Case Study

Epistop prewencyjne leczenie padaczki

Projekt EPISTOP to duży międzynarodowy projekt medyczny, którego koordynatorem był Instytut Pomnik Centrum Zdrowia Dziecka (IPCZD). Oprócz IPCZD, w badaniu udział wzięło 10 ośrodków klinicznych z Europy oraz Australii i 5 laboratoriów naukowych z Europy i USA.

Projekt EPISTOP miał dwa główne cele. Pierwszym było oszacowanie skuteczności leczenia prewencyjnego padaczki u pacjentów ze stwardnieniem guzowatym.

Leczenie wdrażane było w momencie zaobserwowania zmian padaczkowych w zapisie video EEG.

Drugim celem natomiast było odkrycie biomarkerów napadów padaczkowych.

W badaniu udział wzięli chorzy na stwardnienie guzowate (TSC), którzy mają 80-90% szans na rozwinięcie napadów padaczkowych w 1. roku życia.

Dzieci (101 pacjentów) obserwowano od momentu urodzenia do 2. roku życia, śledząc rozwój choroby.

Oprócz danych klinicznych, w projekcie zebrano także dane omiczne (genomiczne, transkryptomiczne, proteomiczne, metaboliczne), MRI oraz EEG, co dało łączną sumę 33 TB danych.

Zadaniem stojącym przed firmą Transition Technologies S.A. było gromadzenie i czyszczenie danych, analiza statystyczna oraz łączona analiza danych genomicznych i klinicznych. Wyniki badań klinicznych, genomicznych, transkryptomicznych, proteomicznych i metabolicznych inteligentnie połączono w jeden zbiór danych, a metody uczenia maszynowego, w tym metody redukcji wymiarowości, zostały zastosowane do budowy modelu, który przewiduje ryzyko rozwoju padaczki i identyfikuje kandydatów na biomarkery rozwoju padaczki.

Więcej tutaj.

Projekt EPISTOP miał dwa główne cele. Pierwszym było oszacowanie skuteczności leczenia prewencyjnego padaczki u pacjentów ze stwardnieniem guzowatym. Leczenie wdrażane było w momencie zaobserwowania zmian padaczkowych w zapisie video EEG. Drugim celem natomiast było odkrycie biomarkerów napadów padaczkowych.

W badaniu udział wzięli chorzy na stwardnienie guzowate (TSC), którzy mają 80-90% szans na rozwinięcie napadów padaczkowych w 1. roku życia. Dzieci (101 pacjentów) obserwowano od momentu urodzenia do 2. roku życia, śledząc rozwój choroby. Oprócz danych klinicznych, w projekcie zebrano także dane omiczne (genomiczne, transkryptomiczne, proteomiczne, metaboliczne), MRI oraz EEG, co dało łączną sumę 33 TB danych.

Zadaniem stojącym przed firmą Transition Technologies S.A. było gromadzenie i czyszczenie danych, analiza statystyczna oraz łączona analiza danych genomicznych i klinicznych. Wyniki badań klinicznych, genomicznych, transkryptomicznych, proteomicznych i metabolicznych inteligentnie połączono w jeden zbiór danych, a metody uczenia maszynowego, w tym metody redukcji wymiarowości, zostały zastosowane do budowy modelu, który przewiduje ryzyko rozwoju padaczki i identyfikuje kandydatów na biomarkery rozwoju padaczki.

Zapraszamy do kontaktu

www.ttsi.com.pl
office@ttsi.com.pl
tel.: +48 22 331 80 20
NIP: 527-294-32-09 | REGON: 012527198 | KRS: 0000872108

TRANSITION TECHNOLOGIES SCIENCE Sp. z o.o.