Biometrie & Biostatistik an der Fakultät Statistik
Der Bereich Biometrie / Biostatistik nimmt in der Fakultät Statistik seit ihrer Gründung im Jahr 1973 einen zentralen Platz ein. Seine wichtige Rolle wird durch die direkte Zuordnung dreier Professuren sowie die Beteilligung mehrerer anderer Lehrstühle an Forschungsprojekten mit biostatistischen Fragestellungen unterstrichen.
Die Fakultät Statistik leistet auf vielen Gebieten der Biometrie / Biostatistik Beiträge zu Lehre, Forschung und Beratung. Eine genauere Beschreibung von Forschungsprojekten finden Sie unter dem Link Forschungsgebiete im Bereich der Biostatistik.
Im Statistik-Studium ist Biometrie der mit Abstand am häufigsten gewählte Schwerpunkt von den Wahlmöglichkeiten Biometrie, Ökonometrie, Technometrie und Amtsstatistik. Mehr als ein Drittel der Absolventinnen und Absolventen der Fakultät Statistik arbeitet nach Studienende an Schlüsselstellen für die Entwicklung und die Anwendung von biostatischen Methoden, sowohl in universitären als auch in außeruniversitären Einrichtungen, insbesondere in der Pharmaindustrie, in Auftragsforschungsinstituten, im Gesundheitsbereich und an Hochschulen und Forschungsinstituten.
Inhalte
Die Biostatistik beschäftigt sich mit vielfältigen Fragestellungen. Historisch verstand man unter Biostatistik zunächst statistische Theorie und Methoden zur Beschreibung, Analyse und Interpretation biologischer Daten. Wir sehen heute ein noch viel breiteres Aufgabenfeld im Bereich Biometrie mit Anwendungen in allen Lebenswissenschaften, insbesondere auch in der Medizin und in der Bioinformatik.
Die Unterteilung des Bereichs Biometrie / Biostatistik in die wichtigsten Gebiete Klinische Statistik, Epidemiologie, Toxikologie und Bioinformatik beinhaltet Überlappungen und deckt nicht alle Beiträge der Fakultät Statistik ab, kann aber als Grundlage der Darstellung unserer Arbeit verwendet werden. Beispielsweise beschäftigen sich die Personalisierte Medizin und die Genetische Epidemiologie mit der Rolle genetischer Faktoren in der Klinischen Statistik und in der Epidemiologie. Auch lebertoxikologische Fragestellungen spielen eine wichtige Rolle. Zur Analyse werden oft moderne bioinformatischen Methoden benötigt.
Klinische Statistik
In der Klinischen Statistik wird der Effekt klinischer Einflussgrößen auf Diagnose und Therapie von Krankheiten beim Menschen erforscht. In Klinischen Studien geschieht dies in einem kontrollierten experimentellen Umfeld. Klinische Studien sind in den meisten Ländern Voraussetzung für die Zulassung von allen verschreibungspflichtigen Medikamenten.
Epidemiologie
In der Epidemiologie wird der Einfluss verschiedener Faktoren auf Krankheit und Gesundheit in Individuen und in Populationen untersucht. Im Gegensatz zur Klinischen Statistik geschieht dies nicht in einem kontrollierten Umfeld, sondern in der Regel durch Beobachtungsstudien. Man möchte beispielsweise den Einfluss des Rauchens auf das Krebsrisiko bestimmen. Die Epidemiologie spielt folglich eine wichtige Rolle in der Gesundheitsförderung.
Bioinformatik
Die Bioinformatik ist ein breites Forschungsgebiet und beschäftigt sich im Wesentlichen mit der Analyse biologischer Daten auf der molekularen Ebene. Kontinuierlich werden für die Analyse von genetischen und genomischen Daten zahlreiche neue experimentelle Techniken entwickelt, bei denen unzählige Merkmale gleichzeitig gemessen werden. Dieser hypothesengenerierende Charakter molekularbiologischer Experimente stellt ständig neue Anforderungen an die statistische Auswertung der experimentellen Ergebnisse.
Toxikologie
Die Toxikologie untersucht die Giftigkeit (Toxizität) von Substanzen, in der Regel abhängig von der Konzentration oder Menge der entsprechenden Substanzen. Zu den statistischen Zielen gehören die Modellierung der Wirkung der Substanzen als Funktion der Konzentration und die Identifkation von kritischen Grenzen für die Konzentration. Die Toxikologie spielt sowohl für Klinische Studien bei der Dosisfindung von Medikamenten als auch in der Epidemiologie bei der Erforschung von Gesundheitsindikatoren eine wichtige Rolle. Die wachsende Menge an verfügbaren molekularen, oft hochdimensionalen Daten, führt zu neuen statistischen Herausforderungen bei der Modellierung von Zusammenhänge, imsbesondere für umwelt- und arbeitstoxikologische Fragestellungen.