Myalgic Encephalomyelitis / Chronic Fatigue Syndrome (ME / CFS) Post Treatment Lyme Disease Syndrome (PTLDS), Fibromyalgia Leading Research. Delivering Hope.Open Medicine Foundation® Canada

Recherche sur l'encéphalomyélite myalgique / le syndrome de fatigue chronique (EM / SFC), le syndrome post-traitement de la maladie de Lyme (PTLDS), la fibromyalgie et le syndrome post-COVID .

Protocole de recherche personnalisé condensé

  • Nous avons collecté des données longitudinales.
  • Le développement de techniques d’apprentissage automatique est en cours.

HYPOTHÈSE ET DESCRIPTION DE L’ÉTUDE

Un protocole de recherche personnalisé condensé consiste en un nombre minimal d’échantillons provenant d’affections spécifiques permettant de développer avec précision une signature biologique propre à une personne atteinte d’EM/SFC et pouvant être utilisée pour prédire l’amélioration ou l’aggravation de ses symptômes.

Ce protocole serait utile pour suivre le développement de l’EM/SFC, fournir une compréhension de la biologie du processus pathologique chez l’individu, stratifier les individus atteints d’EM/SFC en sous-ensembles biologiquement définis, tester l’efficacité des traitements et suivre les résultats des essais de traitements cliniques.

OBJECTIFS

Un médecin tient les résultats des tests dans sa main gauche. De la main droite, il pointe vers le haut.

  1. Établir un protocole de recherche personnalisé condensé pouvant être utilisé pour caractériser l’EM/SFC chez les patients en ce qui concerne les aspects biologiques de leur personne et une maladie chronique complexe.
  2. Intégrer et analyser les données des études longitudinales métaboliques.
  3. Échantillonner au hasard les données longitudinales de chaque participant et analyser si un modèle similaire peut être observé avec moins de points de données.
  4. Développer un algorithme pour reconnaître les signatures individuelles et les comparer entre les patients afin d’identifier des modèles qui peuvent ensuite réduire la durée de la méthode de recherche personnalisée.
  5. Tester et valider l’algorithme sur des ensembles de données combinés par bootstrap / autoamorçage.
  6. Retester l’outil en testant à nouveau un certain nombre de patients atteints d’EM/SFC pour déterminer si la signature produite est cohérente avec le passé.