Неразделенный на отсеки анализ

Неразделенный на отсеки анализ (NCA) позволяет вам вычислить фармакокинетический (PK) параметры препарата от хода времени измеренных концентраций препарата. Этот подход не требует предположения об определенной разделенной на отсеки модели. NCA часто используется, чтобы определить степень воздействия после администрирования препарата, такого как AUC и другие параметры PK, такие как разрешение и терминальный период полураспада.

Данные

SimBiology^® позволяет вам вычислить параметры NCA от разовых концентрацией данных. Данные должны содержать столбец времени, столбец концентрации и столбец дозы, который задает суммы дозы. Поддерживаются три типа маршрутов введения лекарства: шарик IV, вливание IV и Extravascular. У вас может быть столбец для каждого типа. Для доз вливания также необходим столбец уровня вливания.

Если у вас есть данные, содержащие несколько групп наблюдений, можно задать столбец группы. В случае необходимости можно использовать два уровня иерархии, чтобы задать группировку. Задайте внешний уровень группировки использования столбца группы и задайте внутренний уровень (подгруппы) в столбце ID. Рассмотрите данные, которые содержат три группы, где каждая группа содержит четырех пациентов. Столбец группы маркирует эти три группы, и столбец ID маркирует каждого пациента.

Дозирование

Одно дозирующие данные содержат одну сумму дозы для каждого человека. Несколько дозирующих данные имеют несколько доз в разное время для каждого человека. Существуют общие параметры, вычисленные или для типа дозирования данных и параметров, которые характерны для сингла или нескольких дозирование.

Общие параметры для одного и нескольких дозирование

SimBiology вычисляет некоторые общие параметры для сингла - или несколько дозирующих данные. Эта фигура представляет разовый концентрацией профиль после одной дозы. Для нескольких дозирование применяются те же принципы, за исключением того, что SimBiology использует первый период, то есть, после первой дозы и перед вторым.

Рисунок A показывает разовые концентрацией данные в линейной шкале и иллюстрирует, как AUC со времени 0 к бесконечности вычисляется. Рисунок B показывает те же данные в полулогарифмической шкале. Чтобы вычислить терминальную константу скорости (Lambda_z), SimBiology выполняет набор линейных регрессий преобразованных в журнал данных с помощью каждой из последних точек n (n = 3, 4, 5, ...) от терминального фрагмента кривой. Lambda_z выбран из регрессии, которая использует большинство точек и имеет максимальный ^adjusted_R2.

Эта таблица описывает общие параметры для сингла и нескольких дозирование.

Параметр	Описание
AUC_0_last	Область под измеренной разовой концентрацией кривой со времени = 0 к последнему моменту времени. $A U C_0_l a s t = \int_{0}^{T l a s t} C (t) d t$ , где C(t) является плазменной концентрацией во время t. SimBiology использует линейный трапециевидный метод (MATLAB), чтобы вычислить AUC.
AUC_infinity	Общая площадь при разовом концентрацией экстраполировании кривой к Inf с помощью терминальной константы скорости Lambda_z. $A U C_i n f i n i t y = A U C_0_l a s t + \frac{C_l a s t}{L a m b d a_z}$ , где C_last является последней наблюдаемой концентрацией, и Lambda_z является терминальной константой скорости.
AUC_infinity_dose	$A U C_i n f i n i t y_d o s e = \frac{A U C_i n f i n i t y}{D M}$ .
AUCx_y	Частичный AUC вычислил для пользовательской области значений времени, где X и Y являются запуском и время окончания, соответственно.
AUC_extrap_percent	Часть общего AUC_infinity получена из экстраполяции. $A U C_e x t r a p_p e r c e n t = \frac{A U C_i n f i n i t y - A U C_0_l a s t}{A U C_i n f i n i t y} * 100$ .
Lambda_z	Чтобы вычислить терминальную константу скорости (Lambda_z), SimBiology выполняет набор линейных регрессий журнала (концентрация) разовые данные с помощью каждой из последних точек n (`n = 3, 4, 5, ...`) от терминального фрагмента кривой, то есть, точки, удовлетворяющие условия: $(T i m e \geq T_{\max}) & (C o n c \leq C_{\max})$ . Минимум трех точек требуется, чтобы определять Lambda_z. Lambda_z выбран из регрессии, которая использует большинство точек и имеет максимальный ^adjusted_R2 среди всех регрессий. $a d j u s t e d_R^{2} = 1 - \frac{(1 - R^{2}) * (n - 1)}{n - 2}$
R2	Коэффициент детерминации для `linear regressions` используется в вычислении Lambda_z.
Num_points	Количество точек данных от профиля используется в определении Lambda_z.
CL	Общее разрешение препарата. $C l = \frac{D M}{A U C_i n f i n i t y}$ , где DM является суммой дозы.
C_0	Экстраполируемая концентрация во время = 0, вычисленное использование регрессии первых двух точек данных в профиле. Этот параметр для доз Шарика IV только.
C_max	Максимальная наблюдаемая концентрация.
C_max_Dose	$C_\max_D o s e = \frac{C_m a x}{D M}$ .
C_max_x_y	Максимальная наблюдаемая концентрация в данной области значений времени, заданной временем начала x и время окончания y. Этот параметр вычисляется, когда вы указываете, что пользовательская область значений времени в Cmax Time Range окружает рабочий стол SimBiology или установила свойство `C_max_ranges` объекта опций, созданного `sbioncaoptions`.
MRT	Среднее время местонахождения. $M R T = \frac{A U M C}{A U C_i n f i n i t y}$ .
Tlast	Время последнего наблюдаемого значения концентрации выше нижнего предела квантования (LOQ).
T_half	Терминальный период полувыведения препарата. $T_h a l f = \frac{\ln (2)}{L a m b d a_z}$ .
T_max	T_max является моментом времени, в котором наблюдается максимальная концентрация (C_max).
T_max_x_y	Момент времени, в котором максимальная концентрация наблюдается в данной области значений времени, заданной временем начала x и время окончания y. Этот параметр вычисляется, когда вы указываете, что пользовательская область значений времени в Cmax Time Range окружает рабочий стол SimBiology или установила свойство `C_max_ranges` объекта опций, созданного `sbioncaoptions`.
V_ss	Очевидный объем распределения в равновесии. Этот параметр для доз Шарика IV только. $V_s s = \frac{D M * A U M C}{A U C_i n f i n i t y^{2}}$ .
V_z	Объем распределения во время терминальной фазы. $V_z = \frac{D M}{A U C_i n f i n i t y * L a m b d a_z}$ .
DM	Администрируемая сумма дозы. Для нескольких дозирование сообщают о последней введенной дозе.
doseSchedule	Один - или несколько дозирующих данные.
administrationRoute	Маршрут администрирования дозы. Поддерживаемыми маршрутами является `IVBolus`, `IVInfusion`, `ExtraVascular`.

Параметры для одного дозирования

В дополнение к общим параметрам SimBiology сообщает о параметрах для одно дозирующих данных.

Параметр	Описание
AUMC_0_last	Область под первым моментом разовой концентрацией кривой со времени 0 к последнему моменту времени Tlast. $A U M C_0_l a s t = \int_{0}^{T l a s t} t * C (t) d t$ .
AUMC	Общая площадь под первым моментом разового концентрацией экстраполирования кривой к Inf с помощью Lambda_z. $A U M C = A U M C_0_l a s t + \frac{C_l a s t}{L a m b d a_z^{2}} + \frac{T l a s t * C_l a s t}{L a m b d a_z}$ .
AUMC_extrap_percent	Часть общего AUMC получена из экстраполяции. $A U M C_e x t r a p_p e r c e n t = \frac{A U M C - A U M C_0_l a s t}{A U M C} * 100$ .

Параметр

Описание

AUMC_0_last

Область под первым моментом разовой концентрацией кривой со времени 0 к последнему моменту времени Tlast.

$A U M C_0_l a s t = \int_{0}^{T l a s t} t * C (t) d t$ .

AUMC

Общая площадь под первым моментом разового концентрацией экстраполирования кривой к Inf с помощью Lambda_z.

$A U M C = A U M C_0_l a s t + \frac{C_l a s t}{L a m b d a_z^{2}} + \frac{T l a s t * C_l a s t}{L a m b d a_z}$ .

AUMC_extrap_percent

Часть общего AUMC получена из экстраполяции.

$A U M C_e x t r a p_p e r c e n t = \frac{A U M C - A U M C_0_l a s t}{A U M C} * 100$ .

Параметры для нескольких дозирование

Эти данные показывают разовый концентрацией профиль после нескольких доз. SimBiology использует первый период, то есть, после первой дозы и перед вторым, чтобы вычислить следующие параметры NCA для нескольких дозирующих данных, в дополнение к общим параметрам, перечисленным ранее.

Параметр	Описание
AUC_Tau	Область под разовой концентрацией кривой в период дозирования длины Tau. SimBiology использует первый период, то есть, после первой дозы и перед вторым. $A U C_T a u = \int_{T_f i r s t_p e r i o d}^{T_f i r s t_p e r i o d + T a u} C (t) d t$ .
Tau	Дозирование интервала.
C_Avg	Средняя концентрация за один период. $C_A v g = \frac{A U C_T a u}{T a u}$ .
C_min	Минимальная наблюдаемая концентрация в первый период, то есть, `C_min = C(T_min)`.
PTF_percent	Пиковое колебание канавки на одном интервале дозирования в устойчивом состоянии. $P T F_P e r c e n t = \frac{C_\max - C_\min}{C_A v g} * 100$ .
Accumulation_Index	Теоретическое отношение накопления. $A c c u m u l a t i o n_I n d e x = \frac{1}{1 - e^{- L a m b d a_z * T a u}}$ .
T_min	Время, в которое минимальная концентрация достигнута в интервале дозирования.

Разреженная Выборка. Чтобы вычислить параметры PK, измеренные концентрации в нескольких моментах времени для каждого человека необходимы после введения лекарства. При определенных обстоятельствах это не выполнимо или не практично, чтобы получить такие продольные данные по одному предмету. В таких случаях данные о концентрации собраны от нескольких человек в каждом моменте времени и затем усреднены, чтобы вычислить параметры NCA для каждой группы вместо этого. SimBiology выполняет такую разреженную выборку путем взятия среднего значения зависимой переменной для всех людей, одновременно указывают. Это затем возвращает значения параметров NCA для каждой группы. Временные стоимости для каждого измерения через людей (идентификаторы) в группе должны быть идентичными.

Вычисление параметры NCA

Можно вычислить параметры NCA с помощью функции sbionca в командной строке или с помощью рабочего стола SimBiology.

Используя sbionca

sbionca обеспечивает функциональность командной строки, чтобы вычислить параметры NCA. Задайте опции классификации данных и опции вычисления параметра с помощью объекта опции, созданного sbioncaoptions. Для примера смотрите, Вычисляют Параметры NCA из разовых Концентрацией Данных.

Используя рабочий стол SimBiology

После того, как вы импортируете данные, выберите Open> NCA на вкладке Define Plot. Если ваши данные имеют группирующийся столбец, задайте его с помощью Group Data Column. Используйте ID Data Column, чтобы задать внутренний уровень группировки. Для получения дополнительной информации смотрите Данные. Задайте столбец данных дозирования (IV Bolus Dose Data Column или Extravascular Dose Data Column или оба, если у вас есть два столбца для обоих типов). Lower limit of quantization (LOQ) является порогом, ниже которого значения зависимых переменных являются усеченными, чтобы обнулить.

Lambda Time Range позволяет вам задать пользовательскую область значений времени, чтобы вычислить терминальную константу скорости (Lambda_z). Область значений времени применяется ко всем группам; вы не можете задать различную область значений времени для каждой группы.

Partial AUC позволяет вам задать пользовательскую область значений времени, чтобы вычислить частичный AUC, ограниченный запуском и время окончания. Можно задать различную область значений времени для каждой группы.

Cmax Time Range позволяет вам задать пользовательскую область значений времени, чтобы сообщить о максимальной наблюдаемой концентрации в области значений (C_max) и время (T_max), когда это наблюдается. Можно задать различную область значений времени для каждой группы.

Чтобы экспортировать расчетную статистику, выберите Export Statistics из контекстного меню таблицы NCA. По умолчанию данные экспортированы как таблица (MATLAB). Чтобы преобразовать его в dataset, используйте table2dataset.

Смотрите также

sbionca | sbioncaoptions

Документация