Ny licentiat inom mikrodataanalys vid Högskolan Dalarna
2 min läsning

Under fredagen den 10 november, var det dags för ytterligare en opponering inom mikrodataanalys, ett område där Högskolan Dalarna har egen forskningsutbildning.
Ilias Thomas

Ilias Thomas forskning handlar om hur doseringen av läkemedlet levodopa skulle kunna optimeras, i första hand utifrån ett patientperspektiv, med hjälp av matematiska algoritmer.

– Men min forskning handlar lika mycket om att underlätta beslutsfattandet för de läkare som möter patienterna, säger Ilias Thomas.

Titeln på hans licentiatuppsats är ”Optimizing levodopa dosing routines for Parkinson’s disease”.

Rätt dosering viktigt

Parkinsons sjukdom är en progressiv neurologisk sjukdom som anses vara en av de vanligaste neurologiska åkommorna.  Med rätt behandling och regelbunden rehabilitering kan patienten leva som tidigare i många år.

– Eftersom sjukdomen varierar mycket mellan olika individer är det viktigt att se hur den aktuella individens variant utvecklas – och att medicinera utifrån denna kunskap, säger Ilias Thomas.

Levodopa är den vanligaste behandlingen och det mest effektiva läkemedlet för att lindra symtomen och kan ges under alla stadier. Men ju längre sjukdomen framskrider desto viktigare, och svårare, blir det för den ordinerande läkaren att sätta en korrekt dos, främst med tanke på de biverkningar som läkemedlet ger upphov till vid långvarig användning.

– Eftersom jag är statistiker, inte medicinare, och ämnet mikrodataanalys har målet med min avhandling varit att undersöka om algoritmiska metoder kan användas för att hitta doseringsscheman som behandlar symtomen och som minimerar biverkningarna, säger Ilias som nu kommer att fortsätta sin forskning med sikte på en doktorsavhandling i ämnet.

Ilias Thomas har använt data från tre olika källor i sin forskning: Från en klinisk studie på Uppsala universitetssjukhus 2015, patientupptagningsdiagramdata från Uppsala universitetssjukhus under 2011-2015 och data från en klinisk studie vid Göteborgs universitet under 2016-2017.

– Uppgifterna användes för att utveckla metoderna och för att utvärdera prestanda för de föreslagna algoritmerna, säger Ilias Thomas.

Uppsats som väckte många frågor

Inför ett tjugotal personer i auditoriet fick Ilias Thomas besvara frågor från opponenten professor Alexander Medvedev, Uppsala Universitet, bland annat om vilken teknologi som skulle kunna komma att användas i framtiden för att mäta och övervaka patienternas status, samtidigt som de matematiska algoritmerna räknar ut den optimala läkemedelsdosen, som både kan ges oralt och kontinuerligt med pump. Frågorna handlade även om algoritmernas relevans och reliabilitet i kontexten. Hur mycket osäkerhet finns det i beslutsmodellen?

Ilias Thomas fick också goda råd på vägen av dagens examinator, docent Martin Gellerstedt, Högskolan Väst, som ansåg att det finns metodologiska problem i uppsatsen som bör beaktas och vidareutvecklas i det fortsatta arbetet med doktorsavhandlingen. ”Vill du jobba med Parkinsons sjukdom eller med mikrodata i framtiden”, frågade han skämtsamt – Ilias Thomas visade sig nämligen ha goda medicinska kunskaper när det handlar om just Parkinsons sjukdom.

Oppositionsseminariets ordförande, professor Mark Dougherty, Högskolan Dalarna, avslutade med att fråga om det finns etiska frågeställningar som bör beaktas – och redogöras för – i en framtida doktorsavhandling.

– Bärbar, digital teknologi är en stor hjälp när det handlar om att mäta och studera människor, men det väcker också många frågor, avslutade han.