A Cell Transformation Assay (CTA) is an in-vitro method to test a chemical for carcinogenicity. In a recent contribution from an international expert group created to improve the analysis in BALB/c 3T3 CTA data, two classes of models in the frequentist paradigm were recommended. Here a Bayesian model for potential outcomes is developed to estimate the causal effect of some concentrations of a candidate carcinogen on counts of foci growing within Petri dishes. The reanalysis of an actual case study is performed to illustrate some limitations of current models and the main features of the proposed approach.

Il Cell Transformation Assay (saggio di trasformazione cellulare) e un metodo ` in vitro per saggiare la carcinogenicita di una sostanza chimica. ` In un recente contributo di un gruppo di esperti internazionali, creato per migliorare l’analisi dei dati provenienti dal saggio con la linea cellulare BALB/c 3T3, sono stati raccomandati due classi di modelli nel paradigma frequentista. In questo lavoro viene sviluppato un modello Bayesiano per i risultati potenziali allo scopo di stimare l’effetto causale di alcune concentrazioni di un candidato cancerogeno sul conteggio dei foci che crescono entro capsule Petri. La rianalisi di un caso di studio reale viene realizzata per illustrare alcune limitazioni dei metodi correnti e le principali caratteristiche del modello proposto.

Causal analysis of Cell Transformation Assays = Analisi causale dei Cell Transformation Assay / F.M. Stefanini (PROCEEDINGS E REPORT). - In: SIS 2017. Statistics and Data Science: new challenges, new generations / [a cura di] A. Petrucci, R. Verde. - [s.l] : Firenze University Press, 2017. - ISBN 9788864535210. - pp. 949-954 (( convegno Italian Statistical Society tenutosi a Firenze nel 2017 [10.36253/978-88-6453-521-0].

Causal analysis of Cell Transformation Assays = Analisi causale dei Cell Transformation Assay

F.M. Stefanini
2017

Abstract

Il Cell Transformation Assay (saggio di trasformazione cellulare) e un metodo ` in vitro per saggiare la carcinogenicita di una sostanza chimica. ` In un recente contributo di un gruppo di esperti internazionali, creato per migliorare l’analisi dei dati provenienti dal saggio con la linea cellulare BALB/c 3T3, sono stati raccomandati due classi di modelli nel paradigma frequentista. In questo lavoro viene sviluppato un modello Bayesiano per i risultati potenziali allo scopo di stimare l’effetto causale di alcune concentrazioni di un candidato cancerogeno sul conteggio dei foci che crescono entro capsule Petri. La rianalisi di un caso di studio reale viene realizzata per illustrare alcune limitazioni dei metodi correnti e le principali caratteristiche del modello proposto.
A Cell Transformation Assay (CTA) is an in-vitro method to test a chemical for carcinogenicity. In a recent contribution from an international expert group created to improve the analysis in BALB/c 3T3 CTA data, two classes of models in the frequentist paradigm were recommended. Here a Bayesian model for potential outcomes is developed to estimate the causal effect of some concentrations of a candidate carcinogen on counts of foci growing within Petri dishes. The reanalysis of an actual case study is performed to illustrate some limitations of current models and the main features of the proposed approach.
Bayesian causal model; potential outcomes
Settore SECS-S/01 - Statistica
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