Postdoctoral Research Associate - Statistical Methods for Pediatric Oncology Clinical Trials

Wir suchen einen hochmotivierten Postdoktoranden, der innovative statistische Methoden für klinische Studien in der pädiatrischen Onkologie entwickelt. Das Forschungsprogramm konzentriert sich auf methodische Herausforderungen, die in pädiatrischen und seltenen Krankheitskontexten auftreten, in denen die Patientenzahlen oft klein sind, Ergebnisse verzögert oder komplex sein können und konventionelle randomisierte Studienansätze nicht immer umsetzbar sind. Der erfolgreiche Kandidat wird an der Schnittstelle von innovativem Studiendesign, kausaler Inferenz, externen Kontrollen und realen Beweisen, digitalen Zwillingen und kontrafaktischer Vorhersage sowie statistischen Methoden für Überlebens-, longitudinale und andere komplexe Ergebnisse arbeiten.

Klinische Anwendungen konzentrieren sich hauptsächlich auf pädiatrische solide Tumoren, einschließlich Neuroblastom und Sarkom, sowie auf aufkommende zelluläre und Immuntherapiestudien wie CAR-T-Therapie. Die Position bietet dem Postdoktoranden erhebliche Flexibilität, um ein unabhängiges methodisches Forschungsprogramm basierend auf dem Hintergrund und den Interessen des Kandidaten, aufkommenden wissenschaftlichen Möglichkeiten und wichtigen Problemen aus der laufenden Forschung zur pädiatrischen Onkologie zu entwickeln.

Forschungsbereiche

• Innovatives Studiendesign: Entwicklung effizienter und rigoroser statistischer Methoden für frühe und mittlere Phasen klinischer Studien in der pädiatrischen Onkologie, insbesondere in Kontexten mit kleinen Populationen, seltenen Krankheiten, heterogenem Therapieansprechen oder verzögerten Ergebnissen.
• Kausale Inferenz, externe Kontrollen und reale Beweise: Entwicklung fundierter Ansätze zur Einbeziehung externer Informationen in klinische Studien, wenn gleichzeitige randomisierte Kontrollgruppen begrenzt oder nicht umsetzbar sind.
• Digitale Zwillinge und kontrafaktische Vorhersage: Eine aufkommende Forschungsrichtung ist die Entwicklung und Bewertung von digitalen Zwillingen und kontrafaktischen Vorhersagemethoden für klinische Studien.
• Überlebens-, longitudinale und komplexe klinische Ergebnisse: Viele klinische Studien in der pädiatrischen Onkologie beinhalten verzögerte, longitudinale, multistaatliche oder anderweitig komplexe Ergebnisse, die neue statistische Methoden motivieren.

Ihre Rolle

• Entwicklung neuer statistischer Methoden, die durch wichtige Probleme der pädiatrischen Onkologie motiviert sind.
• Durchführung von Simulationsstudien zur Bewertung statistischer Betriebseigenschaften.
• Analyse klinischer Studien, Register- und reale Datensätze.
• Entwicklung statistischer Software in R und/oder Python.
• Enge Zusammenarbeit mit pädiatrischen Onkologen, klinischen Forschern, Statistiken und Datenwissenschaftlern.
• Teilnahme am Design und an der Analyse innovativer klinischer Studien in der pädiatrischen Onkologie.
• Veröffentlichung methodischer und angewandter Forschung in führenden statistischen, klinischen Studien- und medizinischen Fachzeitschriften.
• Präsentation von Forschungsergebnissen auf nationalen und internationalen wissenschaftlichen Tagungen.
• Entwicklung unabhängiger Forschungsideen und eines kohärenten methodischen Forschungsprogramms.
• Beitrag zu gemeinsamen Förderanträgen und zukünftigen unabhängigen Förderanträgen.
• Teilnahme an Mentoring- und Forschungsaktivitäten innerhalb der Abteilung für Biostatistik.

Das Gleichgewicht zwischen methodischer Entwicklung und angewandter Zusammenarbeit kann an den Hintergrund, die Interessen und die Karriereziele des Kandidaten angepasst werden.

Anforderungen

Wir suchen einen Kandidaten mit starker quantitativer Ausbildung, der daran interessiert ist, statistische Methoden zu entwickeln, die durch herausfordernde klinische Probleme motiviert sind. Ideale Kandidaten haben:

• Ein Doktortitel in Biostatistik, Statistik, Epidemiologie, Datenwissenschaft oder einem eng verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Starke Ausbildung in statistischer Methodik.
• Erfahrung mit statistischer Programmierung, vorzugsweise in R und/oder Python.
• Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
• Die Fähigkeit, effektiv in multidisziplinären Forschungsteams zu arbeiten.
• Interesse an klinischen Studien und biomedizinischer Forschung.
• Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche wäre besonders wertvoll: Studiendesign, Überlebensanalyse, Bayessche Statistik, kausale Inferenz, externe Kontrollen oder reale Beweise, Emulation von Zielstudien, longitudinale Datenanalyse, maschinelles Lernen oder kausale Vorhersage.

Eine vorherige Erfahrung in der pädiatrischen Onkologie ist nicht erforderlich. Kandidaten mit starker methodischer Ausbildung, die daran interessiert sind, Expertise in der pädiatrischen Krebsforschung zu entwickeln, werden ermutigt, sich zu bewerben.

St. Jude ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet.