Biografía

Pankratz obtuvo una licenciatura (1992) y una maestría (1994) en Estadística de la Universidad Brigham Young. Obtuvo su título de Doctor en Filosofía en Estadística (1999) de la Universidad de Rice. Después de completar su Ph.D. grado, comenzó su carrera postdoctoral en la Clínica Mayo, Rochester, donde se unió a la Facultad de Bioestadística. Se mudó a la Universidad de Nuevo México en 2014 y se unió al Centro Integral de Cáncer de la UNM en 2018.

Declaración Personal

Una fuerza motivadora detrás de mis intereses de investigación estadística y colaborativa es el deseo de llegar a una mejor comprensión de las enfermedades humanas. Estoy comprometido a trabajar para usar técnicas estadísticas para diseñar estudios y recopilar y analizar datos que conduzcan a una comprensión más profunda del desarrollo y el resultado de la enfermedad. Mi trabajo anterior se centró en tres áreas principales: cáncer de mama, investigación de vacunas y demencia. Después de varios años de trabajar en un puesto en el que me centré casi por completo en nefrología, he vuelto a un puesto en el que me centro principalmente en colaboraciones relacionadas con el cáncer. Es el estudio de estas enfermedades lo que impulsa mis esfuerzos de investigación personal, que se encuentran en tres áreas específicas.
• Datos Longitudinales: Me interesa comprender y desarrollar metodologías que permitan hacer inferencias adecuadas a partir de datos cuando las observaciones están correlacionadas. Es útil cuando las mediciones se realizan de forma repetida y/o sobre individuos relacionados, y también en diversas aplicaciones bioestadísticas, como en el análisis de datos de ensayos clínicos estratificados.
• Genética Estadística: Estoy interesado en comprender el impacto de las mutaciones de enfermedades en las poblaciones. Mis principales intereses se encuentran en las áreas de estudios genéticos basados ​​en poblaciones. En particular, estoy interesado en cómo se pueden aplicar los datos de poblaciones exogámicas en áreas como la evolución molecular, el mapeo genético, el análisis de secuencias y el modelado estadístico/matemático de sistemas biológicos, y también el mapeo de genes de enfermedades con datos familiares. También estoy interesado en comprender mejor los métodos para evaluar la contribución de la genética al inicio y la carga de la enfermedad en la era actual de genotipado de alto rendimiento.
• Modelos de riesgo: actualmente existe un gran interés en el uso de modelos de predicción de riesgo como parte de la evaluación de riesgos y el asesoramiento en la clínica. He comenzado a desarrollar mis habilidades en el uso de datos clínicos y de otro tipo con el fin de desarrollar y evaluar modelos de evaluación de riesgos de enfermedades. Serví como co-investigador principal en una subvención que fue financiada para estudiar modelos de predicción de riesgo para el cáncer de mama, y ​​he desarrollado dos modelos de predicción de riesgo, uno para la evaluación del riesgo de cáncer de mama y otro para evaluar la probabilidad de que una persona mayor desarrolle defecto cognitivo leve.

Áreas de especialidad

Bioestadística
Predicción de riesgo
Genética Estadística
Análisis de datos longitudinales
Colaboración Estadística

Logros y premios

Reconocimiento al mejor artículo: Clinical Journal of the American Society of Nephrology, 2019
Top Peer Reviewer: Global Peer Review Awards, impulsado por Publons, Web of Science Group, 2019
Mejor revisor: American Journal of Gastroenterology, 2006
Mejor reconocimiento de artículos: Journal of Computational and Graphical Statistics, 2003

Sexo

Masculino

Idiomas

  • Español

Investigación y becas

Mis principales áreas de contribución a la ciencia se pueden destacar en cuatro amplias categorías:
1) Enfoques analíticos para el análisis de supervivencia de riesgos proporcionales de Cox con efectos aleatorios: trabajé para formalizar la justificación estadística para una implementación de términos de efectos aleatorios en los modelos de riesgos proporcionales de Cox, y demostré que estos enfoques podrían usarse en análisis de vinculación para el tiempo de respuesta. -fenotipos de eventos.
2) Riesgo de desarrollar deterioro cognitivo y demencia: Estuve muy involucrado en la investigación de cuestiones relacionadas con las demencias de los ancianos y un estado prodrómico de demencia (Deterioro cognitivo leve o DCL). He contribuido a los modelos teóricos y genéticos del desarrollo de la demencia y he desarrollado una herramienta que evaluó el riesgo de que una persona mayor desarrolle DCL.
3) Evaluación y predicción del riesgo de cáncer de mama en mujeres con enfermedad mamaria benigna (BBD, por sus siglas en inglés): las mujeres que se someten a biopsias mamarias y reciben hallazgos benignos todavía tienen un mayor riesgo de desarrollar un cáncer de mama en el futuro. He ayudado a describir mejor el riesgo de cáncer de mama en mujeres con BBD y a desarrollar modelos que ayudarán al personal clínico a brindar atención y consultar a estas mujeres.
4) Comprender el riesgo de cáncer de mama a través de la genética y la densidad mamográfica: los marcadores genéticos contribuyen considerablemente al riesgo de cáncer de mama, al igual que la densidad mamaria mamográfica. He participado en un trabajo importante para descubrir marcadores genéticos de riesgo de cáncer de mama, y ​​también he ayudado a confirmar el mayor riesgo de cáncer de mama entre mujeres con mayor densidad mamográfica y he trabajado para desarrollar y evaluar métodos que se utilizan para medir la densidad mamográfica.