增殖速度会改变相对存活率
美国哈佛医学院（Harvard Medical School）团队在 Nature Biotechnology 重新分析人癌细胞药物筛选，研究常用半数抑制浓度（half-maximal inhibitory concentration，IC50）与细胞增殖速度的关系。常规相对存活率比较处理组和对照组在终点的细胞量，但对照组分裂次数也影响这一比例。
作者使用归一化生长率抑制（normalized growth rate inhibition，GR）指标，将药物反应按细胞分裂过程评价。GR50 表示生长率降低一半所需浓度，GRmax 表示最高测试浓度下的作用幅度；正值、零和负值分别对应部分生长抑制、完全停止生长和细胞死亡。
GR 指标需要起始细胞量或可靠的分裂时间。它保留了药物处理前后的增长关系，减少细胞分裂快慢及实验持续时间对相对存活结果的影响。
不同癌种的分裂时间影响常规药效排序
基因泰克细胞系筛选计划（Genentech Cell Line Screening Initiative，gCSI）数据同时报告细胞分裂时间，可用于这类校正。淋巴肿瘤细胞的中位分裂时间为 29 小时，乳腺癌细胞为 53 小时；同类组织来源内部也存在明显差异。
常规 IC50 和最大剩余细胞量与分裂时间相关。按这些指标，较慢生长的细胞会显得较难抑制，部分癌种之间还出现很大的药物敏感性差异。
改用 GR50 和 GRmax 后，不同癌种中位药效指标与快慢分裂之间的相关性减弱。该比较表明，部分组织药效排序来自培养物增长差异。
紫杉醇、多西他赛与吉西他滨等药物的常规指标也受分裂时间影响。作者因此将增殖速度作为药物和基因关联分析中的混杂因素单独处理。
校正同时改变阳性与阴性基因关联
在 gCSI 的 122 项 IC50 显著关联中，约 40% 在 GR50 下仍达到显著性标准；反过来，GR50 检出的约半数关联未被 IC50 检出。显著性分析采用假发现率阈值 0.15。
乳腺癌细胞中，PTEN 功能缺失与拉帕替尼耐药的关联在 IC50 分析中未达到显著性，改用 GR50 后显著。PTEN 变异细胞同时分裂更快，掩盖了常规相对存活率中的差别。
卵巢癌细胞中的 CDC73 缺失则提供相反实例。原 IC50 显示很大的多西他赛差异，但这组细胞增长较慢；用 GR50 校正后，该关联不再显著。
PTEN 和 CDC73 2 例中，基因状态与分裂时间同时变化，常规终点细胞量因而混合了药物反应和基础增长差异。GR 校正重新比较了药物敏感性与基因状态的关系。
所需抑制浓度与作用幅度提供不同信息
研究进一步比较 GR50 与 GRmax。雷帕霉素在部分细胞上达到较低 GR50，但最高测试浓度下仍保留增长；伏立诺他在多数细胞中产生较强杀伤，达到作用的浓度却较高。
雷帕霉素在约 34% 的细胞系中达到 GR50 < 0.1 μM，但这部分细胞的中位 GRmax 仍为 0.34，表示最高测试浓度下仍有增长。伏立诺他的中位 GRmax 为 −0.52，对应细胞杀伤；其中位 GR50 约为 1.53 μM。
多西他赛的中位 GR50 约为 8 nM，但只在约半数测试细胞系中表现出细胞杀伤。多柔比星在血液来源细胞中的 GRmax 更低，GR50 却与其他组织没有显著差异。
在基因关联比较中，GR50 与 GRmax 各有 99 项显著关联，只有 18 项共同出现。BCL2 缺失的卵巢癌细胞对多西他赛显示更明显死亡，所需抑制浓度却没有显著差异。
所需抑制浓度与最高测试浓度下的作用幅度因而需要分别呈现：达到半数生长率抑制后，细胞是否继续增长或死亡仍有不同结果。
跨数据集比较保留校正条件
癌症治疗反应门户（Cancer Therapeutics Response Portal，CTRP）包含 545 种药物，但缺少细胞增殖资料。作者用吉西他滨反应作为基准，推算了 121 个细胞系的分裂时间与起始细胞量。只有反应曲线、噪声和跨数据集浓度差满足条件的细胞系进入计算。
基准筛选检查吉西他滨能否形成较稳定的反应平台，以及两套数据的浓度效力是否接近。它还限制高浓度区间的变异，并要求浓度反应曲线具有足够拟合质量，以减少推算误差。
CTRP 的高浓度测量噪声较大，分析采用 2 μM 下的 GR 值进行作用幅度比较。随后比较效力与作用幅度的联合信息，单一曲线面积会损失部分差异。
两套数据的比较中，GR 曲线面积指标提高了跨研究相关性。本文据此提出同时报告 GR50、最高测试浓度效应及临床相关浓度下的反应，保留各指标实际表达的信息。
作者还用信息量分析比较单一曲线面积与两个独立指标。相同面积可以来自较低所需浓度配合较弱作用，也可以来自较高所需浓度配合较强作用，因此分别保留两者更能表达药物差异。
方法的适用范围是能够增长的细胞药效检测。实际细胞来源、培养条件、起始量和基准推算的可靠性，仍决定不同数据能否作有效比较。