NT50, EC50, IC50的计算 |
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NT50, EC50, IC50的计算
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在药物研究中，经常涉及到NT50、EC50、IC50等概念。 NT50（half maximal neutralization titre）是达到一半生物效应的稀释倍数，数字高代表少量药物即可达到药效，因此该数值越高越好。NT50常用于无法确定初始浓度的场景，例如表征血浆对某抗原的中和能力。 EC50/ED50（half maximal effect concentration/dose）是达到一半生物效应的浓度或剂量，越低越好。IC50/ID50（half maximal inhibitory concentration/dose）与之类似，也是越低越好，常用于描述药物的抑制效应，例如中和抗体对病毒入侵细胞的抑制，或小分子抑制剂对靶点的阻断。 IC50案例获得NT50、EC50或IC50的方法是高度相似的。以IC50为例，在不同给药浓度或稀释梯度下定量检测生物学效应（比如使用荧光定量），可获得类似的表格： concentration OD 1.4200000 512240 0.2840000 1618240 0.0568000 2849730 0.0113600 3283260 0.0022720 3188540 0.0004544 3969840这组数据是在检测某抗体（下文称AbX）的假病毒中和能力时产生的。第一列concentration代表抗体浓度，第二列OD代表荧光定量值。 当给药浓度高时，AbX阻止病毒入侵细胞，病毒无法感复制自身，携带的报告基因就无法表达，因此OD值较低。给药浓度低时，大量报告基因被表达，OD值很高。 我们要做的，就是拟合出一条类似这样的曲线，找到达到50%抑制效果时，对应的横坐标浓度。
拟合这条曲线有很多种做法，显然他们的结果会有所差异。目前较常用的是四参数逻辑斯蒂回归，属于非线性回归模型，常用于生物化学的反应测定。 目标即使用下式，拟合以上浓度、反应强度数据，解出未知参数 c, d, e, b，我们就得到以上曲线了 f(x) = c \ + \ \frac {d-c} {1 \ + \ \exp(b(\log(x) \ - \ \log(e)))}x为浓度、y为反应强度，c代表反应下限、d代表反应上限，e代表 IC50，b代表 IC50处的斜率。 有时我们通过阴性对照、阳性对照或逻辑推理，可以确定反应上下限的值。本次抗体的假病毒中和实验中，反应上限就是不加抗体的对照，数值是3154763；反应下限就是AbX中和力很强、加的剂量也足够多，完全阻断病毒，荧光定量是0。因此，c, d这两个参数我们可以直接输入模型，拟合 e, b即可。 实现拟合的工具也有很多，这里介绍最常用的两种：使用R语言、使用Prism 使用R语言拟合R语言的drc包可以很方便地实现拟合、可视化，本文使用的版本是 R v4.2.3和 drc v3.0。首先将实验结果构建为数据帧 library(drc) x |
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