如何用Graphpad計算藥物IC50?

最近，接觸了很多課題是做細胞對藥物敏感性實驗的，比如與化療敏感或化療耐藥相關的研究；中藥相關的研究；當然也少不了最近大火的小分子化合物相關的研究；再有就是做機制驗證時，某些通路的抑制劑，激活劑等等。確定細胞對這些藥物的耐受性首先要做的就是藥物抑制實驗, 計算藥物的IC50。

IC50 (half maximal inhibitory concentration)是指被測量的藥物或者物質(抑制劑)的半抑制濃度。

看了很多文獻，文獻中的藥物擬合曲線做的很漂亮，用EXCEL嘗試了多次，做出來的圖都達不到文獻中的效果（可能EXCEL的技能還是沒有修煉到家），且不說我EXCEL的技能掌握不夠的問題，我承認EXCEL的功能是很強大，但操作比較複雜，對於每天都要處理數據，作圖的科研狗來說，單從EXCEL作圖之後要經過各種調整才能獲得一張圖這點就完敗了。這也是Graphpad大受醫學生，科研狗喜愛的原因了。

好了，廢話不多說，上技能

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選擇XY類型圖，根據實驗實際情況調整重複數

導入實驗結果，可以用抑制率，也可用存

活率，該數據是計算的是細胞存活率

點擊菜單欄中的Insert-New analysis，彈出如下窗口，選擇Transform，將表格中藥物濃度的數據轉換成log[x]

點擊OK後，你會發現在導航窗格中生成了一個Results文件，表格中的藥物濃度已經全部轉換成了log[x]

再次點擊Insert-New analysis，選擇

Nonlinear regression（curve fit）進行曲線擬合

操作到這步，會彈出非線性擬合的各種模型，

在劑量反應抑制模型中就有四種模型可以選擇

很多小夥伴們就疑惑了，

這四種模型分別適用什麼類型的分析呢？

到底該如何選擇呢？

#固定斜率變量斜率

未歸一化數據

log(inhibitor) vs. response (Three parameters)

log(inhibitor) vs. response -- Variable slope (Four parameters)

歸一化數據

log(inhibitor) vs. normalized respons

log(inhibitor) vs. normalized response -- Variable slope

從上面這張表格中可以看出，這四種模型雖然都是劑量抑制的非線性擬合模型，但也是有些許的差別的。

➤ log(inhibitor) vs. response (Three parameters)

計算公式：Y=Bottom + (Top-Bottom)/(1+10^((X-LogIC50)))

應用範圍：如果未對數據進行歸一化的處理，且沒有很多數據點，可以考慮使用標準的斜率模型；

➤ log(inhibitor) vs. response -- Variable slope (Four parameters)

計算公式：Y=Bottom + (Top-Bottom)/(1+10^((LogIC50-X)*HillSlope))

應用範圍：當您有大量的數據點時，這是更好的選擇。它就是被稱為經典的四參數模型，或四參數邏輯曲線，縮寫為4 PL。

➤ log(inhibitor) vs. normalized response

計算公式：Y=100/(1+10^((X-LogIC50)))

應用範圍：當您對數據做了歸一化處理，且沒有很多的數據點時，可考慮用該模型。

➤ log(inhibitor) vs. normalized response -- Variable slope

計算公式：Y=100/(1+10^((LogIC50-X)*HillSlope)))

應用範圍：當您對數據做了歸一化處理，且有大量的數據點時，這是更好的選擇。

我之前輸入的數據是經過歸一化的處理的，數據量比較少，所以我選用「log(inhibitor) vs. normalized response 」該模型。得到了如下分析結果及曲線：

如果橫坐標不想取log[Drug]也是可以的，如下操作，可以滿足您的需求。雙擊橫坐標，彈出如下對話框，將number format 從Decimal 改為Antilog即可完成。

最後對曲線圖做簡單的調整，就能滿足文章需求了~

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