Biologische Tests beziehen sich auf eine Analysemethode, die die Konzentration oder Wirksamkeit einer Substanz anhand ihrer Wirkung auf lebende Zellen oder Gewebe bestimmt. Das Europäische Arzneibuch bietet detaillierte Informationen zu Design/Analyse/Machbarkeitsprüfung usw. in Abschnitt 5.3, der mit dem Arzneibuch der Vereinigten Staaten (USP 1032-1034) und ICH Q2R identisch ist.
In der Bioassay-Analyse gibt es verschiedene Analysedesigns, wie unten gezeigt, in diesem Artikel wird jedoch nur PLA (Parallel Line Assays) beschrieben.
Eins.Paralleles Linienmodell
2.Slope-Ratio-Modell
3.Quantale Reaktionen
4.Erweiterte Sigmoid-Dosis-Wirkungs-Kurven
Erstens sind bei Bioassays experimentelle Ergebnisdaten nur verfügbar, wenn die folgenden drei Bedingungen erfüllt sind: Statistisch gültig "Es läutet.
Eins. Der lineare Regressionskoeffizient muss statistisch signifikant sein. Das heißt, der lineare Regressionskoeffizient Der p-Wert muss kleiner als 0,05 sein .
2. Die Parallelität zwischen geraden Linien muss erfüllt sein. Mit anderen Worten, ein Protest, der Nichtparallelität zum Ausdruck bringt Der p-Wert muss größer als 0,05 sein .
3. Alle Geraden müssen der Linearität genügen. Mit anderen Worten, der quadratische Regressionskoeffizient Der p-Wert muss größer als 0,05 sein .
Lassen Sie uns zunächst die oben genannten Wörterbuchkonzepte erlernen und dann eine Fallanalyse anhand des in EP 5.3 bereitgestellten Beispiels durchführen.
Die folgenden Beispieldaten sind ein Beispiel für einen „Zwei-Dosis-Mehrfachtest mit vollständig randomisiertem Design“.
Die oben genannten Daten werden wie unten gezeigt in die JMP-Datentabelle importiert.
Zeichnen Sie vor der Analyse die beiden folgenden Bilder. Das Bild links ist das Ergebnis der Regressionsanpassung für jedes der drei Präparate, und das Bild rechts ist ein Diagramm, das die drei Präparate überlagert. Wenn Sie sich das Bild rechts ansehen, können Sie erkennen, dass es schwierig sein kann, in Vorbereitung U die Parallelität mit Standard und T zu gewährleisten.
In der Analyse prüfen wir zunächst, ob die drei oben genannten Bedingungen (Signifikanz / Parallelität / Linearität des Regressionskoeffizienten) erfüllt sind, und wenn die drei Bedingungen erfüllt sind, berechnen wir die relative Potenz.
Eins. Signifikanz des Regressionskoeffizienten: Da der p-Wert des linearen Regressionskoeffizienten für jedes Präparat weniger als 0,05 beträgt, kann davon ausgegangen werden, dass die Signifikanz des Regressionskoeffizienten erfüllt ist.
2. Parallelität: Der p-Wert des Termes, der sich auf die Parallelität der drei Geraden bezieht, beträgt weniger als 0,05, daher kann nicht davon ausgegangen werden, dass die Parallelität erfüllt ist.
Wenn jedoch Vorbereitung U ausgeschlossen wird, kann man sagen, dass die Parallelität erfüllt ist.
Hinweis: Die obigen Ergebnisse können wie folgt interpretiert werden: Der obige Begriff für Parallelität ist der Begriff für die Zwei-Faktor-Wechselwirkung bei der Versuchsplanung. Mit anderen Worten bedeutet das Vorhandensein einer Zwei-Faktor-Interaktion, wie in der folgenden Abbildung dargestellt, dass der Term statistisch signifikant ist (p-Wert ist kleiner als 0,05). Mit anderen Worten: Wie oben gezeigt, kann die Tatsache, dass der relevante Term statistisch nicht signifikant ist (p-Wert ist größer als 0,05), als „Keine Interaktion“ beurteilt werden, was bedeutet, dass die beiden geraden Linien parallel sind, wie in der Abbildung unten gezeigt.
3. Linearität: In diesem Fall gibt es zwei Dosisstufen, sodass die Kurve nicht getestet werden muss. Wenn es jedoch drei oder mehr Dosisstufen gibt, kann die Linearität überprüft werden, indem ein quadratischer Term angepasst und getestet wird, ob die Regressionskoeffizienten des linearen Termes und der Regressionskoeffizient des quadratischen Termes statistisch signifikant sind (p-Wert größer oder gleich). 0,05). .
[Wie man die relative Potenz findet]
Klicken Sie im Dialogfeld unten auf das Rote Dreieck und dann auf Schätzung >> Erweiterte Schätzungen.
Wenn das Ergebnis wie folgt lautet, beträgt die relative Wirksamkeit des Präparats T im Vergleich zum Standard (hier wird natürlich der natürliche Logarithmus verwendet).
(Steigung der Vorbereitungs-T-Standard-Vorbereitungssteigung) ÷ Gemeinsame Steigung
Es wird durch die Formel erhalten.
Mit anderen Worten: (-3,125-3,125)/(-58,97016) = 0,1060 ist die relative Wirksamkeit des Präparats T.
