Der Äquivalenztest von JMP, eine Unterkategorie der nichtlinearen Anpassung mit Sigmoidkurven – Logistikkurven – Logistik 4p unter Verwendung logarithmisch transformierter Konzentrationsdaten, ist ein fantastisches Werkzeug zum Vergleich zweier Arzneimittel in Bioassays. Das Ergebnis enthält vier Parameter (Wachstumsrate, Wendepunkt, untere Asymptote und obere Asymptote).
In einigen Fällen kann eine höhere Variabilität mit dem niedrigeren Asymptotenverhältnis beobachtet werden, da kleine Schwankungen im Verhältnis von Referenz- und Testprobe einen großen Einfluss haben. Um diesen potenziellen Nachteil zu überwinden, haben Yang et al. schlagen vor, die untere Asymptote nicht allein zu betrachten, sondern zusammen mit der oberen Asymptote als Verhältnis der oberen zur unteren Asymptote (z. B. Neue Variable=(obere Asymptote – untere Asymptote)ref / (obere Asymptote – untere Asymptote)Test).
Ausführliche Informationen finden Sie im Artikel,
Kommentar und Abschluss: Implementierung von Parallelitätstests für ein Vier-Parameter-Logistikmodell in Bioassays, DOI: 10.5731/pdajpst.2015.01060
Sie schlugen zwei neue Parameter vor. Der erste ist der Bereich von der unteren zur oberen Asymptote und der zweite ist die Steigung (oder der Wachstumsfaktor) am Wendepunkt.
Ich halte ihre Idee für durchaus vernünftig und hoffe, dass ich ihr Konzept in JMP anwenden kann.
Danke schön.
Hallo @Hyunsik , Danke für deinen Vorschlag! Wir haben Ihre Anfrage erfasst und werden diese prüfen.
@Hyunsik, danke für die Idee. Im Bereich der Methodenäquivalenz für Arzneimittel und medizinische Diagnostik ist dies ein wichtiges Thema. Ich habe diesen Ansatz noch nie zuvor gesehen und frage mich daher, wie gut dieser Ansatz in der Branche angenommen wird und ob es üblich ist, diesen Ansatz zu verwenden.
