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Multilevel models improve precision and speed of IC50 estimates

机译：多级模型提高了IC50估算的精度和速度

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Aim: Experimental variation in dose-response data of drugs tested on cell lines result in inaccuracies in the estimate of a key drug sensitivity characteristic: the IC50. We aim to improve the precision of the half-limiting dose (IC50) estimates by simultaneously employing all dose-responses across all cell lines and drugs, rather than using a single drug-cell line response. Materials & methods: We propose a multilevel mixed effects model that takes advantage of all available dose-response data. Results: The new estimates are highly concordant with the currently used Bayesian model when the data are well behaved. Otherwise, the multilevel model is clearly superior. Conclusion: The multilevel model yields a significant reduction of extreme IC50 estimates, an increase in precision and it runs orders of magnitude faster.
机译：目的：在细胞系上测试的药物剂量反应数据的实验差异会导致关键药物敏感性特征IC50的估算不准确。我们旨在通过同时采用所有细胞系和药物的所有剂量反应，而不是使用单一药物-细胞系反应，来提高半限剂量（IC50）估算的准确性。材料和方法：我们提出了一个多层次的混合效应模型，该模型利用了所有可用的剂量反应数据。结果：当数据表现良好时，新的估计值与当前使用的贝叶斯模型高度一致。否则，多层模型显然是优越的。结论：多级模型大大降低了极端的IC50估计值，提高了精度，并且运行速度快了几个数量级。

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