消除关于小鼠模型如何模拟人类疾病的辩论中的偏见的统计框架

老鼠和其他动物一直是人类历史上一些最大的医学突破的关键。但动物并不总是人类疾病的良好模型，导致实验失败和对其有效性的争议。

由匹兹堡大学公共卫生学院科学家领导的一组生物统计学家今天在PNAS上宣布，他们已经开发了一个框架来确定实验室动物与特定人类疾病的一致性和不一致性。该工具消除了对转化动物数据如何适用于人类条件的科学解释的潜在偏见。

“关于动物模型是否能很好地模仿人类以及它们是否对转化或临床研究有用，已经存在了数十年的争论，”资深作者、皮特公共卫生生物统计学系教授兼研究副主席 George Tseng 博士说。 .“我们的框架是第一个提供定量方法和生物信息学工作流程以正确解决这场辩论的框架。”

Tseng 和他的团队在PNAS上发表了两篇论文(一篇发表于2013 年，一篇发表于2014 年)后解决了这个话题，这些论文使用相同的数据集，就小鼠作为涉及炎症的人类疾病模型(例如败血症和烧伤)的有用性提出了相互矛盾的结论。

该团队使用他们的模式生物一致性分析 (CAMO) 框架重新分析了相互矛盾的PNAS论文中的数据集。研究发现，在所研究的六种人类炎症性疾病中，有两种被小鼠很好地模仿;两个没有，两个没有足够的数据来得出结论。Tseng 的团队确定之前的研究达到了不同的终点，因为科学团队——一个主要由实验室科学家组成，另一个主要由临床医生组成——在他们的分析中使用了不同的阈值或截止点。

“我们的无偏见、无门槛框架得出的结论要现实得多，”Tseng 说。“最后，你不能说小鼠模型完全没用或完全完美。小鼠模型可以很好地模仿某些生物机制，但其他生物机制很差。问题在于它是否模仿了感兴趣的机制，例如药物靶标。和它甚至揭示了在某些情况下数据并不完美——如果你的信息有限，你无法得出结论。”

该团队正在将他们的研究扩展到癌症，以检查哪些细胞培养模型可以很好地模拟肿瘤和精神疾病，以了解小鼠是否模仿人类的昼夜节律。

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