Hur kan uppföljningsdata analyseras för att förutsäga sjukdom?
I TEDDY-studien samlas stora mängder av data in. Det första syftet är att ta reda på varför en autoantikropp utvecklas. Det andra syftet är att ta reda på varför vissa barn får en andra autoantikropp och varför detta leder till utveckling av autoimmun (typ 1) diabetes.
Det finns olika statistiska metoder att analysera komplexa data. TEDDY-studien är en speciell utmaning eftersom barnen kunde utveckla autoantikroppar i olika mönster (figur).
De barn (10%) som utvecklat autoantikroppar har fått antingen IAA (1) eller GADA (2) som första autoantikropp. Om IAA var första så kunde GADA vara nummer två (3). Om GADA var första så kunde IAA vara den andra autoantikroppen (3). IAA som första kunde också ge IA-2A som andra (4). GADA som första kunde ge IA-2A andra autoantikropp (5). Barn med antingen IAA eller GADA som första kunde vidare utveckla två autoantikroppar samtidigt (6). I alla sex exempel gick minst 70% av barnen vidare till att utveckla autoimmun (typ 1) diabetes (7).
En sjukdom med minst 6 olika mönster innan diagnosen. Hur ska detta analyseras?
Avsikten var därför att utveckla en ny metod speciellt anpassad till TEDDY-data (Joint models of multistate and longitudinal data). Det noteras att AI (Artificiell Intelligens) inte har använts.
Resultaten visade att den nya metoden kunde användas till att:
- påvisa hur olika statistiska metoder kan störa varandra och då ge felaktiga resultat
- utveckla nya frågeställningar om hur autoimmun (typ 1) diabetes utvecklas
- förutsäga enligt vilket mönster ett TEDDY-barn skulle kunna utveckla autoantikroppar
Slutsatsen var att den nya statistiska analysen kan användas för att simulera när autoimmun (typ 1) diabetes utvecklas hos TEDDY-barn med olika mönster av autoantikroppar, efter det att antingen IAA eller GADA utvecklats som första autoantikropp.
Författare: You LU, Salami F, Törn C, Lernmark Å, Tamura R.
Titel: Joint modeling of multistate and nonparametric multivariate longitudinal data.
Publicerats i: Annals of Applied Statistics. 2024.
TEDDY publikation nummer 167, 2024 (PDF, 0,48 MB, nytt fönster)
