Due to their prognostic value, biomarkers can support physicians in making the appropriate choice of therapy for a patient. In this thesis, several advanced statistical methods and machine learning algorithms were considered and applied to projects in collaboration with departments of the University Hospital Augsburg. A machine learning algorithm capturing hidden structures in binary
immunohistologically stained images of colon cancer was developed to identify patients with a high risk of occurrence of distant metastases. Further, generalized linear models were used to estimate the probability of the need for a permanent shunt in patients after an aneurysmatic subarachnoid hemorrhage. Patients with oligometastatic colon cancer were stratified by a score developed using approaches from survival analysis to investigate which groups might benefit from surgical removal of metastases with prolonged overall survival.
Another important point is the selection of suitable statistical models dependent on the structure of the data. We found that a linear regression may only be suited with a transformation of the response variable in the context of association of a COVID-19 infection with lymphocyte subsets. In addition, modeling the course of daily reported new COVID-19 cases is a relevant task and requires suitable statistical models. We compared non-seasonal and seasonal ARIMA models and examined the performance of different log-linear autoregressive Poisson models. To add more structure and enable theoretical prognosis for the further course depending on nonpharmaceutical interventions, we fitted a Bayesian SEIR model with several change points and set the determined change points in context with the distribution of variants of the virus.Biomarker können Ärzte durch ihren prognostischen Wert bei der Auswahl geeigneter Therapieoptionen unterstützen. In dieser Arbeit wurden mehrere fortgeschrittene statistische Methoden sowie Algorithmen des maschinellen Lernens eingeführt und in Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen des Universitätsklinikums Augsburg angewendet. Mit Hilfe eines Algorithmus des maschinellen Lernens, der versteckte Strukturen in binären, immunhistologisch gefärbten Bildern von Darmkrebstumoren feststellen kann, wurden Patienten mit einem hohen Risiko für auftretende Fernmetastasen identifiziert. Ebenso wurden Generalisierte Lineare Modelle verwendet, um eine Vorhersage der Wahrscheinlichkeit für eine dauerhafte Shunt-Anlegung nach einer aneurysmatischen Subarachnoidalblutung zu treffen. Patienten mit oligometastastischen Darmkrebs wurden mittels eines Scores, der anhand von Methoden der Survival Analysis entwickelt wurde, stratifiziert, um eine Gruppe zu identifizieren, die von einer operativen Entfernung der Metastasen durch ein langes
Gesamtüberleben profitieren kann.
Ein weiterer wichtiger Punkt bei der Datenanalyse ist die geeignete Auswahl der statistischen Methode abhängig von der Datenstruktur. Es konnten am Beispiel der Assoziation einer Coronainfektion mit der Anzahl von Lymphozytensubpopulationen
gezeigt werden, dass eine Transformation der Zielvariable notwendig sein kann, um die Voraussetzungen der linearen Regression zu erfüllen. Die Modellierung der Anzahl an täglichen Neuinfektionen stellt eine relevante Aufgabe dar und benötigt passende statistische Modelle. Ein non-seasonal und ein seasonal ARIMA-Model wurden ebenso wie mehrere log-linearen autoregressiven Poisson-Modellen verglichen. Zusätzlich wurde ein weiterer Modellierungsansatz untersucht, der die biologischen Mechanismen stärker einbezieht und eine theoretische Prognose für den weiteren Verlauf unter verschiedenen Szenarien ermöglicht. Der Verlauf wurde mittels eines bayesschen SEIR Modell mit mehreren Wendepunkten an die Daten angepasst. Die gefundenen Wendepunkte wurden in Kontext der Verteilung der Virusvarianten analysiert
