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Una notevole attenzione è stata rivolta in particolare alla pratica degli endpoint surrogati negli studi clinici sull'AIDS. Un endpoint surrogato di successo dovrebbe essere in grado di ridurre la durata dello studio di follow-up e, in alcuni casi, di diminuire il numero di pazienti necessari per scoprire l'impatto di un trattamento specifico. Un criterio ampiamente utilizzato per valutare l'affidabilità di tali misure come endpoint surrogati richiede che il presunto surrogato catturi pienamente l'effetto accumulato su tutti i meccanismi d'azione (l'impatto netto) del trattamento sull'endpoint clinico. I CD4 e le cariche virali sono utilizzati nella maggior parte degli studi clinici sull'AIDS come endpoint surrogati per valutare l'efficacia dei nuovi farmaci disponibili. Tuttavia, nessun endpoint surrogato si è ancora dimostrato adatto a prevedere l'efficacia dei trattamenti anti-HIV. Come soluzione, il presente studio intende sviluppare un endpoint surrogato per l'AIDS basato su una combinazione di variabili.
About the author
Chamindi Kavindya Samarasekara è laureata in Statistica e Informatica presso l'Università di Colombo. Attualmente lavora come docente (in prova) presso il Dipartimento di tecnologie dell'informazione e della comunicazione della Facoltà di tecnologia dell'Università di Colombo. I suoi interessi di ricerca sono l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.
