Lightning talks in Harvard, 1st round in 2018

 하버드 Biostatistics 식 TED talk! Lightning talks가 2018년에도 어김없이 시작되었다. 작년에 시작한 이 프로그램은 너무나 인기가 많아져서 이제는 426호가 꽉 찰 정도이다. 이번 Talk는 President award honoree인 Tyler를 비롯한 JP 등 역시나 쟁쟁한 교수님들이 발표를 해 주셨다.


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1. JP Onnela

 하버드 Biostatistics의 Physics Ph.D ! JP교수님은 Digital Phenotype에 대해서 이야기 해 주셨다. 위키피디아에서 Digital Phenotype을 치면 가장 먼저 Reference로 JP 교수님의 논문이 나온다...
 다만, 내용은 다소 철학적으로 어떻게 "Phenotype"을 정의할지에 대한 이야기가 좀 많았다.

 "Digital Phenotyping by using SMARTPHONE"
 - Phenotype for clinical practice.
  => Time dependent, Context dependent.

 - Stable to measure social and behavioral markers.

 - Advantages to define digital phenotype with SMARTPHONE
  1) N is large : everyone uses smartphone. Can conduct population-based study
  2) Passive data enables to get large T
  3) Enables moment-by-moment quantification

 => Goal (D-P Project): develop infrastructure, build method to analyze the data which is big and noisy

 - Front-end: Android IOS
 - Back-end: Amazon web service(AWS)

 => Challenge
  - Dealing with missingness in GPS data : GPS problem, by design
  - Estimation of sleep interval
  - Detection of behavioral anomalies
 (ex) Sleep in situ


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2. Tyler VanderWeele


 Causal Inference를 하기 위해 필연적으로 다루어야 하는 Unmeasured Confounding 에 대하여, 어떻게 다루어야할 지에 대한 방법론을 제시한 Tyler 교수님! 자신이 개발한 E-value에 대한 개괄적인 설명을 해 주셨다.

 - Title: Sensitivity analysis in observational research: Introducing the E-value
 - Bias factor: Making assumption to assess to assumption (Causal Inference를 하다 보면 NUCA(No Unmeasured Confounding Assumption을 하게 되는데, 이것도 문제가 있다는 것.)

 그리고 계속 되는 E-value의 정의... 수업 듣는 줄 알았다... 개인적으로 Hernan교수님이 Causal Inference 1 가르치시고 Tyler교수님이 Causal Inference 2 가르치시면 진짜 대박일 것 같다.


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3. Donna Spiegelman

 수업을 하시는 교수님은 아닌 것 같다. 처음 보았는데, 괭장히 온화한 분위기의 교수님이었다.

 - Title: Opportunities for Biostatistics in implementation science
 -> Goal: speed up the pipeline from research to real life (논문이 나오고 실제 적용하기까지는 14년이 걸린다는 통계)
 - 현지 Public health in real life를 이끌어가는 건 Health economics가 하고 있다.

자신의 Lab에서 현재 Implementation science를 위해 어떤 노력을 하고 있는지 설명하신 것이 대부분의 내용이었다. ex) Incremental cost effect ratio(ICER), Stepp wedge design

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4. Liming Liang

 중국인 교수님이셨다. 왜 그런지는 모르겠는데 Bioinformatics는 대부분 중국 교수님들이 꽉 잡고있다... 정말 꽉...... 여태까지 Lightning Talk서 Bioinformatics 관련, DNA관련 발표를 하신 교수님들이 반이 넘는다.

 - Title: Molecular Profiling of Complex Clinical Trials

 - Large molecular profiling(EPI-genetics)

Q. Characterize a study subject

 1) Questionnaire, biomarkers vs omic technologies
 2) Behavioral vs Biological compliance

- Internal measurement using omic platforms.

- Polygenic model building (Using whole genome)
- Prediction vs Network discovery

(Example). Metabolomic profiling for diet
  - How metabolomic profile reflects Mediterranean diet compliance? (Behavior + Biological)
  - Note that Mediterranean diet can predict the CVD risk.


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 하버드 Bayesian의 과거가 Donald Rubin 교수님이고 현재가 Jun Liu 교수님이라면, 미래는 Jun Liu 교수님의 제자라는 Shirley 교수님인데... Jun Liu교수님부터는 Bioinformatics를 하신다... Shirley 교수님은 Bioinformatics로 완전 유명하고... 음...중국어를 배워야 하나...