Demonstration project in the European Joint Programme on Rare Diseases (EJP RD)
This demonstration project aims to show the usability and capability of the recently developed innovative statistical methodologies for clinical trials in rare diseases. We do not re-analyze or question the original analysis of data from the randomized controlled clinical trials, but rather re-evaluate data that lacked efficiency because it was analyzed with classical statistical methodology.
In this context we investigate tuberous sclerosis complex (TSC), affecting 1 in 6.000 live births, which is characterized by the development of multisystem tumors. A previous randomized clinical trial (EPISTOP) aimed to validate the effect of preventive therapy in patients with TSC diagnosed before clinical seizures with abnormal EEG, versus late standard therapy of epilepsy, administered after the seizure onset. This preventive therapy resulted in a significant better outcome in seizures and co-morbidities. However, this trial included few patients and did not allow to fully explore the secondary endpoints. In the project our aim is to demonstrate the added value of new methodologies in TSC for an optimal use of all available data (RCT, observational and external data collected with the same protocol).
Entwicklung eines effizienten Verfahrens zum Abtasten und Darstellen des Raums der Korngrenzengeometrie und -zusammensetzung: Atomistische Simulationen in Kombination mit statistischer Methodik Moderne Verfahren zur Optimierung von Materialeigenschaften
Moderne Verfahren zur Optimierung von Materialeigenschaften bedienen sich in zunehmenden Maß datenbasierter Forschungsmethoden. Die Deutsche Forschungsgemeinschaft fördert in diesem Bereich mit ca. 500 000 EUR gemeinsame Forschungsarbeiten am Lehrstuhl für Stochastik (Statistik) der Fakultät für Mathematik und am Interdisciplinary Centre for Advanced Materials Simulation (ICAMS) für 3 Jahre.
Korngrenzen in metallischen Mikrostrukturen haben einen entscheidenden Einfluss auf die mechanischen und funktionellen Eigenschaften des Materials und können durch Segregation von Fremd- oder Legierungsatomen gezielt modifiziert werden, was zu einer Veränderung der Korngrenzenenergie führt. Die Wissenschaftler aus den Arbeitsgruppen von Holger Dette (Fakultät für Mathematik) und Rebecca Janisch (ICAMS) beschäftigen sich mit der mathematischen Modellierung dieser Vorgänge. Das Ziel der Forschungsarbeiten ist die Entwicklung eines effizienten Hochdurchsatzverfahrens für numerische Simulationen zur Bestimmung von Korngrenzen- und Segregationsenergien. Für die Entwicklung der neuen Algorithmen verwenden die Wissenschaftler Methoden aus der mathematischen Statistik, der Darstellungstheorie (zur Modellierung der Korngrenzensymmetrien) und der Optimierung.
