中药药理设计与统计课件

1、药理学科研选题实验设计和数据处理科研思路和选题创新第一节创新创新创新一、顺向外展（uni-directional extrapolation)1、沿最新发现思路观点概念方向 提出新课题 2）侧向型或枝节性课题（新颖） 添砖加瓦，添枝加叶1）主导性、前沿性、深入性课题（更快, 更高, 更本质）2、沿着自己研究室的工作积累和长期坚持的研究方向提出更深入、更全面的课题。3、经过国内外的技术合作、学习进修、攻读学位，将参与的课题延伸或扩展，提出新的的课题。4、通过学术交流（特别是国际学术会议）获得最新、最全面的科研信息，综合分析后提出新问题。开辟新的方向和引导世界跟踪5、技术引进，填补空白 二、逆向外

2、展（reverse extrapolation）1、以一定线索为依据，对传统理论、观点提出有根据的疑问，并向相反的方向推论，进而开创出新的研究领域，开创新的方向。缺血损伤研究抗缺血研究缺血再灌注损伤缺血预适应保护缺血后适应保护灌注治疗短时间缺血舒张血管抑制血栓血液流变抗动脉硬化降低耗氧和代谢 （耐缺氧）抑制调亡介入和手术药物性预适应保护三、交叉扩展（across extrapolation ）1、学科借鉴原油管道输送血液流变学2、学科交叉生物学+信息学生物信息学数学+医学数学药理学，数学生理学医学+心理学医学心理学医学+社会学吸烟、酗酒，药物成瘾医学+药学临床药学3、临床-基础医学交叉 从临床

3、寻找实际问题；从基础寻求技术和理论突破；基础-临床结合解决重点或重大问题。实验设计第二节 根据研究目的、工作积累和研究条件，查阅相关文献，进行学术研讨，充分掌握相关理论和技术方法，提出关键问题，然后进行实验设计。实验设计原则1.重复（replication） 结果应稳定重复，尽量增加例数，减少实验误差：抽样误差 偶然因素对抽样的干扰，使总体不同质。均衡随机，样本足够。条件误差 实验条件（时间、环境）不均衡所致。同步平行观察。系统误差 实验平台、测定标准和习惯造成的单向偏差。提高实验条件和学科水平。过失误差 研究者和被研究者的主观意愿、精神因素干扰了研究结果。严密的实验设计，如双盲法设计。实验设

4、计 随机目的是把一切干扰因素均衡地分配到各组（实验组和对照组）中，避免主观因素和实验误差的影响。获得随机数字 进行随即分组。 在实际工作中常采用均衡随机进行分组，即先将可控制因素（如性别、体重、病情、病程）进行分层，然后在每一层次中再进行随机分组。 2随机（randonmization） 实验设计实验设计原则 对比的结论是：有无显著性意义或是否具有生物等效性。对照分为阴性对照（或称空白对照）和阳性对照，对照应是在同时、同地、同条件下进行，使对照组具有可比性。3对照（control） 对照就是研究，是科研对比的基础，只有对比才能得出统计学的结果和研究结论。实验设计实验设计原则 以机体（动物、病人

5、、标本）自身作为对照的配对资料，即在同一个体上观察处理前后的变化。如同一均匀标本（血样、尿样）用2种检测方法的结果比较，一批病人两个疗程的比较。S1. 单组自身比较设计分组对照设计实验设计(n=20)(n=20)1个疗程2个疗程(n=20)有效率=50%有效率=65%配对 t 检验泊松分布关联x2和优势x2给药前A 给药后AAA1 给药后A1A2 给药后A2 正常对照组 A * 模型对照组 B 阳性对照组 C 实验组（1） D 实验组（3） E 实验组（10）F 2单纯平行对照实验设计分组对照设计量反应：单因素（组间）方差分析 两两对比 （t、t 或q、q 检验） 最常用、最简单的设计；实验组

6、和对照组同步开始，同步结束。（对比组）质反应：x2检验量效关系的显著性检验（tr）4平行分批分段对照实验设计分组对照设计 不可将多批数据综合一并处理，而应求出批间变异进行析因处理：析因t检验、方差分析 某些研究和测定无法做到同时同地完成，经常需要跨时间、多中心完成；但在数据处理时应注意批间和顺序变异。 第1段 第2段 第3段对照组 A实验组 B第一批对照组 A实验组 B第二批对照组 A实验组 B第三批对照组 A实验组 B 临床研究中先将可控因素（如性别、体重、病情、病程）进行分层（如3个层次），然后在每一层次中再进行随机分组。 1层 2层 3层 1层 2层 3层 对照组 实验组 5.平行分层对

7、照（均衡随机）实验设计分组对照设计多因素方差分析，按平行对照处理，t、t （q、q ）检验。 交叉对照设计适合于动物或病人状态稳定，刺激或药物作用后可恢复到原来状态，如自发性高血压大鼠和二期高血压病人对降压药的作用。在进行相对生物度测定时，通常采用这种交叉配对设计。1) 一次交叉（AOB，BOA）：交叉配对设计 A:对照组 清洗期 B:对照组 B:实验组 （7 t1/2） A:实验组 6. 交叉对照实验设计分组对照设计所得数据可进行显著性检验或生物等效性分析（采用双向单侧 t 检验）。 A B C A B C D A B C D E A B C D E F B C A B C D A B C

8、D E A B C D E F A C A B C D A B C D E A B C D E F A B D A B C D E A B C D E F A B C E A B C D E F A B C D F A B C D E 33 44 55 662）多次交叉（拉丁方设计）实验设计分组对照设计 拉丁方设计巧妙合理，同一病例、动物和标本可多次使用，所需例数较少，消除了用药顺序影响和个体差异的干扰，统计效率很高。拉丁方设计特别适于病情和模型稳定的珍贵病例或动物的研究。 缺点：实验周期成倍延长，方差分析数据库稍复杂。6、多因素多水平实验设计正交设计（orthogonal design)均匀

9、设计（uniformity design)权重配方法（weighted modification method）参数法（parameter method ）映射法（refection method）正交 t 值法 （orthogonal t test)综合指数法（comprehensive index method）等效线法（Loewe）合并指数法（Chou-Talalay）实验设计多因素多水平设计1）正交设计 (Orthogonal design) 以严谨而巧妙的分组安排来分析多因素多水平的资料均衡分散：试验点在试验范围内排列规律整齐整齐可比：试验点在试验范围内散布均匀。 L是正交设计表的符

10、号，例如 L4表示4种组合，L4(23)表示3种因素各2个水平。L4(23)正交表的代号试验次数因素的水平数因素数实验设计多因素多水平设计3因素2水平，用正交表需要安排L4(23)=4组试验；5因素5水平，用正交表需要安排L25(55)25组试验。 2）均匀设计 (Uniformity design) 1978年，七机部由于导弹设计提出了一个五因素大于10水平的试验要求，而试验总数不超过50，显然优选法和正交设计都不能做到，方开泰与王元经过几个月的共同研究，提出了“均匀设计”试验设计用于导弹设计，并取得了成效。排列组合53125次试验73=343次正交设计5225次试验72=49次均匀设计5次

11、试验7次实验设计多因素多水平设计 每个表有一代号Un(qs)，U表示均匀设计，n次试验，每个因素有q个水平，s表示最多因素数，即最多有s列，其中n=q。设计表U6表示有6个因素（如联用药物），做6次试验，每个因素有6个水平（如剂量水平），该表有6列，见表1均匀设计表符号表示的意义U7(76)均匀表的代号试验次数因素的水平数因素数实验设计多因素多水平设计 3）权重配方法（weighted modification method） 孙瑞元教授利用均匀设计和优化（或超级）拉丁方设计原理，并根据复方药物量效关系规律，建立的数据分析方法和科学、高效、简便的新药组方方法。 权重配方法进行规范的多比例、多剂

12、量的优选实验设计与优化研究手段。 均匀设计 + 优化拉丁方设计 实验设计多因素多水平设计6543216个组分药配伍组1配伍组2配伍组3配伍组4配伍组5配伍组66个剂量组1 2 3 4 5 6U6(66)均匀设计 + 66拉丁方设计实验设计多因素多水平设计配伍组1配伍组2配伍组3配伍组4配伍组5配伍组66543211 2 36个剂量组3个组分药3个组分药及其18个剂量在6个配伍组中的均匀分布U6(66)均匀设计 + 33拉丁方设计实验设计多因素多水平设计42只SD大鼠正常对照组(6只)给药组(36只)1ml/100g 10d 11(3) 28(6) 8(2) 20(5) 6 (1) 15(4)

13、7 (2) 11(4) 20(6) 5 (1) 9 (3) 15(5) 9(1)12(2)16(3)21(4)27(5)36(6)123456双密达莫(D3) (mg/kg) 亚硒酸钠(D2) (g/kg) 塞来昔布(D1) （mg/kg） 配伍组实验设计多因素多水平设计量效数据 ：三药配伍对血栓指数Q影响，E为1/Q均数，SD标准差各组分在配伍组中的剂量联用药效配伍组别 组分1 组分2 组分3ESD1 9 7 11 0.0700.01021211 280.0780.01531620 80.0730.021421 5 200.0690.010527 9 60.0650.01863615 150

14、.0710.010Emax0.093Dmax36.0020.0028.00DEmax12.0011.0028.00DEmin27.009.006.00 多因素多水平设计标化剂量 b(di)b(didj)P值优化剂量优化剂量注释和相互作用定性结果组分1d1-0.067-0.07112.000为组分1DEmax组分2d21.811-0.03720.000为组分2Dmax组分3d31.853-0.01128.000为组分3Dmax主药交互项d3d1-0.3050.14312.000为组分1剂量,两组分间呈相加性交互项d3d2-2.3710.07911.000为组分2剂量,两组分间呈相加性组分重要程度

15、组分3组分2组分1理论优化组方组分1剂量12.000组分2剂量15.500组分3剂量28.000 (注:若同组分获得不同两剂量,则取其均数)理论优化比例组分1 : 组分2 : 组分3 = 1.00 : 1.29 : 2.33各组分在组方中的作用及其相互作用 （DAS软件）实验设计多因素多水平设计权重配方分析结论 复方塞来昔布抑制血栓形成，双密达莫作用明显(权重指数b=1.853，P0.05)， 亚硒酸钠作用也较明显（b=1.811,P2A,2B * 相加 AB A或B * 拮抗 ABA+B+C; AB2A，2B; BC2B，2C； * 相加 A+B+CABCA、B或C; A+BABA或B； B

16、+CBCB或C; * 拮抗 ABC A、B或C; AB A或B ; BC B或C 5）拆方设计实验设计拆方设计 通常药物的实验剂量需要通过预实验摸索求得，或通过查阅资料获得。经常以mg/kg或g/kg作为剂量单位，人与动物之间，不同种属动物之间的剂量呼应关系应按体表面积来计算。还应注意药效学研究与毒理学研究，临床前研究与临床研究之间的剂量呼应关系。剂量设计关系到实验的成败。三、剂量设计实验设计剂量设计小鼠20g大鼠200g豚鼠400g兔1.5kg猫2.0kg猴4.0kg犬12kg人70kg小鼠20g1.07.012.2527.829.7 64.1124.2387.8大鼠200g0.141.01

17、.743.94.29.217.856.0豚鼠400g0.080.571.02.252.45.29.231.5兔 1.5kg0.040.250.441.01.082.44.514.2猫 2.0kg0.030.230.410.921.02.24.113.0猴 4.0kg0.0160.110.190.420.451.01.96.1犬12kg0.0080.060.100.220.230.521.03.1人70kg0.00260.0180.0310.070.0780.160.321.01. 按体表面积比率换算等效剂量 （标准体重） 实验设计剂量设计 从表中动物与人体表面积比值，直接计算标准体重的人或动物

18、的剂量。 如大鼠剂量是50 mg/kg，推算人的试用剂量。200 g体重大鼠的剂量10 mg，那么体重为70 kg人的总剂量为1056560 mg，人的剂量为560708 mg/kg。 规律：动物越小，剂量（/kg）越大。实验设计剂量设计 2. 体型系数估算法实验设计剂量设计在动物和人的体重与标准体重相差较远时用下列公式剂量： DB为欲求算动物剂量，DA是已知动物剂量，WA和WB分别是它们的体重。RA和RB分别是它们的体重系数，各种动物和人的体型系数见下表：种属小鼠大鼠豚鼠兔猫猴犬人R0.060.090.0990.0930.0820.1110.1040.11非标准体重实验设计剂量设计 如大鼠（

19、200 g体重）的有效剂量是50 mg/kg，推算45 kg人的试用剂量： 45 kg体重人的估算总量是1045=450 mg，为了更安全，取其1/51/3做为临床研究的初试剂量（100mg)。 人、各种动物之间的剂量不同，动物的体重越小,剂量（/kg）越大。动物和人的剂量比例关系（按kg计算）如下：3. 粗略估算法实验设计剂量设计人犬猴猫兔豚鼠大鼠小鼠12-33-55-77-99-111）临床前药效学剂量：一般在同种动物LD50的1/10至1/50之间。2）人的首次试用剂量：一或二种动物LD50的1/600或ED50的1/601/10；长期毒性试验引起可逆性不良反应剂量的1/60；相当于犬最

20、大耐受剂量的1/101/5。按体表面积折算，用药效学有效预测剂量的1/5。4. 根据ED50、LD50、最大耐受量来换算实验设计剂量设计1）以成人剂量估算：用最大生物利用度（%）和最小分布容积确定最大浓度。 * 成人剂量/体液总量（15 L) =最大实验浓度 * 成人剂量/血液总量（4.5 L) =最大实验浓度（脱水药） 2）以动物实验有效剂量来估算： 动物实验有效剂量 /（体重/4）=最大实验浓度3）以血药浓度（阈浓度）为实验浓度4）常用实验浓度： 10-9 310-9 10-8 3 10-8 10-7 3 10-7 10-6 310-6 10-5 mol/L 离体试验浓度（mol/L）估计

21、方法实验设计剂量设计10mg (0.01g)15 200（分子量）= 310-6四、量-效关系实验设计量效曲线量效实验曲线直线化Scott比值法Bliss法直线 直线回归回归参数KD, Emax, RTLD50, ED50实验设计量-效关系量反应质反应量效实验量效曲线直线 直线回归回归参数受体动力学DEDE(%)DPlgD实验设计量-效关系（量反应）DE1）受体激动药的亲和力 和内在活性LgDED1、受体动力学设计 例1：某激动药（ACh）离体肠管实验实测结果 ACh浓度D 10-9 310-9 10-8 310-8 10-7 310-7 10-6 肠管收缩E 0 7 20 40 62 73

22、7310-9 310-910-8310-810-7 310-710-6 Y = b x + a 输入回归数据：变量x=D、应变量y=D/E 取出回归参数：a3.810-10；b0.01242；r0.9999 计算Emax、KD值：Emax1/b，得到Emax=80.5mm。 KDa/b，得到KD3.05510-8 mol/L，pD2-logKD =7.515实验设计量-效关系（量反应） pA2：使激动剂(A)浓度提高到两倍时产生原来效应（50% Emax）阻断剂（B）摩尔浓度的负对数。是衡量阻断剂亲和力（作用强度）的指标。使激动剂 KD增加一倍时阻断剂摩尔浓度的负对数EC（A）Emax12pA

23、2=-lgBBKD2）受体阻断药的亲和力（pA2）实验设计量-效关系（量反应）Ach (mol/L)10-9310-910-8310-810-7310-710-6310-610-53 10-5阿托品 0 072040627373 10-80081844587273310-800051647647474 10-7000092745657373阿托品阻断M受体对ACh的肠管收缩量-效关系影响（模拟数据） 阿托品 0 mol/L阿托品10-8mol/L阿托品310-8mol/L阿托品10-7mol/LACh 10-9 310-9 19-8 310-8 10-7 310-7 10-6 310-6 10

24、-5 310-5实验设计量-效关系（量反应）1）第一步：求出R1、R2、R3 直线回归求出未加阿托品前ACh的KD0； 同样求出阿托品后ACh的KD1、KD2和KD3; 求出R1、R2，R3：R1=KD1KD0。 2）第二步：直线回归 输入3组x、y数据组： y=log(R-1)，x=-logA；b=-13）第三步：计算pA2值 计算X的理论值 0 ，求得pA2 。实验设计量-效关系（量反应）log(R-1)=-(-logA)+(-logKA)Y = b x + alog(R-1)-logApA2.实验设计量-效关系3）非竞争性拮抗药亲和力 (pD2) 麦角酸二乙胺非竞争性拮抗5-羟色胺犬离基

25、底动脉条收缩作用 EAmax EABmaxLSD (mol/L)010-10310-1010-9310-95-HT效应（Emax)16mm13mm11mm 8mm6mmR EAmax . EABmax)1.23081.454522.6667-logB x109.5229 9 8.5228log(R -1) y-0.6368-0.3424 00.2218Emax50%EClog(R -1)-logBpD2.log(R-1) = -(-logB) + (-logKB)输入4组x、y数据组，x 为-logB, y为log(R -1), 直线回归取回归参数和计算pD2 ，X的理论值 0 x，求得 pD

26、2 非竞争性拮抗激动药-非竞争性拮抗药 （血管收缩：NA-酚苄明）二药作用于不同受体，但作用相反激动药-功能性拮抗药 （心肌收缩：乙丙肾上腺素-苯巴比妥）功能兴奋药-功能抑制药 （自发活动：咖啡因-苯巴比妥）功能兴奋药-能量代谢抑制药 （过氧化氢） 激动药或兴奋药-混合物（中药复杂体系）实验设计量-效关系EDAA+B1A+B22. 直接兴奋和抑制效应10-9 310-910-8310-810-7 310-710-6 10-9 310-910-8310-810-7 10-6 310-7 EDEC50EpEC50=-logEC50DIC50实验设计量-效关系血管内皮完整血管内皮损伤张力15- mN

27、10- 5- 0-100- 75- 50- 25- 0-NA最大张力的% -8 -7.5 -7 -6.5 -6 ACh120-115-110-105-100-NA最大张力的% -8 -7.5 -7 -6.5 -6 ACh3、兴奋剂作用基础上药物量效曲线（抑制或兴奋）量-效关系实验设计NA：受体操纵性钙通道（血管受体，心肌受体） 高K去极化：电压依赖性钙通道 量效关系显著性检验 t(r)数据处理自由度=n-2散点回归回归系数 (r) , n为散点数 t(r) 运算显著性判断 4、整体实验的量-效关系EDose . . . .D/EDose . .量-效关系数据处理第三节1、统计学2、量效关系C-

28、T曲线数据处理显著性优效性等效性非劣性量反应 -受体动力学质反应 -机率单位法 3、药动学房室模型判断消除动力学参数计算：t1/2()、 t1/2( ) 、 k10、k12、k21、CL、Vd、F、AUC 累积动力学参数计算：Css、Css Css(max)、 Css(min)、生物利用度的等效性研究群体动力学研究PK/PD研究非线性动力学量效曲线单率单率述描: 泊松分布或二项分布法（可信限区间）两率对比无配对关系构成比相同例数32（22）例数 3直接机率法Fisher确切概率法 构成比不同2权重法有配对关系配对2（关联2法优势2法）多率对比有等级顺序 2 组对比秩和检验（u检验）, Ridi

29、t法多组对比H检验2组对比（u检验） 无等级顺序多率综合对比2（RC）组间两两对比2（22）一、 计数资料（质反应）数据处理单均数正态t 检验（与已知中位数对比）非正态数据转化t 检验,符号秩检验（与已知中位数对比）两均数对比正态(参数) 非配对方差整齐t 值法（LSD-t）方差不齐t检验配对配对t 值法非正态非配对秩和检验(u 检验)，数据转化t 检验配对符号秩检验，数据转化t 检验等效性双向单侧t 检验多均数对比多组 单因素方差分析 + 两两对比t 检验多因素变异分解方差分析(ANOVA)多因素多水平正交设计(极差法)均匀设计 权重配方设计（方差分析）多批资料方差分析,析因t 值法拉丁方方

30、差分析二、 计量资料（量反应）数据处理 单样本t 检验（one-sample t test ） 配对t 检验（paired t test ） 2样本t 检验（two-sample t test ） t检验（近似t 检验，separate variance estimation t test ） Satterthwaite法 Welch法 - Cochran & Cox法： t 值校正临界值 Dunnett-t 检验- LSD-t 检验（least significant difference t test ） SNK-q 检验-方差分析（analysis of variance, ANOVA, F test）t 检验（t test）t 值校正自由度单因素方