Trefwoorden: cardiale biomarker, optimalisatie, machine learning, klinische relevantie

"Rethinking biomarkers innovations in laboratory medicine" 

Veel van de medische beslissingen worden geleid door de laboratoriummeting van een biomarker. Ondanks monumentale vooruitgangen in de ontdekking van deze biomarkers, wordt geschat dat gemiddeld minder dan één nieuwe biomarker per jaar wordt goedgekeurd. In deze thesis worden de kenmerken van huidige (acute) cardiale biomarkers geëvalueerd en vervolgens worden verschillende benaderingen gedemonstreerd om huidige biomarkers te optimaliseren in plaats van nieuwe te gebruiken. De eerste vijf hoofdstukken evalueren de analytische en klinische kenmerken van de cardiale biomarkers troponine (eiwit dat zorgt voor samentrekking hartspier) en natriuretische peptiden (hormoon afgegeven door hart). Hoofdstuk zes probeert de klinische specificiteit van troponine te verbeteren door hypoxie-specifieke detectie van troponine mogelijk te maken. Hoofdstuk zeven tot tien maken gebruik van machine learning om meerdere biomarker-resultaten te combineren tot klinisch relevante uitkomsten. Toekomstig onderzoek moet de voorgestelde benaderingen verder onderzoeken en hun waarde in de dagelijkse medische beslissingen onderzoeken.

Klik hier voor de live stream.

Voertaal: Nederlands