薬物独立の至福の定義に基づく相乗効果の統計的決定

相乗効果は現代の薬理学、毒物学、および医学の柱ですが、ほぼ100年の歴史にもかかわらず、その定義にコンセンサスはありません。さらに、治療に対する反応の変動を説明する相乗効果の統計的決定の方法は未発達であり、存在する場合は従来のt検定に還元されますが、正規分布の仮定に準拠していません。Bliss Drugsの独立性の確立された定義を使用して、相乗効果の推定の統計モデルを提供します。至福の定義はよく知られていますが、それは理論的な概念のままであり、さまざまな形態の治療結果との相乗効果の統計的決定に適用されたことはありません。至福の定義を厳密かつ一貫して拡張して、さまざまな設計で統計的に有意な相乗効果を検出します。用量反応方法論、（3）生物のin vivo研究、結果が腫瘍量などの縦方向の測定である場合、および（4）治療の結果が生存によって測定される臨床研究。各設計について、特定の統計モデルを開発し、独立性、相乗効果、拮抗をテストし、関連するp値を計算する方法を実証しました。

Although synergy is a pillar of modern pharmacology, toxicology, and medicine, there is no consensus on its definition despite its nearly one hundred-year history. Moreover, methods for statistical determination of synergy that account for variation of response to treatment are underdeveloped and if exist are reduced to the traditional t-test, but do not comply with the normal distribution assumption. We offer statistical models for estimation of synergy using an established definition of Bliss drugs' independence. Although Bliss definition is well-known, it remains a theoretical concept and has never been applied for statistical determination of synergy with various forms of treatment outcome. We rigorously and consistently extend the Bliss definition to detect statistically significant synergy under various designs: (1) in vitro, when the outcome of a cell culture experiment with replicates is the proportion of surviving cells for a single dose or multiple doses, (2) dose-response methodology, (3) in vivo studies in organisms, when the outcome is a longitudinal measurement such as tumor volume, and (4) clinical studies, when the outcome of treatment is measured by survival. For each design, we developed a specific statistical model and demonstrated how to test for independence, synergy, and antagonism, and compute the associated p-value.