使用実例

IC50の計算

薬効薬理や薬物動態など生物評価系試験で用いられるIC50やt1/2(半減期)・AUCなど重要なパラメーターについて、
標準で搭載されているモデル式により算出・カーブフィッティングが行えます。

検量線作成

実験で得られた定量値・測定値からカーブフィッティングし、容易な検量線作成を支援します。

冷却剤の比較

ここでは、指数関数モデルと線形モデルを用い、4つの異なるグラフをプロットしています。
2つの異なる冷却材を、それぞれのグラフの個別のプロットとして比較することが可能です。
この解析結果の作成・表示は、フォーマッティングをしています。

ドーズレスポンス比較

3セットのデータを、信頼区間やIC5値も表示させて個別にプロットしています。
解析結果と上のグラフは、フォーマッティングを使ってそれぞれのグラフを重ね合わせて作成・表示させています。

酵素反応速度

ここではミカエリス・メンテン モデルを使ってデータセットをプロットしています。
酵素反応速度を解析するためのさらなるプロットもまた、データから作成しています。
その後、この追加のプロットの結果を表示・フォーマットしています。

投資比較の使用例

この例では、3種類の異なる投資タイプそれぞれについて、指数モデルでプロットされています。
更に、解析結果と各グラフを重ね合わせ、フォーマット化されて表示されています。

薬物動態の解析例

この例では、患者は術後に鎮痛剤が静脈注射で投与されました。この鎮痛剤の動態は、血漿薬物濃度に密接に関連して、疼痛除去において重要となっています。最初のフィッティングは、測定データから得られました。このフィッティングされた情報は、セントラルコンパートメント上に存在する薬物量の計算へと使用されました。
これは、フィッティングパラメーターと最初の投与量から等式(6)で計算されたセントラルコンパートメントの容量によるCp値を乗じて、順番に計算されます。これら新規の値は、グラフ(2)の時間に対しプロットされます。グラフ(3)は、グラフ(1)中に作成されたプロットの終末部分の可視化に使用されます。全ての等式が、XLfitのFormula Editorを用いて作成されます。AUC計算は、グラフ(1)の統計ウィザードから抽出されます。

カーブフィッティングとデータ解析へのベストプラクティス適用

カーブフィッティングや連続解析において、実験データから最も正確な結果を抽出するには、データ品質における課題の理解(外れデータポイント・不完全なフィッティング・不十分なデータセット)やフィッティング解析開始前のモデル最適化が必要不可欠です。

XLfitは、モデリングのエクスパートだけでなく学生や初心者にも、データを調査し、最適なフィットを定義、フィッティングしたデータを可視化し、二次的なフィッティング解析などで複数のカーブモデルに対して速やかなフィッティングを可能にします。

以下6記事では、カーブフィッティングと解析前に可能なほど高い品質データかどうか確かめるベストプラクティスのステップについて示しています。

1. Get maximum value from your data データから最大値を求める

ベストプラクティスの最初のステップとして、カーブフィッティングメソッドの信頼性を高めるための調査方法と、カーブフィッティングが連続しないときに共通している原因の回避方法について記載しています。

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2. Resolving Fitting Issues フィッティングの問題解決

正確なフィッティングに導くための外れ値の「ノックアウト」など、カーブフィッティングの問題解決に繋がる様々な方法について解説しています。最も良い結果を得るために、正確なフィッティングモデルの選択する基準についても述べています。

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3. Fitting data データのフィッティング

様々なフィッティング手法を比較したメリット・デメリットを考察した上で、最も適切なフィッティング・モデル選択の指針を提供しています。

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4. Parameters and Residuals

パラメーターとフィッティング開始値の重要性について理解することが大切です。‘goodness of fit’決定に使用される基準値である「residual」の概念についても紹介しています。

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5. Robust Fitting and Complex Models ロバストなフィッティングと複雑なモデル

データセットの外れ値を無効にする、ロバストフィッティングがフィッティングデータの良く用いられる手法となってきている理由について解説しています。

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6. Global and Three-Dimensional Fitting グローバル・三次元フィッティング

グローバルフィッティングは、複数のフィッティングを連携し、いかに最適な各フィッティングのグローバルパラメータ値を見出しているかについて解説します。

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