5パラメーターロジスティック：4パラメーターロジスティックとの特性評価と比較

アッセイ技術の改善により、アッセイデータのわずかな非対称性でさえランダム変動よりも重要になる可能性のあるポイントに対する測定応答のランダム変動量が減少しました。用量反応データを適合させるために5パラメーターロジスティック（5PL）関数を使用すると、非対称性が簡単に対応できます。5PLは、4パラメーターロジスティック（4PL）関数などの対称モデルの使用よりも非対称アッセイの精度を劇的に改善できます。ただし、最近まで、5PL関数を適合させるプロセスは困難であり、その結果、4PL関数は非常に非対称データにも使用され続けています。非対称データに対処するために、4PLメソッドのさまざまなアドホック変更が開発されました。ただし、数値的手法とアッセイ分析ソフトウェアの最近の進歩により、5PLルーチンのフィッティングが容易になりました。このペーパーでは、5PL関数の使用が4PLおよびそのバリアントにわたるアッセイ性能をどのように改善できるかを示しています。具体的には、データに存在する非対称性の関数として4PLを使用して5PLを使用して得られる濃度推定の精度の改善が研究されています。5PL曲線の動作と4PL曲線とどのように異なるかについて説明します。条件付きの回帰問題につながる可能性のある一般的な実験設計も調べられます。

Improvements in assay technology have reduced the amount of random variation in measured responses to the point where even slight asymmetry of the assay data can be more significant than random variation. Use of the five-parameter logistic (5PL) function to fit dose-response data easily accommodates such asymmetry. The 5PL can dramatically improve the accuracy of asymmetric assays over the use of symmetric models such as the four-parameter logistic (4PL) function. Until recently, however, the process of fitting the 5PL function has been difficult, with the result that the 4PL function has continued to be used even for highly asymmetric data. Various ad hoc modifications of the 4PL method have been developed in an attempt to address asymmetric data. However, recent advances in numerical methods and assay analysis software have rendered easier the fitting of the 5PL routine. This paper demonstrates how use of the 5PL function can improve assay performance over the 4PL and its variants. Specifically, the improvement in the accuracy of concentration estimates that can be obtained using the 5PL over the 4PL as a function of the asymmetry present in the data is studied. The behavior of the 5PL curve and how it differs from the 4PL curve are discussed. Common experimental designs, which can lead to ill-conditioned regression problems, are also examined.