Sie sind hier: Startseite Projekte Abgeschlossene Projekte Pharmacoepi

Pharmacoepi

Analyse von komplexen Fall-Kontroll Studien in der Pharmakoepidemiologie

Förderung: gefördert als Teilprojekt der FOR 534 bis April 2007

Projektleiter: Prof. Dr. Martin Schumacher (IMBI)

Mitarbeiter: Prof. Dr. Martin Schumacher (IMBI), Peggy Sekula (IMBI)

 

Beschreibung

Schwere Hautreaktionen wie Stevens-Johnson-Syndrome (SJS) und toxisch epidermal Nekrolyse (TEN) sind seltene, aber lebensbedrohliche Erkrankungen, die hauptsächlich von Medikamenten verursacht werden. Im Moment wird eine Vielzahl von Medikamenten verdächtigt. Für die Beurteilung der Risiken wurden zwei internationale Fall-Kontroll-Studien (SCAR 1989-1995 und EuroSCAR1997-2001) ausgeführt. Da die Pathophysiologie als auch weitere Risikofaktoren von SJS und TEN größtenteils unbekannt sind, wurde eine dritte internationale Fall-Kontroll-Studie (RegiSCAR) mit finanzieller Unterstützung der EU ausgeführt. Der Fokus dieser Studie liegt auf genetischen und immunologischen Fragestellungen. Zu diesem Zweck wurden biologische Proben von Fällen und Kontrollen zentral eingelagert. Obwohl die Fragestellung nach den auslösenden Medikamenten noch aktuell ist, können allerdings die eingeschlossen Kontrollen in RegiSCAR dafür nicht herangezogen werden. Die Rekrutierung von Fällen und Kontrollen für diese Studie ist bereits abgeschlossen.
In diesem Projekt stehen die methodischen Probleme bei der Analyse solcher komplexen Studien im Mittelpunkt. Dies schließt umsichtige Modellbildung bei den Fall-Kontroll-Studien SCAR und EuroSCAR als auch der Fallserie RegiSCAR mit ein, um mögliche Medikamente zu identifizieren. Für die Analyse der Fallserie wird die case-crossover Methode eingehender untersucht und für die zugrunde liegende Situation unter Berücksichtigung zeitabhängiger Effekte angepasst. Außerdem wird der Nutzen von externen Informationsquellen für die Analyse von Fallserien geprüft. Schließlich werden hoch-dimensionale genetische Daten analysiert, um weitere Risikofaktoren zu erkennen. Dazu werden neuere Methoden angepasst, die die Korrelationsstruktur dieser Daten und die Stärke des Effektes mit berücksichtigen.

 

Publikationen