Rising star: Brian Lee pushes the bounds of autism epidemiology | Spectrum
Brian Lee wollte kein Autismusforscher werden. Mathematisch denkend (wie er es tut) wundert er sich über die Wahrscheinlichkeiten. „Wenn ich jetzt erwachsen wäre, wäre ich vielleicht eine Art Bitcoin-Händler, der meine quantitativen Fähigkeiten ausübt“, sagt Lee, außerordentlicher Professor für Epidemiologie und Biostatistik an der Drexel University in Philadelphia, Pennsylvania. „Wenn du früh einen kleinen Schalter umlegen würdest, wäre das Leben jetzt so anders.“
Lee sagt, er sei in das Studium des Autismus geraten, weil er gerne mit Komplexität umgehe, und er habe festgestellt, dass seine quantitativen Fähigkeiten dazu beitragen könnten, die verschiedenen umweltbedingten und genetischen Beiträge zu dieser Krankheit aufzudecken. In 77 von Experten begutachteten Artikeln, die über ein Jahrzehnt verfasst wurden, hat er gezeigt, wie perinatale Faktoren wie das Gestationsalter bei der Geburt und pränatale Faktoren wie mütterliche Infektionen oder Vitamin-D-Konsum die Wahrscheinlichkeit einer Person, an Autismus zu erkranken, beeinflussen. Er hat auch einen Zusammenhang zwischen Autismus und pränatalem Antidepressiva-Einsatz sowie Autismus und Familienanamnese von psychiatrischen Erkrankungen gezeigt.
Um diese Variablen von anderen Faktoren zu unterscheiden, sind sowohl sorgfältige Statistiken als auch große Datensätze erforderlich, sagt Lee. Ein Teil seiner numerischen Zauberei kommt von seinen Verbindungen zu Wissenschaftlern in skandinavischen Ländern, wo universelle Gesundheitsakten Einblicke in das Leben und die Exposition von Einzelpersonen seit Generationen gewähren. „Es ist der Stoff, aus dem die Träume von Epidemiologen gemacht sind“, sagt Lee.
Der andere Teil ist seine Vorliebe für die mathematische Verteidigung gegen potenziell verwirrende Variablen, Ermittlungsprobleme und bescheidene Effektstärken. „Brians Beiträge dazu haben diese Herausforderungen angehoben und dafür gesorgt, dass wir versucht haben, sie explizit anzugehen, anstatt sie beiseite zu schieben“, sagt Craig Newschaffer, Professor für Bioverhaltensgesundheit an der Pennsylvania State University am State College. (Newschaffer war Mitglied des Komitees für die Masterarbeit von Lee.)
Lee hat leistungsfähige statistische Methoden entwickelt, um die komplizierten Netze genetischer und umweltbedingter Faktoren zu entwirren, die zu Autismus beitragen können, sagen seine Kollegen. „Er ist ein wirklich erfahrener Methodiker. Er repräsentiert eine neue Generation von Analysten mit aktualisierten quantitativen Fähigkeiten“, sagt Lees langjährige Mitarbeiterin Cecilia Magnusson, Direktorin des Zentrums für Epidemiologie und Gemeindemedizin beim Stockholmer Bezirksrat in Schweden.
Millionen Datensätze:
Aufgewachsen in Minot, North Dakota, einer Stadt mit damals etwa 35.000 Einwohnern, gewann Lee Klavierwettbewerbe und belegte mit 12 Jahren den zweiten Platz beim National Spelling Bee 1994. Es war das erste Jahr, in dem die Veranstaltung im Fernsehen übertragen wurde. „Ich bin mir ziemlich sicher, dass ich einer der wenigen Epidemiologen bin, die jemals länger als den Bruchteil einer Sekunde auf ESPN waren“, sagt er.
Lees Mutter, eine Bibliothekarin, ermutigte ihn, viel zu lesen, und sein Vater, ein Arzt, inspirierte ihn, Gesundheit und Medizin als Karriere zu betrachten, sagt er.
Frühe Aufdeckung: Brian Lees Karriere hätte vielleicht in eine ganz andere Richtung gegangen, wäre da nicht eine zufällige Begegnung mit der Epidemiologie gewesen.
Und so befand sich Lee ab 1999 als Bachelor-Student an der Harvard University auf einem Pre-Medizin-Kurs – aber er merkte schnell, dass sein Herz nicht in der Behandlung von Menschen lag. Er wechselte zur biologischen Anthropologie, dem Studium der menschlichen Evolution, und entwarf ein Experiment für eine Klasse, um eine Hypothese über die Ernährung von Primaten zu testen. „Es hat meine Füße in Bezug auf unabhängige Forschung nass gemacht“, sagt Lee.
Lee stürzte sich in weitere Experimente, diesmal mit dem Gehirn. Er nahm eine Stelle im Labor des Neurologen Alfred Geller in Harvard an und veränderte die DNA, um das Lernen bei Ratten zu verbessern. Nach seinem Abschluss im Jahr 2003 ging Lee für ein locker gestaltetes Praktikum an die University of California, San Francisco, in dem er unter anderem Webseiten kodierte. Dort traf er auf einen Epidemiologen namens Jonathan Showstack, der ihm die Augen für ein Gebiet öffnete, das seine mathematischen Fähigkeiten nutzen würde.
Lees Fähigkeiten im Umgang mit Zahlen waren seit der Mittelschule offensichtlich, als er städtische und staatliche Mathematikwettbewerbe gewann. Er hatte auch gerade Jared Diamonds Buch „Guns, Germs, and Steel“ gelesen, in dem beschrieben wird, wie Umweltvorteile einigen Kulturen die Bühne bereiten, um andere im Laufe der Geschichte zu dominieren. Die Idee, dass Gesundheits- und Umweltfaktoren eine unsichtbare Rolle bei den Lebensergebnissen spielen können, sprach Lee. Als Showstack die grundlegenden Abteilungen seines Fachgebiets aufbrach – Krankheitsüberwachung, Umweltepidemiologie und so weiter – wurde in Lees Gehirn ein Schalter umgelegt. „Plötzlich dachte ich: ‚Hey! Vielleicht könnte ich über Epidemiologie als Berufsrichtung nachdenken.’“
Lee bewarb sich um Epidemiologie Ph.D. und landete an der Johns Hopkins University in Baltimore, Maryland, wo er im Rahmen der Baltimore Memory Study seine Dissertation über den Einfluss von Nachbarschaften auf die kognitive Funktion älterer Erwachsener schrieb. Seine übergreifende Neugier war: Warum endet das Leben der Menschen so, wie sie es tun?
Während er an der Nachbarschaftsstudie arbeitete, fand er eine weitere Gelegenheit, diese Frage zu beantworten – mit Bezug auf Autismus. In einer 2008 veröffentlichten Studie verwendete er eine statistische Methode, um saisonale Muster in der Wahrscheinlichkeit zu identifizieren, dass ein Neugeborenes später eine Autismus-Diagnose bekommt.
Nach seinem Ph.D. 2009 wurde Lee ein Postdoc-Stipendium am Karolinska Institutet in Schweden angeboten, wo er mit den schwedischen Gesundheitsregistern zusammenarbeitete. Es war eine verlockende Gelegenheit für einen angehenden Epidemiologen, „Millionen von Datensätzen, die sich über mehrere Tabellen in einer komplexen Datenbank erstrecken“, sagt er. Gleichzeitig rekrutierte ihn Newschaffer für eine Tenure-Track-Stelle an der Drexel University.
Also tat Lee beides – irgendwie. Newschaffer gab ihm grünes Licht, den ersten Monat seiner Zeit bei Drexel in Stockholm zu verbringen und pro bono mit einer Biostatistik-Forschungsgruppe am Karolinska Institutet zu arbeiten. Dort untersuchten Lee und seine Kollegen schwedische Gesundheitsdaten, um den Zusammenhang zwischen Blutgruppe und Präeklampsierisiko zu untersuchen. Während seiner Zeit in Schweden gewann Lee das Vertrauen seiner schwedischen Kollegen, die ihn einluden, die wertvollen skandinavischen Gesundheitsregisterdaten zu verwenden.
Durch diese Verbindungen nutzten Lee und seine Kollegen später das schwedische Nationale Patientenregister, um einen bescheidenen, aber signifikanten Zusammenhang zwischen pränatalen Infektionen und Autismus herzustellen, der in einem Artikel aus dem Jahr 2014 beschrieben wurde. „Nicht jeder bekommt sozusagen die Finger ins Glas, aber er tut es, weil er vertrauenswürdig und sehr nett ist“, sagt Magnusson.
Magnusson ist nicht der einzige von Lees Mitarbeitern, der seine Persönlichkeit als Vorteil einsetzt. „Ihn bei Drexel zu haben, ist für viele von uns ein unglaublicher Anziehungspunkt, und ihn in unserer unmittelbaren Umlaufbahn, in unserer Atmosphäre, zu haben, stärkt unsere Forschungserfahrungen“, sagt seine Drexel-Kollegin Lindsay Shea, Direktorin des Policy and Analytics Center am Drexel Autismus Institut. Als Shea im August Lee mitteilte, dass ihr neuestes Manuskript abgelehnt worden war, reagierte Lee sofort – sogar als er in ein neues Zuhause umzog. Er sagte, dass die Ablehnung eigentlich eine gute Sache sei, weil die Kommentare helfen würden, die Arbeit umzuleiten und zu verbessern. „Diese Art von Interaktion kann die Art und Weise, wie Sie durch Ihren Tag arbeiten, wirklich verändern“, sagt sie.
Lees kollaborativer Stil zeigt sich auch in seinem eigenen Labor – was ihn zu einem herausragenden Anführer und Mentor macht, sagt Shea. Eine seiner Doktoranden, Jessica Rast, sagt, dass Lee die Ziele seiner Mentees respektiert, auch wenn sie sich von seinen eigenen unterscheiden. Rast sagt, dass sie an einem Projekt arbeiten wollte, das gerade außerhalb des Umfangs von Lees Stipendium lag. Anstatt Rasts Bitte abzulehnen, fand Lee einen Weg für sie, ihre Interessen unter seiner Anleitung zu verfolgen. „Er hat kein Interesse daran, mich in sein Programm aufzunehmen; er ist daran interessiert, mir Erfahrungen zum Lernen zu geben“, sagt Rast.
Knoten lösen:
Lee brachte sich als Kind selbst bei, Computer zu reparieren, indem er eine kaputte Soundkarte mit aufgeräumten Teilen reparierte, damit er über sein 56k-Modem Multiplayer-„Doom“ spielen konnte. Er verstärkte seine autodidaktischen Fähigkeiten mit einigen Programmierkursen und einem Aufenthalt im Computer-Helpdesk von Harvard als Student. Er war dann bereit, alle Arten von Hardware- und Software-Herausforderungen anzugehen. „Ich bin wie ein Typ, der weiß, wie man sein Auto repariert, ich bin der Typ, der nie den technischen Support anrufen muss“, sagt er.
Aber erst als er sich mit den riesigen schwedischen Datenbanken auseinandersetzen musste, begannen seine wirklichen Lektionen im Programmieren. Mit Millionen von Datensätzen und Hunderten von Variablen kann das Verarbeiten von Daten eine monumentale Aufgabe sein. „Das war ein viel größeres Problem als eine kaputte Soundkarte“, sagt er.
Berechnung der Komplexität: Brian Lee nutzt seine beträchtlichen Rechenfähigkeiten, um zwischen Datenbergen Anzeichen von Kausalität zu erkennen.
Eine von Lees frühen Offenbarungen war, wie viele mögliche Assoziationen es zwischen Datenpunkten in einer realen Datenbank gibt. Als Doktorand zum Beispiel erkannte er, dass eine Nachbarschaft viel mehr ist als eine Adresse. Reichtum, Bildung und Rasse beeinflussen alle die Wahrscheinlichkeit, dass jemand an einem bestimmten Ort lebt, und jeder dieser Faktoren hat seine eigenen Assoziationen mit lebenslanger Gesundheit.
Der Einsatz seiner Computerkenntnisse zur Entschlüsselung dieser Einflussnetze hat Lees Karriere bestimmt. Damit habe er die Autismus-Epidemiologie neu gestaltet, sagt Newschaffer. Einer von Lees Kernbeiträgen ist eine auf maschinellem Lernen basierende Verbesserung einer statistischen Methode namens Propensity Score Weighting. Diese Strategie debütierte in einem Artikel aus dem Jahr 2010, der nach wie vor seine meistzitierte Arbeit ist. Es hilft, Expositionen wie Medikamente und Ernährung von den Faktoren zu unterscheiden, die zu diesen Expositionen führen – eine potenzielle Quelle für Verwechslungen. Zum Beispiel wird die pränatale Anwendung von Antidepressiva normalerweise von einer psychiatrischen Diagnose begleitet, und diese Diagnose kann das Ergebnis eines Kindes unabhängig beeinflussen. Die Gewichtung des Neigungsfaktors funktioniert, indem zwei Gruppen – Mütter, die einem Antidepressivum entweder ausgesetzt oder nicht ausgesetzt waren – zum Beispiel statistisch in jeder Hinsicht ähnlich wie möglich gemacht werden, mit Ausnahme der fraglichen Exposition.
In einer Studie aus dem Jahr 2017 verwendeten Lee und seine Kollegen eine verwandte Technik namens Propensity Score Matching, um einen kleinen, aber signifikanten Zusammenhang zwischen Frauen, die während der Schwangerschaft bestimmte Antidepressiva einnehmen, und Autismus bei Kindern zu identifizieren. Später in diesem Jahr verwendeten Lee, Magnusson, Newschaffer und andere die gleiche Technik, um schwedische Registrierungsdaten von mehr als einer halben Million Menschen zu analysieren, was ein geringeres Autismus-Risiko bei den Kindern von Müttern ergab, die vorgeburtliche Multivitamine einnahmen.
Lees neueste Arbeit erstreckt sich über den Mutterleib hinaus auf Lebensstil, Gesundheit und politische Faktoren, die sich auf autistische Menschen auswirken, wenn sie sich entwickeln und altern. In diesem Jahr untersuchen er und Shea Medicaid-Daten über die Verwendung psychotroper Medikamente durch Menschen mit Autismus, um die Sicherheit einer solchen Verwendung zu bestimmen, ein noch wenig erforschter Bereich. Sie entwickeln auch ein Tool für Beamte des Staates Pennsylvania, das autistischen Erwachsenen, die bei Medicaid eingeschrieben sind, hilft, Lebensveränderungen oder Probleme wie den Kontakt mit dem Strafjustizsystem zu bewältigen, sagt Shea.
Wenn Lee und Shea mit politischen Entscheidungsträgern zusammenarbeiten, lässt Lee seinen Ph.D. oder seine Ideen vorantreiben, sagt Shea. Vielmehr fragt er, wie er helfen kann. „Es gibt wenige Möglichkeiten, mit politischen Entscheidungsträgern in Kontakt zu treten, die effektiver wären“, sagt sie. “Ich bin bestrebt, Brian in so viele dieser Gespräche wie möglich einzubeziehen.”
Zitiere diesen Artikel: https://doi.org/10.53053/SBDF6359
