医学科研思路和实验设计

医学科研思路和实验设计袁秉祥西安交通大学医学院82657724，[e-mail]科研基本过程知识和技术积累工作积累文献复习学术交流选题创新思维提出问题实验设计专业/统计/管理实验过程论文写作分析/推理/总结遇到问题发现问题资料积累分析(已知\未知数)探索规律模拟实际构建模型/假说反复验证和修正确立模型，取得成果关键问题或边缘问题；难题和重大问题或一般问题；全局问题或局部问题；理论问题（绝对创新）或技术问题（相对创新）(应用基础)选题（创新思维提出问题）科研思路和选题㈠顺向外展（uni-directionalextrapolation)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）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，提出新的课题。科研助手科研主持人首席科学家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，结合实际，提出自己能解决的新问题。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，并向相反方向推论，进而开创出新的研究领域和方向心脑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舒张血管抗血栓形成，溶栓血液流变抗动脉硬化减少耗氧耐缺氧（代谢↓）抑制调亡介入和手术药物预适应㈡逆向外展（reverseextrapolation）2、通过偶然机遇、意外发现，对传统观点提出疑问，进行反向思维，进而开创出新的研究领域。提出疑问→内皮细胞→EDRPs→NO→心血管,免疫和神经功能┄┄→1998年生理与医学Nobel奖血管内皮损伤血管内皮完整RobertFFurchgottLouisJIgnarro,FeridMurad㈢交叉扩展（acrossextrapolation）1、学科借鉴原油管道输送→血液流变学2、学科/学部交叉分子生物学+信息学→生物信息学→所有医学领域数学+医学→定量医学(实验设计,量效关系,动力学)心理学+医学→医学心理学航空医学、航天医学、海洋医学、高原医学、核医学4、临床-基础医学交叉从临床寻找实际意义的基础问题；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。3、相邻学科交叉→学科分支5、临床医学-药学交叉→临床药学•用已知化合物（药物）揭示生命现象和规律；•用已知生命体（筛选平台）发现新药物和活性物质。已知化合物受体离子通道转运体酶已知靶蛋白递质、激素、内在活性物质、细胞因子……靶位机体变化信号转导基因表达受体离子通道转运体酶化合物（10，000）药物（1~2）活性化合物筛选平台㈣借助工具药揭示生命奥秘（生命现象+生命物质）临床科研设计和数据处理以机体（动物、病人、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。给药前A——→∣给药后A’┌A1——→∣给药后A1’└A2——→∣给药后A2’AS1.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=60%配对t检验泊松分布关联x2和优势x2阴性对照组B阳性对照组C实验组(1)D实验组(3)E实验组(10)F2．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；实验组和对照组同步开始，同步结束。（对比组）∣∣∣∣∣质反应：x2检验或直接几率法检验（样本数较小）量效关系的显著性检验（tr）│——→││——→││——→││——→││——→│实验组和对照组同步开始，多次测量，同步结束，如：给药前、给药后10、30、60、120min、…。3．多次测量平行对照数据处理：多次测量的方差分析实验设计分组对照设计如给药前数据已有差异，应进行数据转化，用变化（差值）或变化率表示。对照组A••―→•―→•―→•―→•∣实验组B••―→•―→•―→•―→•∣给药后给药前给药对照组A实验组B对照组A实验组B对照组A实验组B第一批第二批第三批第1段第2段第3段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。对照组A─→∣───→∣─→∣实验组B─→∣───→∣─→∣1层│─→∣2层│─→∣3层│─→∣1层│─→∣2层│─→∣3层│─→∣对照组实验组5.平行分层对照（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。临床研究中先将可控因素（如性别、体重、病情、病程…）进行分层（3个层次），然后在每一层次中再进行随机分组。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。在进行临床相对生物度测定时，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∣（7t1/2）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）。ABCABCDABCDEABCDEFBCABCDABCDEABCDEFACABCDABCDEABCDEFABDABCDEABCDEFABCEABCDEFABCDFABCDE3×34×45×56×62）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。1）正交设计(Orthogonaldesign)●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是正交设计表的符号，例如L4表示4种组合，L4(23)表示3种因素各2个水平。●分析主要因素还是次要因素；独立作用还是有相互影响；组方和剂量比例。L4(23)正交表的代号试验次数因素的水平数因素数7.多因素、多水平分析每个表有一代号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）。2）均匀设计(Uniformitydesign)U7(76)均匀表的代号试验次数因素的水平数因素数排列组合53＝125组试验73=343组试验正交设计52＝25组试验72=49组试验均匀设计5组试验7组试验⑴效率高，试验次数少⑵适用范围①多因素多水平均匀设计可获得精确组方比例。②小复方少水平正交设计可获得粗略组方比例③更多因素少水平（中药方剂）水平数2-3个，常用正交t值法。④多因素固定水平（6）权重配方设计可获得精确组方比例。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。8、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20g1.07.012.2527.829.764.1124.2387.8大鼠200g0.141.01.743.94.29.217.856.0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＝DA×(RB÷RA)×(3√WA÷3√WB)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R0.060.090.0990.0930.0820.1110.1040.112)体型系数估算法实验设计剂量设计根据体表面积，人与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：人∶犬∶猴猫兔∶豚鼠∶大鼠∶小鼠1∶2-3∶3-5∶5-7∶7-9∶9-113)粗略估算法实验设计剂量设计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≥3χ2（2×2）例数3直接机率法构成比不同χ2权重法有配对关系关联χ2法＋优势χ2法多率对比有等级顺序等级序值法、Ridit法无等级顺序多率综合对比χ2（R×C）组间两两对比χ2（2×2）二、数据处理数据处理计数资料（质反应)两均数对比常态分布(参数资料)无配对关系方差整齐t值法方差不齐t´检验有配对关系配对t值法偏态分布（非参数资料）秩和检验，序值法等效性检验双向单侧t检验多均数对比多组对比单因素方差分析+两两对比多因素分析方差分析多批资料析因t值法,方差分析两两对比t、t´或q、q´检验拉丁方设计方差分析计量资料（量反应）数据处理〖例1〗药效学研究：对照药为100±8(n=10)；新药为94±7(n=10)。判断差异性和等效性。1）计算2组标准误：Se＝3.36；2）差异性判断：t=｜100-94｜／3.36=1.79，P＞0.05，无显著意义。3）等效性判断：查表或计算得T=1.734，等效判断标准D=0.1，等效界值：L＝0.1×100－1.734×3.36＝4.17均数差绝对值为6，大于L值，故等效性不合格。可见t检验P＞0.05，并不能说明两药等效。〖例2〗药效学研究：对照药为60±2（n=20），新药为64±3（n=20），判断差异性和等效性。1)两组标准误，Se=0.81。2)差异性判断：t＝(｜60-64｜)／0.81=4.94，P＜0.01，差异有非常显著性意义3)等效性判断：L＝0.1×60-[1.644+1.55／(38-0.75)]×0.81=4.64均数差绝对值（4）小于L值（4.64），故等效性合格，可见t检验P＜0.01，并不拒绝两药等效。4.量效关系量效关系显著性检验t(r)检验散点回归得回归系数(r)，n为散点数数据处理()rtrSr2(2)().(1)ntrrr自由度=n-2012345020406080100120y=17.077x+4.589n=37,r=0.914,P0.01Dose(g/kg)Dose/Effect