Application Note インストゥルメンテーションとアッセイを
比較するためのより良いメトリクス

はじめに

インストゥルメンテーションを比較する場合、その機器の性能を測る指標を選ばなければなりません。一般的には、インストゥルメンテーションがどの程度「高感度」であるかに関心があるが、感度は様々な方法で測定することができます。感度を測定するための指標には、シグナル対SB比（S/B）、シグナル対SN比（S/N）、検出下限（LLD）、Z'因子1などがあります。

基本的には、インストゥルメンテーションが与えられたアッセイに対してシグナルを検出できるかどうか、つまり、シグナルがインストゥルメンテーションのバックグラウンドを超えて検出可能かどうかに関心があります。バックグラウンド以上のシグナルを検出できるかどうかは、シグナルとバックグラウンドの平均レベルだけでなく、シグナルとバックグラウンドのばらつきのような他の要因にも依存します。

このことをよりよく理解するために、群衆の中から身長1.9mの友人を探すという例えを考えてみよう：

• 群衆の他の全員の身長が1.6mなら、平均背景は一様で信号（友人）より低いので、友人ははっきりと見えます。
• 群衆の他の全員の身長が1.9 mの場合、信号は平均背景と同じです。バックグラウンドノイズは低いが、平均バックグラウンドは高いので、友人は見えません。
• 最後に、群衆の中の人々の身長が1.5mから2mまで均等に分布している場合、平均バックグラウンドは1.75mです。平均バックグラウンドは信号よりも低いですが、身長のばらつき（つまりノイズ）により、友人を見ることは難しくなります。

したがって、検出限界を決定する際には、信号、平均バックグラウンド、バックグラウンドのばらつきをすべて考慮しなければなりません。

このアナロジーを一般化して友人のグループ（集団）を考慮に入れると、信号のばらつきも重要になります（友人の数が多い場合、全員が同じ身長であれば見つけやすく、身長にばらつきがある場合は、全員が群衆よりも背が高い方が見つけやすいです）。

このように、インストゥルメンテーションを比較するための指標を評価する際に重要なパラメータを特定しました。理想的な測定基準は、以下を考慮する：

• 平均信号
• シグナル変動
• 平均バックグラウンド
• バックグラウンドの変動

信号対バックグラウンド比

SB比とは、平均バックグラウンドレベルに対する平均シグナルレベルの比である：

上述したように、SB比はシグナル変動やバックグラウンド変動に関する情報を含んでいないため、感度の尺度としては不適切です2（以下の図1と図2も参照）。SB比は、平均バックグラウンドが同じであっても、バックグラウンド変動が大きいインストゥルメンテーションと小さいインストゥルメンテーションを区別する手段を提供しません。

シグナル対ノイズ比

シグナル対ノイズ比は、バックグラウンドの変動を考慮するため、SB比よりも優れた指標である：

シグナル対SN比は、ある値のシグナル、特にバックグラウンドに近いシグナルを定量化できる信頼度を決定するための重要な指標であり、広く使用されています。平均バックグラウンドの絶対値に関係なく、バックグラウンド信号（'ノイズ'）のばらつきが小さくなるにつれて、信号を定量化する信頼度は高くなります。

図1と図2のデータは同じSB比を示していますが、図2の方がバックグラウンドのばらつきが小さいため、シグナル対SN比は図1よりも高くなっています。

シグナル対ノイズ比はシグナルの変動を考慮していないため、バックグラウンドの変動が同じでもシグナルの変動が異なるインストゥルメンテーションを区別できないことに注意してください。

検出限界

検出限界は、シグナル対ノイズ比のようにバックグラウンドの変動を考慮するため、インストゥルメンテーションの比較に適したもう一つの指標です：

バックグラウンドの変動が大きくなると、検出限界も大きくなります。また、シグナル対ノイズ比のように、シグナルのばらつきは考慮されていません。

Zファクター

Z'-ファクターは、被験化合物に依存しないスクリーニングアッセイの質を測定するための、ハイスループットスクリーニングコミュニティにおける標準的な統計パラメータです。アッセイにおける陽性コントロールと陰性コントロール間のシグナル分離の尺度として使用され、機器性能の測定と比較に有用であることが確認された4つのパラメータをすべて封じ込めたものです。

Z'ファクターは以下のように計算されます：

ここでσC+とσC-はそれぞれ陽性対照群と陰性対照群の標準偏差であり、μC+とμC-は陽性対照群と陰性対照群の平均です。

Z'は線形ではなく、どちらかの母集団の標準偏差を歪める異常値によって非現実的に小さくなる可能性があることに注意。

Z'値は次のように分布し解釈される：

• \~1 = 完璧なアッセイ。
• 0.5 = 陽性コントロールと陰性コントロールの差の約半分に相当するクリアウィンドウ。
• 0.4 = 一般的に許容できるアッセイの最小値。
• 0 = 3シグマレベルの陽性対照集団と陰性対照集団の重なり。
• < 0 = 実質的なオーバーラップ。

図3のようにグラフにすると、Z'の意味が少し理解しやすくなります。

シグナル対ノイズ比や検出限界とは異なり、Z'ファクターはシグナルのばらつきを考慮します。したがって、これら2つの測定基準とは異なり、シグナルのばらつきに基づいてインストゥルメンテーションを区別することができます。

図4は、2つのリーダーAとBのデータの例です。直感的には、リーダーAのデータが好ましいです。なぜなら、バックグラウンドのばらつきは大きいが、シグナルのばらつきが少なく、シグナルとバックグラウンドのデータが明確に分離されているからです。対照的に、リーダーBはバックグラウンドのばらつきは小さいが、シグナルのばらつきは非常に大きいです。Z'には信号のばらつきが含まれるため、Z'については読影者Aの方が読影者Bよりも良いスコアを示し、SN比とSB比については読影者Bの方が読影者Aよりも良いスコアを示します。

参考文献

1. Zhang JH, Chung TD, Oldenburg KR, "A Simple Statistical Parameter for Use in Evaluation and Validation of High Throughput Screening Assays". J Biomol Screen. 1999;4(2):67-73.
2. Zhangら、同書、"S/B比はデータのばらつきに関する情報を封じ込めないので、アッセイの評価において不適切であることは明らかでしょう。"
3. Zhangら、同書の図4に続きます。
4. Zhangら、同書の図1に続きます。