Kanker-gerelateerde vermoeidheid is een van de meest belastende en persisterende klachten bij mensen met kanker. Ondanks uitgebreid onderzoek ontbreken nog steeds een mechanistisch begrip ervan en betrouwbare voorspellers van behandelrespons. In het FAIR-CARE project wordt een fundamenteel nieuwe benadering gebruikt waarin klachten niet geïsoleerd worden bestudeerd, maar als onderdeel van een dynamisch netwerk van symptomen.
Binnen dit project combineren we grootschalige klinische datasets met geavanceerde methoden uit de kunstmatige intelligentie (AI) en Bayesiaanse statististische methoden. Door symptoomnetwerken te analyseren willen we beter begrijpen waarom sommige patiënten ernstige vermoeidheid ontwikkelen, én waarom vermoeidheidsbehandelingen bij een deel van de patiënten wel en bij anderen niet werken.
Als promovendus word je onderdeel van een multidisciplinair team met expertise in klinische oncologie, psychologie, statistiek en netwerkwetenschappen. Je werkzaamheden bestaan onder andere uit:
- analyseren van grootschalige longitudinale vragenlijstdata van kankerpatiënten;
- construeren en vergelijken van symptoomnetwerken met behulp van Bayesiaanse methoden;
- identificeren van symptoomconstellaties die samenhangen met het ontstaan van kanker-gerelateerde vermoeidheid;
- onderzoeken van factoren die behandelrespons en non-respons bij vermoeidheidsinterventies voorspellen;
- publiceren van wetenschappelijke artikelen in internationale tijdschriften;
- presenteren van resultaten op nationale en internationale congressen.
Je wordt intensief begeleid door senior onderzoekers en werkt in de eerste periode nauw samen met een postdoc die gespecialiseerd is in netwerkmethoden en klinische toepassingen bij kanker.
Solliciteren kan alleen via deze website: https://werkenbij.amsterdamumc.org/nl/vacatures/research/promovendus-netwerkmethoden-kanker-gerelateerde-vermoeidheid
Multiscale Network Neuroscience 
Leave a comment