Экспериментальный дизайн (кратко)
- Цель и первичный эндпоинт: чётко задать основной биомаркер и клинический критерий (напр., концентрация в плазме как предиктор диагноза). Прописать гипотезу нулевую и альтернативную.
- Дизайн: многоцентровое проспективное исследование с независимым репликационным когортом (другие центры/временные волны). Разделение: discovery cohort → пред‑регистрация модели/порогов → replication cohort.
- Выборка: стратифицированная по ключевым переменным (возраст, пол, стадия заболевания, этнос). Включить контролей, сопоставимых по ключевым ковариатам.
- Случайная последовательность обработки образцов и слепые лабораторные измерения (операторы и аналитики не знают статуса).
- Технические и биологические реплики: каждый образец минимум в двух технических измерениях; включать положительные/отрицательные контролы и серийные разведения.
- Предварительная регистрация протокола (реестр/registered report).
Статистика, мощность и критерии значимости
- Рассчитать размер выборки по минимально клинически значимому эффекту $\Delta$ (например, разница средних или отношение шансов). Для сравнения двух средних:
$$n=\frac{2(z_{1-\alpha /2}+z_{1-\beta }{)}^2{\sigma }^2}{{\Delta }^2},$$ где $\sigma$ — ожидаемое стандартное отклонение, $\alpha$ — уровень значимости, $\beta$ — риск II рода.
- Для долей/чувствительности использовать аналогичную формулу для пропорций.
- Коррекция множественной проверки: заранее указать метод (напр., Benjamini–Hochberg): упорядоченные p‑значения $p_{(i)}$ принимаются при $p_{(i)}\le \frac{i}{m}q$.
- Предварительно определить основной показатель воспроизводимости (primary replication criterion): одинаковое направление эффекта + p3).
- Отчёт о величине эффекта с 95% CI и статистической мощности пост‑hoc.
Проверка и валидация аналитической части (лабораторно)
- Калибровка, LOD, LOQ, линейность, матричная зависимость; требовать SOP.
- Повторяемость: целевые показатели коэффициента вариации (CV): внутрианалитический CV ≤15%, межаналитический CV ≤20% (или менее при высоких требованиях).
- Контроль качества: включать слепые контрольные образцы в каждой партии; мониторить batch effects и использовать нормализацию (напр., ComBat) только если заранее описано.
- Межлабораторная валидация: тестировать в ≥2 независимых лабораториях с общими SOP.
Управление смещением выборки и конфаундингом
- Стратификация и/или сопоставление по ключевым переменным; если невозможно — сбор полных ковариат и последующая корректировка (мультимодель: регрессия с предопределёнными ковариатами).
- Вводить веса пост‑стратификации или propensity score adjustment при нерепрезентативной выборке.
- Анализы чувствительности: экстремальные сценарии, отрицательные и позитивные контрольные биомаркеры, E‑value для оценки силы потенциального нерегулируемого конфаунда (при необходимости).
- Отдельные поданализы по подгруппам (пред‑заданные), но без пост‑hoc «перегонки».
Критерии воспроизводимости (чётко и измеримо)
- Репликация: в независимой когорте обнаружен эффект того же знака, p<0.05 и эффект не ниже заранее определённого минимального клинического размера ${\Delta }_{\min }$.
- Стабильность: эффект устойчив к предопределённым моделям (не понижается более чем на X%; заранее задать, напр. 20%).
- Аналитическая воспроизводимость: intra‑assay CV и inter‑assay CV в пределах целевых значений; одинаковая линейность/LOD в разных центрах.
- Диагностическая производительность (если применимо): AUC(ROC) в репликации не меньше заранее заданного порога (напр., $AUC\ge 0.7$) и 95% CI перекрывает первоначальную оценку.
- Открытость: доступность анонимизированных данных, кода анализа и SOP; preregistration; независимый верификационный анализ третьей стороной.
- Мета‑анализ: при нескольких попытках репликации требовать согласия эффекта в мета‑анализе (фиксированный/рандомный эффект) с I^2 низким/умеренным; статистически значимый общий эффект.
Практики для повышения воспроизводимости
- Предрегистрация гипотез, эндпоинтов, планов анализа.
- Полные протоколы, SOP, версии кода (контроль версий), контейнеризация окружения (Docker).
- Отдельный непрерывный репликационный набор (prospective holdout).
- Репликаторы слепы к исходным результатам; независимый верификатор выполняет повторный анализ.
- Отчёт о всех отрицательных/неудачных экспериментах.
Этические ограничения и соответствие
- IRB/Этическое одобрение; информированное согласие с явным согласием на хранение и вторичное использование образцов/данных.
- Минимизация риска: неинвазивные методы, минимальные заборы; компенсация справедливая, не принуждающая.
- Участие уязвимых групп — только при необходимости и дополнительных гарантиях.
- Политика по возвращению результатов/инцидентальных находок: заранее описана в протоколе и согласована с IRB.
- Де‑идентификация данных, шифрование, контролируемый доступ (Data Use Agreements) для внешних репликаторов.
- Прозрачность по конфликтам интересов и финансированию.
Короткий чек‑лист для принятия результата за воспроизводимый
1. Протокол и анализ предрегистированы.
2. Размер выборки обоснован формулой/расчётом мощности.
3. Эффект и направление воспроизведены в независимой когорте (p<0.05) и/или Bayes‑критерий удовлетворён.
4. Аналитическая валидация (LOD, LOQ, CV) в пределах заранее заданных границ.
5. Результаты устойчивы к корректировкам и анализам чувствительности.
6. Данные/код/SOP доступны для проверки и верификации (с соблюдением этики).
Если нужно, могу дать конкретный пример расчёта размера выборки под ваши параметры (ожидаемая $\sigma$, $\Delta$, $\alpha$, $\beta$).