先核对相同条件，再判断实验是否可重复
匹兹堡大学（University of Pittsburgh）团队在 Cell Reports Methods 发表观点文章，讨论微生理系统（microphysiological systems，MPS）的药物研发质量。作者提出匹兹堡再现性评估流程（Pittsburgh reproducibility protocol，PReP），希望先建立同条件模型的再现性，再区分实验波动与患者来源的生物差异。
文章强调记录细胞供者与批次、器件、基质、培养条件、检测和药物等元数据。两个表面相同的研究，可能实际用了不同供者细胞；混合比较会把生物差异归入技术波动。因此，作者先用元数据筛出真正可比较的数据组。
单时间点与连续测量采用不同判断
PReP 用变异系数（coefficient of variation，CV）先检查信号离散程度。对于单时间点数据，作者以 CV≤5%、5%<CV≤15% 和 CV>15% 划分不同再现性等级，并在跨研究 CV 较高时进一步用方差分析（analysis of variance，ANOVA）比较。
方差分析没有发现显著差异时，还要检查各研究内部的变异和统计效能。较大的随机误差也可能产生较高 p 值，因而 p>0.05 不能单独说明研究结果一致。作者还要求在规划时明确有意义的效应差异，并据此判断所需研究数量。
连续时间点数据先看最大 CV；超过作者的初始范围后，再用组内相关系数（intraclass correlation coefficient，ICC）评估。ICC 同时考虑数值大小与随时间变化的趋势，使稳定的方向和稳定的绝对数值可以进一步区分。
肝脏案例显示三种信号层级
文章以肝腺泡微生理系统（liver acinus microphysiological system，LAMPS）的代谢相关脂肪性肝病模型为例。在 5 项独立研究中，脂滴体积的绝对测量值达到作者的可接受再现性；Ⅰ型胶原 α1 链（collagen 1A1）分泌的绝对测量值较不稳定，但把疾病条件与同一研究的对照比较后，相对反应较稳定。
白细胞介素 6（interleukin-6，IL-6）分泌在 4 项独立研究中的绝对量与相对量均不稳定，不过每项研究中疾病条件下的分泌都增加。作者把这一层归为定性一致，认为可帮助平台开发，但仍需优化定量波动。
元数据还帮助核查异常测量值。原始测量、校准范围和实际影像需要可追溯，排除数据的条件则应预先明确并一致应用。
供者间差异需要同一供者模型先稳定
另一组案例比较 5 位供者的原代肝细胞模型。把不同疾病条件与不同来源混在一起时，脂肪变指标差异较大；按疾病条件、相关变异状态和具体供者分组后，可进一步分析差异来源。同一供者在相同条件下跨研究表现可接受，是解释供者间异质性的基础。
作者提出将 PReP 嵌入不同数据分析平台，通过可检索的实验数据和元数据检验特定用途下的模型再现性；后续还计划推动具体 MPS 的监管资格认定。