ハイスループット生物学におけるアッセイ開発の改善のための実験モデル設計の活用 ハイスループット生物学におけるアッセイ開発の改善のための実験モデル設計の活用
Diana Ballard 氏、上級コンサルティング統計学者、Predictum Inc.
サミュエル・ハッソン博士、国立衛生研究所薬理学研究員
ウェイン・レビン氏、Predictum Inc.社長
ハイスループット生物学は、機能ゲノミクス、ケミカルバイオロジー、そして創薬研究におけるユビキタスなプラットフォームとなっています。自動細胞イメージングなど、マイクロプレートやアレイを用いた探索を可能にする多くの技術が進歩している一方で、アッセイ開発プロセスにおいては革新が欠如しています。一次スクリーニングに先立ち、ハイスループット試験のためのアッセイ設計、小型化、最適化には、多様な潜在的変数が関わることがよくあります。科学者はしばしば、ランダム化や実験ユニットサイズの可変性といった重要な原則を無視し、実験条件を個別に調整することでアッセイ開発に取り組んでいます。統計的な観点から見ると、この方法は時間がかかり、高価な試薬を大量に消費し、洞察を見逃したり、誤った帰属をしたりするリスクがあります。また、従来の方法では複雑な相互作用を特定できない可能性もあります。最新の実験計画法（DOE）をハイスループットスクリーニング（HTS）に適用することで、はるかに効率的で洞察に富んだアッセイ開発の枠組みが実現します。しかし、生物学者による現代のDOE設計の応用は、高度な数学的要件とHTS環境に適したツールの不足により、限定的でした。しかし、生物学者によって成功裏に実行されたDOEによってこれらの制約は克服され、生化学反応における複雑な相互作用に関するデータが得られました。
