Teilprojekt 1 hat zum Ziel, statistische Methoden für eine schnelle und effektive Auswahl von alternativen Therapieverfahren während einer laufenden klinischen Studie zu entwickeln. Die zunehmende Fragmentierung der Populationen auf dem Gebiet der individualisierten Therapien macht solche Methoden notwendig. Klassische statistische Designs und Ansätze stoßen dabei an ihre Grenzen. Die zu entwickelnden neuen Verfahren sollen eine solide statistische Grundlage für Designs mit der erforderlichen Flexibilität bilden. Im ersten Arbeitspaket dieses Teilprojektes werden adaptive Designs entwickelt, welche eine schnelle ablehnende Entscheidung gegenüber wenig aussichtsreichen Therapieansätzen ermöglichen. Im zweiten Arbeitspaket sollen statistische Designs behandelt werden, welche einen flexiblen Wechsel konkurrierender Therapieansätze im Verlauf der klinischen Studie erlauben. Zeitplan des Projekts: 1. Sichtung der zugehörigen Fachliteratur; 2. Entwicklung neuer, flexibler Designs, die den Aspekt steigender Evidenz berücksichtigen, zzgl. analytischer Untersuchung ihres mathematischen Verhaltens, Computersimulationsstudien, Überprüfung der praktischen klinischen Umsetzung; 3. Entwicklung neuer, flexibler Designs, die den Aspekt der Therapieänderung im Laufe einer klinischen Studie berücksichtigen, zzgl. analytischer Untersuchung ihres mathematischen Verhaltens, Computersimulationsstudien, Überprüfung der praktischen klinischen Umsetzung; 4. Softwareimplementierung und Bereitstellung entwickelter Algorithmen.

Teilprojekt 2 beschäftigt sich mit der Entwicklung neuer, liberalerer statistischer Prinzipien, Prozeduren und Studiendesigns zur Umsetzung innovativer Therapie- und Stratifizierungsansätze. Diese sind beispielsweise in der pädiatrischen Onkologie dringend erforderlich, da in diesem Bereich die Individualisierung von Therapien eine immer stärkere Rolle spielt. Dadurch werden allerdings die zugrunde liegenden Fallzahlen so klein, dass mit Hilfe klassischer statistischer Verfahren ein Überlegenheitsnachweis von Therapie- und Stratifizierungsstrategien kaum noch möglich ist. Im ersten Schritt soll ein liberales multiples Fehlerkriterium Basis der Entwickelung neuer multipler, sequentieller und adaptiver Studiendesigns zur Prüfung individualisierter Therapien werden. In einem zweiten Schritt sollen flexiblere sequentielle und adaptive Studiendesigns entwickelt werden, mit denen in den ersten Stufen liberalere statistische Methoden angewendet und in den späteren Stufen die Resultate durch strengere statistische Methoden verschärft bzw. verfeinert werden können. Arbeitsplanung: 1. Sichtung der projektrelevanten Fachliteratur; 2. Entwicklung und Untersuchung einstufiger Testverfahren zur Kontrolle des patientenweisen Fehlers 1. Art; 3. Entwicklung und Untersuchung gruppensequentieller Designs mit Kontrolle des patientenweisen Fehlers 1. Art; 4. Entwicklung und Untersuchung adaptiver Designs mit Kontrolle des patientenweisen Fehlers 1. Art; 5. Entwicklung und Untersuchung von Designs mit einer schrittweisen Verschärfung und/oder Verfeinerung der Studienresultate.

Das klinische Teilprojekt 3 wird dem Gesamtprojekt klinische Expertise und pseudonymisierte klinische Daten zur Verfügung stellen. Dadurch soll sichergestellt werden, dass die im ersten und zweiten Teilprojekt zu entwickelnden Designs den Erfordernissen der individualisierten Medizin entsprechen. Die klinischen Daten sollen dazu dienen, die Eignung der entwickelten statistischen Methoden im realen klinischen Kontext zu prüfen. Zudem werden die anderen Arbeitsgruppen über relevante Veränderungen, Trends und neue Erfordernisse in der individualisierten Medizin der pädiatrischen Onkologie und Hämatologie informiert. Die entwickelten statistischen Designs und Verfahren werden auf Machbarkeit in klinischen Studien hin bewertet. Die entwickelten statistischen Methoden sollen in realen klinischen Studien mit zielgerichteter Medizin implementiert werden. Arbeitsplanung: 1. Beratung der anderen Teilprojekte über relevante Veränderungen, Trends und Erfordernisse in der individualisierten Medizin; 2. Bewertung der Machbarkeit der entwickelten statistischen Methoden; 3. Implementierung der neuen Methoden in klinische Studien und Datenanalysen.