Kosten sparen mit optimalen Experimenten

RUB kooperiert mit zwei US-Universitäten

12.06.2006

Das National Institute of Health (NIH) der Vereinigten Staaten finanziert ein gemeinsames Forschungsprojekt der Ruhr-Universität Bochum, der University of California, Los Angeles (UCLA) und der University of New York, Stony Brooks. Ziel ist, die Genauigkeit wissenschaftlicher Experimente zu verbessern und damit Kosten zu sparen. Aus der RUB sind Mathematiker um Prof. Dr. Holger Dette (Lehrstuhl für Stochastik) an dem Gemeinschaftsprojekt beteiligt.

Das Projekt mit dem Titel "Cost efficient designs for practioners" hat ein Gesamtvolumen von 500.000 Euro, davon entfallen rund 150.000 Euro auf Bochum. Eine entsprechende Kooperationsvereinbarung unterzeichneten die Projektpartner kürzlich. Ab August 2006 läuft das Projekt zunächst drei Jahre lang.

Schon in einfachen wissenschaftlichen Versuchen lässt sich erkennen, dass die Wahl der Versuchsbedingungen die "Genauigkeit" der aus den Experimenten getroffenen Aussagen verbessern kann. Zum Beispiel wäre es in einer klinischen Studie, in der zwei Medikamente verglichen werden sollen, sinnlos, alle Patienten mit nur einem Medikament zu behandeln, da man dann keine Erfahrungen über die Wirkungsweise des anderen Medikaments sammeln kann. Damit taucht sofort die Frage nach einer optimalen Versuchsanordnung auf, um aus den Daten möglichst viel Information zu erhalten. "Gleich große Kollektive für beide Therapieformen zu bilden, ist in der Regel keineswegs optimal", erklärt Prof. Dette. "Klinische Studien sind sehr teuer: Jeder Medikamententest kostet Geld, und je weniger Versuchstiere oder Patienten untersucht werden müssen, umso besser." Das Forschungsvorhaben der RUB, der University of California und der University of New York wird helfen, Experimente zu optimieren und somit Kosten zu sparen.

Die Forscher entwickeln Algorithmen, um optimale Versuchsanordnungen für diese oder ähnliche Fragestellungen berechnen zu können. Dabei untersuchen sie insbesondere statistische Modelle aus der Medizin, Pharmakologie, Biologie, Chemie und Physik. Langfristiges Ziel ist, eine Internetplattform zu erstellen, auf der Anwender online optimale Versuchsanordnungen zusammenstellen bzw. die Effizienz der von ihnen vorgesehen Versuchsanordnungen ermitteln lassen können.

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