Z ogromną przyjemnością informujemy, że dr Damian Mikulski został laureatem XXVII edycji konkursu na najlepszą pracę doktorską przygotowaną z wykorzystaniem metod statystyki i analizy danych dostępnych w programach z rodziny Statistica. Konkurs jest organizowany przez firmę StatSoft Polska we współpracy z Polskim Towarzystwem Statystycznym (PTS).
Nagroda ta ma dla nas szczególne znaczenie, ponieważ stanowi potwierdzenie wysokiej jakości badań prowadzonych w Zakładzie Biostatystyki i Medycyny Translacyjnej oraz skutecznego łączenia nowoczesnych metod statystycznych z badaniami klinicznymi.
Dr Damian Mikulski został wyróżniony za rozprawę doktorską pt. „Rola wolno-krążących miRNA w predykcji wyników leczenia, powikłań i toksyczności w autologicznym przeszczepieniu krwiotwórczych komórek macierzystych szpiku”, którą obronił w maju 2025 roku na Wydziale Lekarskim Uniwersytetu Medycznego w Łodzi. Promotorem pracy był prof. Wojciech Fendler, kierownik Zakładu Biostatystyki i Medycyny Translacyjnej.
Rozprawa doktorska miała formę cyklu czterech oryginalnych publikacji naukowych (łączny Impact Factor: 20,7; 410 punktów MNiSW). Prace te dotyczyły roli wolno-krążących miRNA w surowicy krwi jako potencjalnych markerów pozwalających przewidywać wyniki leczenia oraz ryzyko wybranych powikłań – takich jak bakteriemia, inne powikłania infekcyjne czy hepatotoksyczność – u pacjentów z chorobami hematologicznymi (m.in. szpiczakiem plazmocytowym i chłoniakami) poddawanych autologicznej transplantacji. W analizach statystycznych, obok klasycznych metod, takich jak regresja logistyczna czy modele Coxa, wykorzystano również bardziej zaawansowane podejścia analityczne, w tym modele klasyfikacyjne oparte między innymi na sieciach neuronowych.
Informacja o wynikach konkursu: tutaj
Publikacje wchodzące w skład rozprawy doktorskiej:
https://link.springer.com/article/10.1186/s40364-024-00585-x
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10565214/
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11050045/
https://icjournal.org/search.php?where=aview&id=10.3947/ic.2024.0021&code=0086IC&vmode=FULL
Opis ryciny:
Wyniki analizy miRNA-seq.
Próbki surowicy pobierano w czterech punktach czasowych: (T1) przed chemioterapią kondycjonującą, (T2) w dniu autologicznego przeszczepienia krwiotwórczych komórek macierzystych (AHSCT, dzień 0), (T3) w 7. dniu po przeszczepieniu oraz (T4) w 14. dniu po AHSCT. (A) Heatmap miRNA o istotnie zmienionej ekspresji pomiędzy punktami czasowymi, ocenionej za pomocą analizy wariancji dla pomiarów powtarzanych (ANOVA). Profile miRNA w surowicy wykazują tendencję do grupowania się według czasu pobrania próbek – widoczne są dwa główne klastry: „wczesny” (T1 i T2) oraz „późny” (T3 i T4). Do analizy podobieństwa zastosowano miarę odległości opartą na korelacji Pearsona (1 − r) oraz metodę pełnego wiązania. (B–H) Wykresy przedstawiające siedem miRNA, których ekspresja istotnie zmieniała się w trakcie procedury AHSCT w etapie miRNA-seq badania. Gwiazdki oznaczają poziom istotności statystycznej (test t dla prób zależnych z korekcją Bonferroniego): * p ≤ 0,05; ** p ≤ 0,01. (I–J) Wykresy wulkanowe (volcano plots) przedstawiające miRNA o istotnie zmienionej ekspresji u pacjentów z opóźnioną regeneracją płytek krwi (DE, delayed engraftment) (I) oraz opóźnioną regeneracją neutrofili (J). Czerwone punkty oznaczają miRNA o zwiększonej ekspresji, niebieskie – o obniżonej ekspresji, a szare – miRNA bez istotnych różnic. (K) Wykres wulkanowy przedstawiający miRNA o istotnie zmienionej ekspresji u pacjentów, u których rozwinęła się bakteriemia. Do analizy włączono wyłącznie miRNA oznaczone w punktach T1 i T2 (przed wystąpieniem zdarzenia), w celu identyfikacji potencjalnych markerów predykcyjnych wykorzystywanych w dalszym etapie budowy klasyfikatorów.