Kursplan för Preklinisk och klinisk dataanalys i prediktiv läkemedelsutveckling

Preclinical and Clinical Data Analysis in Predictive Drug Discovery/Development

  • 7,5 högskolepoäng
  • Kurskod: 3FG289
  • Utbildningsnivå: Avancerad nivå
  • Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Farmaceutisk vetenskap A1N, Läkemedelsutveckling A1N

    Förklaring av koder

    Koden visar kursens utbildningsnivå och fördjupning i förhållande till andra kurser inom huvudområdet och examensfordringarna för generella examina:

    Grundnivå

    • G1N: har endast gymnasiala förkunskapskrav
    • G1F: har mindre än 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G1E: innehåller särskilt utformat examensarbete för högskoleexamen
    • G2F: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G2E: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav, innehåller examensarbete för kandidatexamen
    • GXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

    Avancerad nivå

    • A1N: har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • A1F: har kurs/er på avancerad nivå som förkunskapskrav
    • A1E: innehåller examensarbete för magisterexamen
    • A2E: innehåller examensarbete för masterexamen
    • AXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

  • Betygsskala: Underkänd (U), godkänd (G), väl godkänd (VG)
  • Inrättad: 2016-05-26
  • Inrättad av: Kommittén för utbildning på grundnivå och avancerad nivå vid farmaceutiska fakulteten
  • Reviderad: 2019-04-25
  • Reviderad av: Kommittén för utbildning på grundnivå och avancerad nivå vid farmaceutiska fakulteten
  • Gäller från: HT 2019
  • Behörighet: För sökande inom:
    - Apotekarprogrammet ska den studerande ha minst 150 hp inom programmet samt ha genomgått alla kurser på termin 1-7 inom programmet.
    -Civilingenjörsprogrammet i kemiteknik ska den studerande ha minst 120 hp inom programmet inklusive kurser motsvarande Sannolikhet och statistik 5 hp, Läkemedelskemi 7,5 hp samt Farmakokinetik 7,5 hp.
    - Masterprogrammet i Läkemedelsutveckling krävs antagning till programmet samt genomgången kurs i Läkemedelsutveckling 7,5 hp.
    Masterprogrammet i Läkemedelsmodellering krävs antagning till programmet samt genomgången kurs i Läkemedelsutveckling 7,5 hp.
    - För fristående kurs krävs minst 150 hp från naturvetenskaplig eller teknisk utbildning, varav kunskaper motsvarande minst 60 hp inom ämnena farmaci, farmaceutisk vetenskap, farmaceutisk biovetenskap och/eller läkemedelskemi, samt kurser motsvarande Statistik minst 4,5 hp, Läkemedelskemi minst 6 hp och Farmakokinetik minst 7,5 hp. Annan utbildning prövas individuellt. Kunskaper i engelska motsvarande kraven för grundläggande behörighet till utbildning på grundnivå.
  • Ansvarig institution: Institutionen för farmaci
  • Övrig(a) medverkande enhet(er): Institutionen för läkemedelskemi, Institutionen för farmaceutisk biovetenskap

Beslut och riktlinjer

Kursen ges på engelska vid behov.
Ersätter och motsvarar 3FG890, preklinisk och klinisk dataanalys i prediktiv läkemedelsutveckling.

Mål

De studerande skall efter genomgången kurs visa förståelse för begrepp och vanliga metoder inom multivarat dataanalys, experimentell design, parameterskattning och anpassning av modeller till data, samt kunna applicera dessa till typiska frågeställningar inom läkemedelsutveckling. Specifikt skall de studerande kunna:
- förklara och använda grundläggande statistiska begrepp och metoder
- förklara och använda vanliga regressionsmetoder och metoder för att skatta modellparametrar
- beskriva och använda metoder för förklarande och prediktiv multivariat dataanalys
- beskriva och använda vanliga metoder inom statistisk experimentell design
- beskriva och använda grundläggande begrepp inom modellutvärdering
- applicera dessa metoder på typiska problemställningar i läkemedelsutveckling, såsom analys av data från genomiska, proteomiska, kemiska och biologiska experiment, modellering av samband mellan läkemedels kemiska strukturer och deras fysiska, biologiska och farmakologiska egenskaper, samt modellering av läkemedelseffekter från prekliniska och kliniska data
- analysera, värdera och presentera resultaten från sådana statistiska dataanalyser.

Innehåll

Kursen behandlar användandet av statistiska metoder för att analysera och modellera kemiska och biologiska data inom läkemedelsutvecklingsprocessen. Kursen belyser de grundläggande koncepten i de olika metoderna som behandlas, deras användbarhet för specifika frågeställningar i utvecklingen av nya läkemedel, samt hur metoderna används praktiskt. Fokus ligger på läkemedelsrelaterade användningsområden, såsom: informatik applicerat på genomik-, proteomik-, kemiska och biologiska data, struktur-aktivitetssamband, samt modellbaserad preklinisk och klinisk läkemedelsforskning. Genom att applicera olika metoder på relevanta exempel får de studerande praktisk erfarenhet av flera vanliga statistiska metoder och programvaror.

Exempelvis behandlas följande moment:
- grundläggande statistiska begrepp, såsom fördelningar (kontinuerliga/diskreta), lägesmått/spridningsmått, hypotesprövning, ANOVA, Bayesiansk statistik, sannolikhet a priori/a posteriori)
- regressionsmetoder och metoder för att skatta modellparametrar (såsom linjär/multilinjär/icke-linjär/robust regression, maximum likelihood-estimering)
- multivariat dataanalys (t.ex. principalkomponentanalys, klusteranalys, partial least squares, supportvektormaskiner, beslutsträd
- statistisk experimentell design (t.ex. faktoriell design, D-optimal design)
- modellutvärdering (t.ex. korsvalidering, boot-strapping, permutationsanalys)

Undervisning

Undervisningen ges i form av föreläsningar, datorlaborationer och gruppövningar. Obligatoriska moment: datorlaborationer, samt genomförande och redovisning av gruppövningar.

Examination

Examination baseras på muntlig eller skriftlig redovisning av gruppövningar. För godkänd kurs krävs närvaro och godkänt resultat på obligatoriska moment. Möjlighet att komplettera icke godkända obligatoriska moment kan beredas tidigast vid nästa kurstillfälle och endast i mån av plats.

Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare.

Litteratur

Uppgift om kurslitteratur saknas. Ta kontakt med ansvarig institution för mer information.