Behörighetskrav

150 hp varav 120 hp kurser inom biomedicin, farmaceutisk vetenskap och/eller naturvetenskap/teknik. Dessutom krävs kunskaper i engelska motsvarande Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)

Mål

Studenten ska efter avslutad kurs 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 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)

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.

Undervisning

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

Kursen ges på engelska.

Examination

Examination sker i slutet av kursen i form av muntlig redovisning i grupp av projektuppgift (3 hp) och indivduell skriftlig projektrapport (4.5 hp). För godkänd kurs krävs godkänt resultat på obligatoriska moment. 

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.

Övriga föreskrifter

Ersätter och motsvarar 3FG890, preklinisk och klinisk dataanalys i prediktiv läkemedelsutveckling.