在细胞实验的广袤领域中，为了深入探究药物剂量与某种生物效应之间的微妙量效关系，我们会对细胞等进行一系列具有层次变化的浓度处理。接着，我们将测定特定的生物指标，并绘制出量-效关系曲线。而后续的重要环节，便是依托这神奇的曲线，计算出半数抑制浓度 IC50 或是半数效应浓度 EC50，从而精准地揭示药物对该指标变化的影响能力。接下来，以考察化疗药物对细胞的杀伤作用为典型示例，向细胞给予一系列不同浓度的药物处置，进而测定细胞的存活率（Cell viability），为大家详细演示如何计算药物对细胞增殖抑制的 IC50 值。

Graphpad法

1、整理数据

首先把数据整理在Excel表格中，上表中第一列是一系列不同的药物浓度，从0.3125uM到20 uM浓度依次升高，第二列到第四列分别是对应浓度下三个复孔的细胞存活率，表示方式为相对于未给药组（Untreated）细胞数量的百分比，可以看到，随着药物浓度升高，细胞的数量/存活率也逐渐下降。

2、绘制量效关系曲线

打开Graphpad Prism软件，选择XY型图，X轴粘贴浓度，Y1 Y2 Y3则分别粘贴对应的细胞存活率，粘贴好后点击Graphs里面的Data 1就可以看到量效关系曲线。

3、对数化变换

由于在量效关系曲线中浓度的跨度通常会设置得比较大，经验一般是等倍稀释，也就是每个浓度都是前一个浓度的两倍，这样设置浓度的结果表现在第二步绘制的量效关系曲线图上就是曲线上低浓度的数据点排列比较密集，不利于观察，所以需要对X轴进行取对数的转换，取对数后，数据点的分布就会比较均匀。

选择左边Results里面的New Analysis…，打开数据分析的菜单：

选择Transform，Normalize…项下的Transform concentrations (X)，然后在右边勾选需要转换的数据表，点击OK进入下一步：

在接下来的这对话框里选择Transform to logarithms（转换为对数），然后在下拉菜单里选择log10 (common)，再点击OK，就可以把X轴的坐标转换成以10为底的对数表示方式：

转换后会发现在Result这里出现了一个新的数据表，其中X轴的值已经取了以10为底的对数：

这时再点击Graphs项下的New Graph…打开创建数据图的对话框，会看到Table：这里多了一个Transform X of Data 1的选项，这个表就是我们将X轴进行对数处理后的表，选择这个表，然后在下面的Kind of graph这里选择这种只有数据点、没有连接线的图，点击OK生成数据图：

这时我们就得到了将原来的量效关系图的X轴（药物浓度）以10为底取对数后的新的量效关系图，在这张图里由于X轴是以对数方式表示，所以数据点在X轴上的分布比较均匀，不会出现低浓度范围的数据点分布十分集中的情况：

4、非线性拟合计算IC50

再次点击Results里面的New Analysis…，打开数据分析的菜单，在Table里选择经过对数转换后的数据表Transform X of Data 1，然后选择XY analyses项下的Nonlinear regression (Curve fit)，点击OK，对数据进行非线性拟合：

在随后的这个菜单里的Model中选择Dose-response-Inhibition，再选择里面的log(inhibitor) vs. normalized response – Variable slope，其它的设置可以先不管，全部是默认的，然后点击OK：

然后就能看到非线性拟合的结果，在这个Results中的Nonlin fit of Transform X of Data 1里面可以看到IC50的数值，即Best-fit values项下的：

这时再返回到X轴取对数后的量效关系图，可以看到多了一条非线性拟合的曲线，这张图在调整横纵坐标范围、添加X Y轴坐标名称和组别等处理后可以放在文章中，IC50的数值也可以写在图上，至此，用Graphpad Prism计算IC50的操作就完成了：

希望本文能为你提供有用的信息，帮助你更好地，理解和计算 IC50。若有任何问题或想要了解更多细节，欢迎点击咨询。期待与你一起在科研的道路上不断前进！

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