2024/7/19
バイオアッセイにおける平行線解析の要点：
PLA法とソフトウェアツールの包括的ガイド
製薬およびバイオテクノロジー研究所の規制環境において、平行線分析（PLA）の役割は過大評価することはできません。医薬品の製造管理及び品質管理の基準（GMP）及び医薬品安全性試験実施基準（GLP）において重要な分析物であるPLAは、生物製剤の効果を評価する方法です。PLAは用量反応曲線間の比較を容易にするだけでなく、相対的な力価計算の基礎としても役立ちます。この記事では、効果的なPLAを実施するために必要な方法論、統計検定、ソフトウェアツールについて詳しく説明します。
図1. 拘束されたグローバル4パラメータカーブフィットを用いた用量反応データセットの平行線解析。
並列性の概念
平行という概念は数学的関数によって支えられています。特異性とは、2つの曲線がx軸に沿ってドーズシフトしている場合、平行であるとみなされることです。相対効力として知られるスケーリング係数は、未知の薬剤と既知の参照薬剤との比較を理解するために不可欠です。線形回帰はこの方法論に簡単にアライメントできますが、4パラメータや5パラメータのロジスティック回帰のような非線形回帰を扱う場合には複雑さが生じます。
並列性のテスト手法
並列性のテストは、2つの基本的なアプローチに依存しています：
- 応答比較検定： これらのテストは、複数のカーブを統計モデルにフィット処理し、並列性を評価します。
- パラメータ比較テスト： このアプローチでは、曲線パラメータを個別に精査し、定義された信頼区間内でアライメントが一致しているかどうかを確認します。
どちらの手法もSoftMax ProおよびSoftMax Pro GxPソフトウェアでサポートされており、F検定およびカイ二乗統計検定を使用したプロトコルが組み込まれています。
ばらつきとノイズへの対応
平行性解析に入る前に、正確なカーブフィット処理を行うモデルを選択することが重要です。生物製剤系はノイズが多い場合があり、データが適切に管理されないと誤った結論につながる可能性があります。重み付け係数の選択も、解析結果に大きな違いをもたらす可能性があります。
帰無仮説を検証する統計的検定
応答比較法を選択すると、曲線が平行であると仮定する帰無仮説を検証するために、さまざまな統計的手法が適用できます。F検定とカイ2乗検定が一般的に使用され、それぞれに利点と欠点があり、特にノイズのコンテキストで使用されます。これらの検定がSoftMax® Proソフトウェアに統合されたことで、ユーザーは関連する確率を簡単に計算できるようになりました。
PLAの実装： SoftMax Pro GxPソフトウェア
SoftMax Pro GxPソフトウェアでは、ポイントツーポイントやキュービックスプラインなどの例外を除き、さまざまなカーブフィット処理にPLAを実装できます。パラメータを調整したり、制約付きモデルと制約なしモデルを選択したり、カスタム重み付け係数を定義したりする柔軟性も備えています。
図2. SoftMax Pro GxPおよびStandardソフトウェアでPLAを適用し、相対効力を推定する方法。複数のプロットがあるグラフセクションを選択します。リボンの［ホーム］タブにある［グラフツール］セクション（A）またはグラフセクション上部のツールバー（B）にある［カーブフィット処理］をクリックします。(C) カーブフィット設定ダイアログで、グローバルフィット(PLA)を選択します。(D) ドロップダウンリストから、point-to-point、log-logit、cubic spline以外のカーブフィット処理を選択します。(E) 参照プロットリストからプロットを選択します。(F) 必要であれば、カーブフィットパラメータと相対力信頼区間を選択します。(G) 該当する場合は、重み付けタブをクリックします。アプリケーションノート「SoftMax Pro GxPおよびStandardソフトウェアでの最適な重み付け係数の選択」を参照してください。分散重み付け係数の逆数を直接選択することもできます。(H) 該当する場合は、統計タブをクリックします。(I) すべてのカーブフィット処理オプションを選択したら、OKをクリックします。テストされたカーブは、制約モデルにフィット処理されます。曲線を記述するパラメータは、図3に示すようにX値を記述するパラメータを除いて、すべての曲線で同じです。非線形関数の場合、最小応答と最大応答（それぞれ下側漸近線と上側漸近線）も、すべての曲線で同じになるように制約されます。
パラメータ比較法
このアプローチは多くの場合、各曲線の個々のパラメータを比較するロバスト性手法である同等性検定に依存しています。パラメータ比較に利用できる高度な統計的手法の1つに、2つのパラメータの比の信頼区間を計算するFiellerの定理があります。
フィラーの定理の詳細
SoftMax Proソフトウェアのプロトコル・ライブラリにあらかじめ設定されているプロトコル「Parallelism Test」に組み込まれているFiellerの定理は、事前に定義された信頼度に基づいて2つの曲線が平行であるとみなせるかどうかを判断するのに役立ちます。このプロトコルは、数学的な制限を回避するために、下側の漸近線のような特定のパラメータを自動的にゼロに設定します。
精度と規制遵守の確保
SoftMax® Proソフトウェアは、生物製剤アッセイの並行性を評価する包括的なツールをお探しの方にオールインワンのソリューションを提供します。FDA 21 CFR Part 11やEudraLex Annex 11などの規制基準に完全統合型であるため、最高レベルのデータインテグリティと品質管理を保証します。
分析を次のレベルへ
SoftMax Pro GxPソフトウェアの強力な機能でデータ解析を強化する準備はできましたか？高度なカーブフィット処理、柔軟なパラメータ調整、信頼性の高いPLAのための内蔵統計検定などのメリットをご体験ください。
- 包括的なカーブフィット処理モデル： 特異性データのニーズに合わせて幅広いオプションから選択できます。
- ロバスト性統計ツール： F検定、カイ二乗検定、Fiellerの定理を使用して、徹底的な検証を行います。
- 規制コンプライアンス： データのインテグリティと品質に関する厳しい規制基準を確実に満たします。
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パート3 - SoftMax Proソフトウェアで平行線分析（PLA）を実行する方法
データの重み付け、線形および非線形カーブフィット処理、信頼区間など、PLAの実践的なアプリケーションを紹介します。データの精度と推定を向上させるPLAの可能性を解き明かします。
参考文献
- Gottschalk, P.D. and Dunn, J.R. (2005). Measuring parallelism, linearity, and relative potency in bioassay and immunoassay data. Journal of Biopharmaceutical Statistics, 15(3), 437-463.
- Bates D. M. and Watts D. G. (1988). NonLinear Regression Analysis and its Applications. New York, Wiley.
- Draper, N. R. and Smith H. (1998). Applied Regression Analysis. 3rd Ed. New York, Wiley.
- Buonaccorsi, J. P. (2005). Fieller’s Theorem. In: Armitage, P., Colton, T., editors. Encyclopedia of Biostatistics. Vol. 3. New York, Wiley.
- United States Department of Agriculture Center for Veterinary Biologics Standard Operating Policy/Procedure. (2015). Using Software to Estimate Relative Potency. USDA Publication No. CVBSOP0102.03. Ames, IA.
