こんにちは - この情報を共有していただきありがとうございます。 EC50、相対効力、および用量反応曲線の平行性を評価する方法を段階的に説明するリソースを教えてもらえますか. ありがとう - ラザ
これはとても役に立ちます。サンプル データセットを使用してこの種の分析を実行する方法を説明するガイドはありますか?ありがとう。
SER284 さん、こんにちは。
送れる資料があります。 メールを送っていただけないでしょうか。共有させていただきます。
やあ！ それは本当に役に立ちます！ しかし、JMP を使用して LD50(EC50) を計算する方法については、まだ混乱していました。 案内資料をいただけませんか？ ありがとう！
やあ@Valerie_Nedbal 、
JMP で EC50 を実行する方法についての詳細情報も知りたいと思っています。 お勧めのリンクや追加リソースはありますか?
ありがとう
やあ@Valerie_Nedbal 、
JMP でのバイオアッセイと効力試験の基本に関する素晴らしい概要をありがとう。
相対的な効力の計算方法について詳しい情報はありますか? 通常、これは EC50 によって定義されます参照/EC50サンプル*100。
以前に他のいくつかのプログラムで行った、相対的な有効性が 100% に近い分析を JMP で作り直しました。 ただし、JMP は正しく計算していないようです。 注目すべき回答、または 3.2 または同等の回答が得られます。 他のソフトウェアの 4PL 方程式と同等と思われる 4PL Rodbard 方程式を使用しました。
何が計算されるか、また可能であれば特定の設定をどのように変更できるかについての背景情報を共有していただけますか?
医薬品の効力は、GMP 規制の現場でも、工業現場で使用されることがよくあります。 そこでは計算されるあらゆる部分を理解する必要があります。 JMP でこれらの情報を見つけるのに今でも苦労しています。
どうもありがとう、そして最高です
こんにちは@Valerie_Nedbal 、
とても有益な投稿をありがとうございます。 私は JMP を使用するのが比較的初めてです。 この種の分析を実行するためのより詳細なワークフローを共有していただけますか?
ありがとう！
こんにちは@Valerie_Nedbal
JMP 16 バージョンにはこの機能はありますか? AnalyzeからParallelism Testが見つかりませんでした。この種の分析を実行する際のより詳細なワークフローを共有していただけると非常に役立ちます。
ありがとう！
こんにちは@Valerie_Nedbal 、
非常に有益な参考資料をありがとうございます。逆予測に関する質問 (私は JMP 17 を使用しています):
2 つの化合物は、特定のバイオアッセイに対して異なる上部漸近線を持つ可能性があります。最終的には、分析で複数の化合物 (グループ) の AC50 を比較したいと考えています。各グループの予測された上部漸近線を逆予測に動的に参照する方法はありますか (例: X=0.5*上部漸近線)を予測したいと思います。
ありがとう！
バイオアッセイは、生きた細胞または組織に対する物質の影響によって物質の濃度または効力を決定する分析方法です。バイオアッセイは、生きた動物 (in vivo) または組織 (in vitro) に対する薬剤の影響を観察することにより、薬剤の効力を推定するために使用されます。
生物学的アッセイおよび試験の分析は、製薬業界およびバイオテクノロジー業界で一般的に行われています。これは、規制への提出、標準操作手順の開発、および適正製造慣行の維持にとって重要な要素です。
バイオアッセイ試験ではさまざまな方法が使用されます。このブログでは、一般的に使用されている JMP を使用したバイオアッセイの例について説明します。
並列性テスト
平行性テストは、グループ間で適合したモデルが同じ形状を持っているが X 軸に沿ってシフトしているかどうかをテストするための分析を提供します。米国薬局方条約 (USP) の基準によれば、効力バイオアッセイを検証する前に、一対の用量 - 反応関数間の平行性を達成する必要があります。平行度テストは、シグモイド曲線のフィット カーブ プラットフォームにあります。この例では、JMP データ サンプル ライブラリのバイオアッセイ データ セットの修正バージョンが使用されました。ロジスティック 4 パラメーター モデルが 3 つの異なる公式に適合されました。これら 3 つの曲線が分析され、平行性がテストされました (図 1)。水平方向のシフトはすべての線量で同じであることに注意してください。水平方向のシフトだけが異なる 2 つの曲線は平行であると言われます。試験品目に標準と同じ生物学的活性成分が含まれていない場合、相対的な効力は用量範囲にわたって変化します。この例では、すべての曲線は同じ形状をしていますが、水平方向にシフトしており、高い P 値により調査結果が検証され、3 つの配合曲線からの曲線が平行であると結論付けられます。
図 1: 並列性テスト (対数 (相対効力) の水平方向のシフトに注目してください)∆すべての用量で同じです）
相対的な効力
EC50 から相対効力はどのように推定されますか? EC50 は、個人が最大効果の 50% を経験するのに必要な用量です (図 2)。相対効力の推定値は一般に、十分に特徴付けられた標準の EC50 をサンプルの EC50 で割った単純な比率として計算されます。このような推定値は、サンプルと標準の用量反応曲線が平行であり、同じ最大達成可能な反応 (有効性) を示す場合にのみ有効です。
図 2: 3 つの製剤の EC50 の表現と計算
JMP の相対効力は、並列性テストの下に表示されます。図 2 では、テスト A、テスト B、および新しいテストの 3 つの異なる処方が比較されています。
新しいテストとテスト A を比較すると、新しいテストの相対的な効力は 1 より小さくなります。これは、グラフでわかるように、それらの効力が異なり、新しいテストはテスト A よりも効力が低いことを示しています。テスト B の相対効力はテスト A よりも大きいです。これは、製剤 B の毒性が濃度の関数としてテスト A よりも早く増加することを意味します。相対効力が 1 に近い場合、これはそれらの効力が類似していることを示します。
同等性テスト
図 3: 4 つの定式化に適合するロジスティック 4P モデル (4 つのパラメーター: 成長率、変曲点、下限漸近線および上限漸近線)
Fit Curve プラットフォームでは、等価性テスト オプションにより、グループ化変数のレベル全体でモデルの等価性をテストするための分析が提供されます。この例ではバイオアッセイ データを使用します (図 3)。 4 つの異なる配合物が比較され、それらが同等であるかどうかがテストされます。ロジスティック 4P は、4 つのパラメーター (成長率、変曲点、下限および上限の漸近線) の適合を示します。これら 4 つのパラメータが同等かどうかがテストされます。青色のテスト B は他の 3 つの配合すべてと異なることに注意してください。
等価性テストのオプションを選択した後、他のすべてのレベルに対してテストするグループ化変数のレベルを指定します (標準定式化はグループ化変数または参照として使用されます)。選択したレベルに対するすべてのレベルのレポートが表示されます。図 4 は、2 つの比較 (テスト A 対標準、テスト B 対標準) の例を示しています。
図 4: テスト A 対標準、およびテスト B 対標準の同等性テスト。
パラメータの等しいかどうかは、パラメータの比率を分析することによってテストされます。デフォルトの決定ラインは、比率値 0.8 と 1.25 に配置され、25% の差を表します。
すべての信頼区間が決定線の内側にある場合、2 つのグループは実質的に等しいことになります。単一の間隔が線の外側にある場合、グループが等しいと結論付けることはできません。この例では、製剤 B の変曲点が標準よりも低いため、テスト B は標準と同等ではありません。これは図 3 と一致します。
逆予測と EC50
薬物のどの用量または濃度が特定の毒性値に達するかを知りたいと思われるかもしれません。これは、特定の Y 値に対する X 値、または逆予測が何を行うかを予測するためのものです。
これは、たとえば EC50/IC50 を計算するための重要なステップです。 EC50 は、最大値の半分を引き起こすのに必要な薬物の濃度です。結合実験における IC50 は、結合段階で標的の半分が存在するリガンドまたは阻害剤の濃度です。 EC50 は薬物の効力の尺度として一般に使用されます (上記を参照) が、その曖昧さで批判されている「効力」よりも EC50 の使用が好まれています ( 参考文献)。
近似された曲線から、モデルの赤い三角形でオプションのカスタム逆予測を使用し、Y (毒性などの応答) を指定して X (対数濃度や用量など) を予測します。グラフと、95% 信頼区間を持つ X の予測値が表示されます (図 5)。
図 5: 逆予測推定
Michaelis-Menten 反応速度論からの Vmax と Km の推定
生化学において、ミカエリス・メンテン反応速度論は、酵素反応速度論の最もよく知られたモデルの 1 つです。ドイツの生化学者レオノール・ミカエリスとカナダの医師モード・メンテンにちなんで命名されました。このモデルは酵素反応速度 ( v ) を記述する方程式の形式をとり、その式と曲線を図 6 に示します。
図 6: ミカエリス メンテンの式とモデルの適合。
パラメータaは最大反応速度 (文献では V maxと呼ばれることが多い) を表し、 bパラメータ (文献ではミカエリス定数または K mと呼ばれることが多い) は、応答が V maxの半分になるような x の値です。 。これは、酵素に対する基質の親和性の逆尺度です。 K mは、基質に対する酵素の親和性の尺度です。しっかりと結合する基質は、K m値が小さくなります。弱く結合する基質は大きな Km 値を持ちます。
フィット曲線プラットフォームを使用し、ミカエリス・メンテン モデルを選択すると、方程式から V maxと K mの両方を簡単に抽出できます。図 7 の例を参照してください。
図 7: ミカエリス・メンテン曲線当てはめにおけるパラメータ a (Vmax) とパラメータ b (Km) の推定。
親切な説明ありがとうございます！ サンプルデータを入手できますか?
こんにちは@Valerie_Nedbal さん
バイオアッセイ アドインを使用して EC50 を計算する方法についての詳しい説明を入手できますか?ありがとう
すべての非線形モデルは反復的に解決されることに注意してください。他のソフトウェア パッケージでは、精度が低く、収束限界が低いモデル パラメーターを解決する場合があります。
相対的な効力を得るには、X 軸の値を対数底 10 に変換する必要があります。他のソフトウェア パッケージの中には、ユーザーに通知することなく自動的にこれを行うものもあります。
相対効力に関する段落を参照してください。
相対的な効力
グループ化変数の各レベルの効力と相対的な効力を示します。効力は 10^(EC 50 ) で、ここで EC 50はベースラインと最大値の間の中間の反応が得られる濃度です。ロジスティック 2P、3P、および 4P の場合、効力は 10^ (変曲点パラメーター) です。相対効力は、グループ化変数のあるレベルの効力を別のレベルの効力で割ったものです。たとえば、 図 14.10では、標準に対するテスト Aの相対効力は、有効性テスト A /有効性標準です。
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/test-Parallelism.shtml%23
JMP のモデルとそのパラメーターはここにリストされています: https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/statistical-details-for-fit-curve-models.shtml%23ww631631
JMP の非線形プラットフォームの導関数に関する統計の詳細 (フィット カーブにも使用): https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/statistical-details -on-derivatives.shtml%23ww289354
こんにちは、
これは、4PL シグモイド曲線だけでなく、平行線分析でも実行できますか? 線形応答曲線から相対効力を取得する最良の方法に関するリソースはありますか? ありがとうございます!
-ベン
