新白皮书:优化MCT的高级统计分析

如何通过统计终点和研究设计优化小鼠临床试验(MCT)

White Paper: Advanced Statistical Analyses to Optimize MCTs

使用PDX模型的小鼠临床试验(MCT)是确定药物疗效和发现和验证生物标记物的一个可预测性的强大平台。为了充分优化MCT的设计和使用,需要替换当前基于终点的统计方法。需要新的方法来充分利用从这些集群式纵向研究中产生的一系列数据。

本白皮书提出了一个稳健的统计框架,超越了传统的分析,旨在全面优化MCT的使用和数据。本文通过案例研究提出使用我们发表的线性混合模型(LMM)的分析,利用个体模型和小鼠之间的肿瘤生长和药物反应异质性来解锁MCT的全部功能。

下载本白皮书以了解:

  • MCT数据集的LMM分析如何优化MCT研究设计,包括确定每个模型所需的PDX和小鼠数量
  • 如何用LMM量化药物疗效并超越常规生存分析以评估药效
  • 如何使用MCT和LMM分析来发现和验证生物标记物以及重新解释临床试验结果

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