背景:

评价药物敏感性,分两种,如上图,一种是IC50(半数抑制浓度,half-maximal inhibitory concentration),IC50表示在抑制率/功效为50%(最大抑制率/功效为100%)时的浓度,见蓝线。EC50 (半数效应浓度,Half maximal effective concentration)为最大抑制率/功效一半时的浓度,见红线。但是EC50 对于低振幅曲线(绿线)是不明确的,而且IC50 或 EC50 不能从不完整的剂量反应曲线中得到(黑线)。另外就是常用AUC来评价,AUC是剂量反应曲线下面积。

但在分析的时候,对CTRP的AUC值非常迷惑,因为CTRP的AUC值大部分都大于1,现在是明白了。

CTRP的AUC值:

  • 确实是曲线下面积,但是和模型的AUC不一样的地方是,x轴是浓度,并不是临床模型常引用的0到1的假阳性率,这样在算面积的时候,AUC最大值并不是1
  • AUC越大,说明对药物越不敏感

参考

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4718762/ 原文提到

Set over a 16-point concentration range using an automated, high-throughput workflow, fit concentration–response curves, and calculated the area under the curve (AUC) as a measure of sensitivity.

depmap.org提到

CTRP AUCs are not normalized by the dose range and thus have values greater than 1

LEARNING CURVES FOR DRUG RESPONSE PREDICTION IN CANCER CELL LINES提到

lower AUC values indicate higher growth inhibition (i.e., stronger response to drug treatment).

这篇文章提到的处理方法是Expression Levels of Therapeutic Targets as Indicators of Sensitivity to Targeted Therapeutics,其实相当于把AUC scale到0到1,越小越灵敏sensitive

The AUC values in CTRP range from 0 to 30. We define sensitivity as [1-(AUC/30)].

CRTP数据库:https://portals.broadinstitute.org/ctrp.v2.1/

CTRP数据库全称Cancer Therapeutics Response Portal,有癌细胞系的遗传、谱系和其他细胞特征与小分子敏感性联系起来,目的是加速发现与患者匹配的癌症治疗分子(药物)。包括860种癌症细胞系的突变、基因表达、拷贝数变异等多个组学的数据,以及481 个小分子敏感性的数据。

本文图片来自https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5239501/

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#Author: Jason

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