医药行业是一个高度注重标准、高度注重量化分析的行业,无论是早期的临床前试验,还是后期的工艺研发,都会涉及到大量的统计研究指标及其统计分析方法。
举例来说,半数反应数是一个药品研究或质量评价中经常使用的概念,主要用来预测药物的疗效或毒性,具体是指在单次或一定时间内多次给予药品后,在一定时间内使一般动物产生药效反应或死亡的剂量。常见的指标有半数有效量(50% Effective Dose,ED50)、半数致死量(50% Lethal Dose,LD50)、治疗指数(50% Therapeutic Index,TI)等。
以其中的ED50为例,其测定方法可分为两大类:序贯实验法和分组实验法。序贯实验法的优点是所用的动物少,但只能应用与作用出现快的药物。相比之下,分组实验法的适用性强很多,一般情况下用得也更多一些。
如果以效应强弱为纵坐标、药物剂量为横坐标作图,则可以得到一条先陡后平的上升曲线(如图一所示),这条曲线反映出药理效应与药物剂量的密切关系,这种关系也被称为剂量-效应关系(Dose-Effectrelationship)。从数学上看,它的对应公式是一个Logistic四参数模型,即:
其中,ED50就是确定这条曲线的重要参数之一,它是指在反应中指引起50%最大反应强度的药量,在反应中指引起50%实验对象出现阳性 反应时的药量。这个技术参数尤为重要,在我们对药物的价值做出最终的科学评价时有着举足轻重的作用。
计算ED50的方法有不下20种,如寇式法、移动平均法、简化概率单位法、Reed Muench法、非线性拟合法等。一般而言,运用的统计分析方法越先进、越严谨,预测的准确性越强,但同时计算过程也会显得越繁琐,解释性也越差。所幸的是,随着计算机技术的发展,这些问题在专业统计分析软件JMP的协助下都已经迎刃而解了。
ED50的应用方向至少有三类:
1.单一药物关键参数的精确计算
图二就是基于一种新药物的实验数据求得的实际量效曲线的模型,从中可以清楚地看到我们关心的ED50约等于5.118。更重要的是,还可以通过交互式的方式展现整个模型。比如调节图形下方任意一个参数的滑动条,上方的量效曲线会动态地表现出对应的变化效果,以此帮助我们加深对量效曲线模型中各个参数的理解。
2.两种不同药物的量化比较
图三显示的是在获取量效曲线模型的基础上,进一步比较新旧两种药物的ED50是否近似相等。从图文并茂的分析报告中,我们不难发现这两种药物不仅在ED50参数上有显著不同,在其他参数上也存在显著差异。因此,有必要用复杂一些的完全模型(Full Model)来替代简化的平行模型(Parallel Model)表达这两种药物,同时从F检验和卡方检验的结果来看:新药物的量效反应与旧药物的相比有显著不同。
3.多种不同药物的科学分类
图四所示的报告是一种更为复杂的应用:在计算了25种药物的ED50等若干关键参数后,结合聚类分析技术将这些药物分为5大类。与其他类别相比,每一类都有一些明显的参数特征,其整体模型也会表现出显著的不同。我们由此可以对不同药物的异同特性产生更深刻的认识。
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