie sich Informationen, die mit der Gesamtwahrscheinlichkeit eines Patienten entweder Ablehnung einer Nieren variiert oder Wiederherstellung der Nierenfunktion .
Mit genügend Daten , könnte die Technik auch verwendet werden, um sehr komplexe und erweiterte Prozesse, die die gesamte Bevölkerung zu quantifizieren.