研究人员改善临床试验，使癌症治疗更快地应用于患者

来自北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University)、北卡罗来纳大学教堂山分校(University of North Carolina at Chapel Hill)和杜克大学(Duke University)的研究人员合作，寻找设计更强大的癌症治疗临床试验的方法，有效地更快地为癌症患者提供更好、更个性化的新疗法。

美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)向研究人员提供了为期5年的1250万美元资助，用于开发设计和分析癌症临床试验的新方法。

“癌症临床试验的统计方法”是美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)授予的同类基金中规模最大的基金之一。该项目由三名主要研究人员领导:迈克尔·r·科索鲁克博士，北卡罗莱纳大学吉林斯全球公共卫生学院生物统计学教授和系主任;玛丽·戴维安博士，威廉·尼尔·雷诺兹统计学教授，北卡罗莱纳州立大学生物医学定量科学中心主任;以及杜克大学生物统计学教授Stephen L. George博士。该项目将支持一个主要的合作，多学科努力，利用领先的统计和临床专家的优势，在三个机构和两个高评价的癌症中心在UNC和杜克大学。领导团队还包括三位共同首席研究员:Joseph G. Ibrahim博士，生物统计学校友特聘教授和北卡罗来纳大学创新临床试验中心主任;杜克大学生物统计学教授Jung Sin-Ho博士;北卡罗来纳州立大学统计学教授Anastios A. Tsiatis博士。

除了david和Tsiatis，五名来自北卡罗来纳州立大学统计学系的教师，dr。Howard Bondell, Dennis Boos, Leonard Stefanski, Jung-Ying zeng和Hao Helen Zhang将担任这个项目的调查员。这些教师将在包括临床试验设计和分析、从高维数据开发预测模型和发现疾病基因的统计方法等领域贡献专业知识。

临床试验是对人类进行的对照研究，评估预防、诊断或治疗方法(如化疗、放疗或手术)的价值。几乎所有癌症治疗的进展，在应用于临床实践之前，都必须在临床试验中进行评估。

统计学家在设计试验、分析和解释结果以确定它们是否有意义以及在传统方法不适用的情况下开发新的设计和分析方法等方面发挥着不可或缺的作用。项目的统计人员将与临床调查人员将先进的统计技术应用到解决所带来的挑战进行试验设计和分析复杂的临床指标,诊断标记,个性化医学,和连续的课程黑色素瘤的治疗乳腺癌、结肠癌、肺癌、以及前列腺癌。其目标是显著提高癌症临床试验过程的效率，并最终改善癌症患者的健康和寿命。

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