毒性試験から得られた統計解析結果と無毒性量の関わり

毒性試験から得られた統計解析
結果と無毒性量の関わり
毒性試験から得られた定量値の低用量に統計学的
有意差を示した場合，これらの変化が偶発的変化と
考察する場合の留意点
小林克己/nite
2010-12-2
前川先生勉強会後のトピックス
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今回問題になったきっかけ
1. 化審法の28日反復投与・生殖試験併合試験
2. 用量群（低）の平均値(*)が背景値の2標準偏
差内に入っていることから，無影響量とした
3. 短期反復投与毒性試験では，上述の手法が
常用されている
4. 試験責任者の願望は，低用量 = 無影響量
5. 標準偏差は，群内のバラツキを表す
6. 用量群の値は，平均値で個体値ではない
2
試験責任者(SD)の判断
検定結果= flagging
毒性学的
有意差
意味がある
意味がある
意味がない
意味がない
統計学的
解釈
有意差
有意である得られた知見・意味があるを採用
有意でない得られた知見・意味があるを採用*
有意である得られた知見は捨て，意味がある
有意でない得られた知見・意味がないを採用
*標本数を増やして再度検定を実施するという見解もあるが，
著者は，毒性学的有意差を優先したい．
3
標準偏差(SD)と標準誤差(SE)
正規分布を前提
標準偏差
標準誤差
群内のバラツキ・分布
平均値の信頼性
2標準偏差：
約95%の個体が入る幅
2標準誤差：
平均値の95%の信頼区間
4
背景値 (historical control data)
全ての試験機関は，背景値を集積している
非投薬群の様々なデータである
通常は，毒性試験の対照群のデータを指す
週令が進むに従って，値が変化する
通常，投与後 4, 13, 26, 52, 78および104週の雄雌
データを集める．（+6週 = 週令）
6. 体重・飼料摂取量，血液・血液生化学，尿検査，
器官重量および病理学的所見など
7. ブリダーの都合で形質の変化アリ，5年分が妥当
1.
2.
3.
4.
5.
5
特に低用量群に統計学的有意差
(*P<0.05)が認められた場合の対処法
低用量群を無影響(NOEL)としたい．
用量相関性・依存性の検討
用量依存性を考慮したWilliamsの検定
関連検査項目との比較
背景データとの比較
試験責任者の判断
対照群の信憑性を疑う？

1.
2.
3.
4.
5.
6.
6
統計学的に背景データとの比較法
1. 背景値の2標準誤差内に試験群の用量群の平
均値が入っていれば差がないと結論する
2. 背景値の2標準偏差内に試験群の用量群の全
個体が入っていれば差がないと結論する
3. 背景値の平均値と試験の用量群の平均値の差
をt-検定で解析する．1.と同様の理論だが検定
のため動物数が加味されることから検出力は
高い．即ち，背景値からの逸脱率が高い
******************************************
1. 一般的には，2SEを採用．正確には，動物数(N)
で決まる．2≒2.2～1.96（t-分布表・5%, 2α）
7
実際の対処法・28日化審法から
副腎重量(mg)
用量群(1)
平均値±標準偏差
（用量）
背景値(2)
平均値±標準偏差
（動物数）
49±9* （低）
48±9* （中）
46±6* （高）
53±7 (40)#
2標準偏差の幅
67～39
背景値(2)
2標準誤差の幅
（95%信頼区間）
55.2 - 50.8
背景値(2)
2標準誤差
の範囲
(1) vs. (2) = P値
逸脱
0.248 (NS)
逸脱
0.150 (NS)
逸脱
0.038 (P<0.05)
t-検定の結果
*P < 0.05 from control group.
(NS): 差がない・逸脱しない．
#N = 40, 自由度は，39 したがって，厳密にはt-分布表から2.023となる．
背景値数が20の場合は，2.093，200の場合は，1.97となる．
したがって，背景値数は，小さい方がNOELを設定しやすい．
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用量群に統計学的有意差があるがNOELとし
ない理由/日本の化審法反復投与毒性試験数
毒性学的に意味がないとする理由
関連項目に差がない/毒性学的意義なし
生理学的な変動範囲内・背景値内/軽微な変動/
一貫性なし
背景値内(mean±2SD) [動物数=N]の表示あり
用量相関・依存性なし（肉眼的判断）
対照群の変動が狭いまたは値が通常とは異なる
片性のみの差/器官左右別で有意差あり，
合計で有意差なし
126試験中
26
38
7
66
3
3
9
一般論文による用量群の統計学的
有意差を偶発性と考察する根拠
偶発性を認める根拠
公開論文数
用量依存性の有無（肉眼的）
関連パラメータに変化なし
対照群の値が高い/低い
試験責任者の判断（生物学的有意差なし・
軽微な変化・生理的変動内・散発的など）
背景値・正常範囲内（肉眼的 or 統計学的？）
溶媒対照群以外の対照群との比較
33
9
3
背景値との統計学的処理
1
16
11
3
10
背景値の95%信頼区間(2S.D.)に
低用量群の全個体が入っているか否か？
Mean pups weighs= 7.8 g (N=300)
↓
5
6
7
● a value in dose group
8
9
10
11
●●●●●
←←← ←←← Mean±2S.D. →→→→
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まとめ・適切な対応
1. 背景値の2標準誤差内に用量群の平均値が
入っていれば差がないと結論する
2. 背景値と用量群の差をt-検定で解析する
3. 背景値の2標準偏差内に用量群の全個体が
入っていれば差がないと結論する
4. 用量依存性を統計学的に判断する．この場合，
Jonckheere（ヨンキー）の傾向検定が最適
5. 信頼性は，試験の対照群 (concurrent control) > 背景値
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