¿Qué inspiró esta petición en la lista de deseos?
Actualmente, el modelo 4PL (Logístico de Cuatro Parámetros) integrado de JMP (JMP Pro 19.0.0) utiliza una función exponencial con base e, mientras que nuestro software de análisis de bioensayos validado utiliza un modelo 4PL con base b = 2. Debido a esta diferencia, los resultados de JMP no se pueden comparar directamente con los generados por nuestro flujo de trabajo validado.
Nuestro equipo utiliza software validado para calcular potencias relativas y realizar análisis de bioensayos. Sin embargo, cada acción en dicho software se registra en un archivo de auditoría, lo que hace que los análisis exploratorios sean laboriosos. Por ejemplo, al investigar si la eliminación de un punto de dilución específico del bioensayo mejora criterios de idoneidad como la equivalencia, el paralelismo o el R², cada modificación requiere documentación y justificación.
JMP es un entorno excelente para explorar datos rápidamente y comprender cómo los cambios afectan el rendimiento de los ensayos. Sin embargo, la imposibilidad de definir un modelo 4PL personalizado con una base logarítmica diferente limita nuestra capacidad para usar JMP como herramienta de cribado y exploración, manteniendo la coherencia con nuestros cálculos validados.
¿Qué mejora le gustaría ver?
Me gustaría que JMP admitiera modelos 4PL definidos por el usuario, permitiendo a los usuarios especificar la base exponencial/logarítmica utilizada en la ecuación de ajuste de curvas (por ejemplo, base 2 en lugar de la implementación actual en base e).
Además, sería valioso que los modelos 4PL definidos por el usuario pudieran aprovechar la misma funcionalidad de bioensayo que actualmente está disponible para los modelos predefinidos de JMP, incluyendo:
- Cálculos de potencia relativa
- Pruebas de paralelismo
- Pruebas de equivalencia
- Estimación del intervalo de confianza
- Cálculo combinado de potencia relativa mediante pruebas de homogeneidad o heterogeneidad
- Otras métricas de idoneidad y comparabilidad de los bioensayos
Idealmente, los usuarios podrían definir una fórmula de modelo personalizada dentro de la plataforma de bioensayos o a través de una interfaz de scripting (JSL) y luego aplicar el flujo de trabajo de análisis de bioensayos estándar a ese modelo.
Ejemplo de caso de uso:
- Instala un modelo 4PL personalizado con base 2.
- Establecer y evaluar los criterios de idoneidad del ensayo.
- Eliminar o incluir puntos de dilución seleccionados.
- Observe de inmediato el impacto en las estimaciones de potencia relativa, los intervalos de confianza, la equivalencia, el paralelismo y las métricas de bondad de ajuste.
- Utilice los resultados para una evaluación exploratoria antes de ejecutar el análisis formal en un software validado.
¿Por qué es importante esta idea?
Esta idea podría mejorar significativamente el valor de JMP como herramienta de exploración de bioensayos y de apoyo a la toma de decisiones.
Proporcionaría:
- Coherencia con flujos de trabajo validados: Los usuarios podrían utilizar la misma especificación del modelo que en el software validado, lo que aumentaría la confianza al comparar los resultados.
- Análisis exploratorio más rápido: Los científicos podrían investigar rápidamente problemas de calidad de los datos, valores atípicos y escenarios de ajuste alternativos sin la carga asociada a los sistemas validados.
- Mayor eficiencia: La evaluación del impacto de los cambios en los datos sobre la potencia relativa, los intervalos de confianza, la equivalencia y el paralelismo podría realizarse en tiempo real.
- Mayor flexibilidad: Las organizaciones que utilicen modelos de ensayo personalizados o predeterminados podrán usar JMP sin necesidad de comprometer las especificaciones de sus modelos establecidos.
- Adopción de JMP en entornos regulados: JMP podría servir como un potente entorno de pruebas para evaluar el comportamiento de los ensayos antes del análisis y la presentación de informes formales.
Está previsto que esto se implemente en la versión 20.
