Análisis de bioensayo: modelo Log4p con base 2 en lugar de eHola,
Mi cliente (Sandoz) preguntó si existe la opción de utilizar funciones personalizadas en Fit Curve para el análisis de bioensayos y la prueba de paralelismo/prueba de equivalencia.
“Respecto al bioensayo que mostraste al principio, ¿es posible crear un modelo 4PL personalizado para el ajuste de curvas de los datos del bioensayo? En JMP, el modelo 4PL utiliza una potencia con base "e", mientras que nosotros usamos un modelo con base "b", donde b = 2. Supongo que esto se resuelve con un script de JMP. ¿Es posible también realizar pruebas de paralelismo y equivalencia como en un modelo predefinido?”
Un poco más detallado:
El motivo para utilizar una base diferente es que dependemos de un software validado para calcular las potencias relativas de los bioensayos. El modelo implementado en dicho software utiliza una base de 2, o al menos así se especificó al inicio del proyecto.
Mi intención es utilizar JMP principalmente como herramienta de cribado y exploración. En el software validado, cada acción se registra en el registro de auditoría, lo que hace que los análisis exploratorios sean bastante laboriosos. Por ejemplo, a veces nos interesa eliminar un punto de dilución específico para evaluar si mejoran criterios de idoneidad como la equivalencia, el paralelismo, el R² y otros, o para evaluar el impacto de ese cambio en la estimación de la potencia relativa y sus intervalos de confianza.
Realizar estas investigaciones en JMP nos permitiría evaluar rápidamente cómo influyen los pequeños cambios en los datos en el resultado general. Además, agilizaría significativamente el proceso de evaluación. Considero que JMP es un entorno de pruebas muy útil donde se pueden ensayar los cambios de inmediato y analizar sus efectos en tiempo real.
Como ya mencioné, actualmente realizamos este trabajo en el software validado, pero cada modificación requiere documentación y justificación. Ya probé el método en JMP y funciona correctamente. La única diferencia radica en la base del modelo, por lo que me puse en contacto con ustedes.
No encontré la manera de cambiar la base ni de usar una función personalizada en Ajustar curva. Sé que esto sería posible con una plataforma no lineal, pero entonces no hay una prueba de paralelismo/equivalencia.
Creo que, teniendo en cuenta el contexto del sistema validado, podría ser una opción considerar la posibilidad de añadir una opción personalizada a la próxima rama de bioensayos en Fit Curve. Sin embargo, no estoy seguro de cómo afectaría esto a las pruebas de paralelismo y equivalencia, es decir, a otras suposiciones que no se pueden garantizar si existe la opción de cambiar la base o usar funciones personalizadas.
@Valerie_Nedbal
Re: Análisis de bioensayos - Modelo Log4p con base 2 en lugar de eSi guardas la fórmula de predicción parametrizada de la plataforma Fit Curve, puedes usarla en la plataforma Nonlinear y modificarla. Si no me equivoco, esto les daría lo que buscan. Además, las fórmulas parametrizadas de la plataforma Nonlinear incluyen controles deslizantes y optimizadores que facilitan la exploración y la hacen más interesante.
Re: Análisis de bioensayos - Modelo Log4p con base 2 en lugar de eHola Jed,
Corríjanme si me equivoco, esto les permitiría cambiar la fórmula y ver cómo encaja, pero aún así no podrían realizar una prueba de paralelismo o pruebas de equivalencia basadas en esta nueva fórmula, y eso es lo que quieren hacer: obtener estos informes solo para una función diferente/personalizada en lugar de las integradas.
El enfoque de la plataforma no lineal les permitirá extraer manualmente los puntos de inflexión a través del perfilador para cada curva y luego comparar esos valores. Sin embargo, no recibirán los informes automáticamente como ocurre en Fit Curve.
Re: Análisis de bioensayos - Modelo Log4p con base 2 en lugar de eAquí está la entrada de la lista de deseos para que esté completa:
https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/Custom-4PL-Models-for-Exploratory-Bioassay-Analysis/idc-p/961041#M8609
Re: Análisis de bioensayos - Modelo Log4p con base 2 en lugar de eGracias por compartir esto, Martin. La posibilidad de que un usuario especifique modelos personalizados en Ajustar curva se ha planteado varias veces, pero está un poco fuera del alcance de la plataforma.
Agregar nuevos modelos integrados a la plataforma puede ser relativamente sencillo. Solo queremos asegurarnos de que este sea el modelo que el cliente desea que agreguemos.
Re: Análisis de bioensayos - Modelo Log4p con base 2 en lugar de e@clay_barker Acabo de regresar de vacaciones y me puse en contacto con el cliente; esta es su respuesta:
Este es el modelo 4-PL que utilizamos, muy similar al que usted publicó:
donde b pequeño = 2. La idea era permitir a los usuarios elegir libremente el valor de b.
Disculpen las diferentes notaciones de letras, pero creo que aún así se entiende. Aunque actualmente usan una base b=2, les gustaría poder elegir la base libremente.
Re: Análisis de bioensayos - Modelo Log4p con base 2 en lugar de e¿Sería buena idea implementar este modelo general con una base predeterminada y una opción para cambiar la base (de forma similar a como cambiamos los valores alfa y otros parámetros en otras plataformas)?
Re: Análisis de bioensayos - Modelo Log4p con base 2 en lugar de eApostaría a que el cliente está usando algo como GraphPad Prism. Ese programa usa log10, y su solución iterativa es solo un poco diferente.
Es muy fácil crear una nueva columna de fórmula y transformar la columna X con logaritmo en base 10. El ajuste de paralelismo > potencia relativa asume que la x es logaritmo en base 10. Podrías usar logaritmo natural o cualquier otra transformación, pero cada una dará un resultado diferente porque la escala es distinta. En bioensayos, el logaritmo en base 10 es la transformación más común para la columna X. He oído que alguien intentó usar logaritmo en base 2, pero, por supuesto, ninguno de sus resultados coincidió con nada de la literatura.
