Avanserte data-analytiske verktøy

Tradisjonell måte å se på kliniske målinger er å måle en ting om gangen («univariat» tilnærming) og gi grenseverdier for hva som er «normalt», f.eks. totalkolesterol under 5 mmol/l (se Figur 1). Vår teknologi måler en hel profil med hundretals metabolitter og vi ser på flere ting samtidig («multivariat» tilnærming), dvs. ser etter mønster (se Figur 2). Det er disse mønstrene som kan si noe om risiko for sykdom, forstadier i et sykdomsforløp eller om du er frisk/normal.

Vår styrke er de avanserte dataanalytiske verktøy som vi har utviklet og som har vist seg å fungere godt når man skal peke ut et fåtal interessante markørkandidater i instrumentelle kompliserte profiler. Metodene har ført til bedre presisjon i beregningene og til nye effektive grafiske verktøy som gjør det mulig å finne markørkandidatene med større sikkerhet. Dette gjør også tolkning av resultater enklare.

 

Essensen i Fjordomics er å gå fra epidemiologisk til individuell risikovurdering (Figur 3).

 

 

Figur 1. I tradisjonell «univariat» tilnærming utnyttes verdi på en sykdomsmarkør for å skille mellom friske og syke individer. Grå sone viser område der det kan være vanskelig å si om en person er frisk eller syk (T.A.R. Kvalheim, PhD avhandling, UiB 2010).

Figur 2. I «multivariat» tilnærming utnyttes flere sykdomsmarkørar sammen for å gi et mønster som hjelper å avdekke forskjellene mellom friske og syke individer (T.A.R. Kvalheim, PhD avhandling, UiB 2010).

Figur 3. Persontilpasset medisin: Fjordomics skal gi råd til enkeltpersoner med hensyn til risikoprofil og forebygging.