fkbma：一个使用自由结点 B 样条与贝叶斯模型平均检测修饰变量的 R 包

精准医学旨在通过识别最有可能从特定干预中受益的患者亚组来优化治疗。为了支持这一目标，我们介绍了 fkbma，这是一个 R 包，它实现了使用自由结点 B 样条的贝叶斯模型平均方法来识别修饰变量。该包采用可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡洛算法，灵活地对处理效应异质性进行建模，同时兼顾变量选择和非线性关系中的不确定性。fkbma 为检测预测性生物标志物、整合贝叶斯自适应富集策略以及在临床试验和观察性研究中实现稳健的亚组识别提供了一个全面的框架。本文详细介绍了 fkbma 的统计方法，概述了其计算实现，并通过模拟和真实世界示例展示了其应用。该包的灵活性使其成为精准医学研究的宝贵工具，为治疗个性化提供了有原则的方法。