Experimenteel design (proefopzet)

Een eerste tak van de statistiek focust op experimenteel design. Idealiter zouden we de therapie evalueren door het uit te testen op de volledige populatie van personen met een zweetgeur. Dat is echter niet haalbaar omdat het

1. ethisch niet verantwoord is: we weten niet of therapie werkt
2. financieel en logistiek onmogelijk is om iedereen te bemonsteren, en omdat
3. de populatie waarover we uitspraken wensen te doen bestaat nog niet volledig: ze omvat ook toekomstige personen met een zweetgeur.

Daarom zullen we een steekproef nemen. Hierbij zullen we een aantal personen uit de populatie selecteren waarop we het experiment uit zullen voeren.

Cruciaal is hierbij dat de steekproef representatief is voor de populatie zodat we de resultaten van het experiment zullen kunnen veralgemenen naar de populatie. We zullen de mensen daarom volledig at random trekken uit de populatie zodat elk subject een zelfde kans heeft om in het experiment te worden opgenomen: randomisatie. Merk ook op dat het daarom heel belangrijk om de populatie goed te omschrijven voor de start van het experiment: scope van de studie.

In deze studie worden twintig personen met een zweetgeur volledig at random geselecteerd uit de populatie. We zouden nu elk subject kunnen behandelen. Maar, dan zijn we niet zeker dat een verschil in het microbiome te wijten is aan de behandeling.

We hebben dus een goeie controle nodig. We zouden de controle personen niet kunnen behandelen, maar dan kan een verschil in microbiome mogelijks ook te wijten zijn aan de antibiotica behandeling i.p.v. aan de transplantatie. De onderzoekers opteerden daarom 10 personen een placebo behandeling geven, enkel antibiotica behandeling en 10 personen te behandelen met antibiotica en de transplantatie.

De proefpersonen worden volledig at random toegewezen aan de behandelingsgroep zodat beide groepen vergelijkbaar zijn.

Vervolgens moet er stil worden gestaan bij hoe het microbiome zal worden gemeten?

In de studie maakte men gebruik van een DGGE meting. Microorganismen hebben een heel variabel stukje ribosomaal RNA, het 16s ribosomaal RNA dat uniek is voor de soort. Het 16S rRNA van de verschillende microorganismen in het staal wordt dan geamplificeerd en gescheiden op een DGGE gel. Waarbij een bandenpatroon ontstaat volgens de lengte van het 16s rRNA.

Foto van een DGGE gel van het oksel microbiome (bron: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0070538¹)

Elke band in de DGGE correspondeert met een bacterie. Hoe helderder de band hoe meer van de bacterie in het microbiome voorkomt. Band A staat voor Staphylococcus. De ratio van de intensiteit van de band en de totale intensiteit in het bandenpatroon kan worden gebruik als een proxy voor de relatieve abundantie.

Essentiële stap: Vertaal onderzoeksvraag nu naar iets wat we kunnen quantificeren!

We kunnen dit doen door middel van het gemiddeld verschil in relatieve abundantie in Staphylococcus tussen de transplantatie en placebo groep.

Het experiment kan nu worden uitgevoerd.