Некомпартментный анализ

Некомпартментный анализ (NCA) позволяет вам вычислить фармакокинетические (PK) параметры препарата в зависимости от времени и измеренных концентраций препарата. Этот модельно-независимый подход. NCA часто используется, чтобы определить фармакокинетические параметры после поступления препарата, такие как AUC и другие параметры PK, такие как клиренс и период полувыведения на хвосте распределения.

Данные

SimBiology^® позволяет вам вычислить параметры NCA из данных концентрация-время. Данные должны содержать столбец времени, столбец концентрации и столбец дозы, который задает суммарные дозы. Поддерживаются три типа способов введения лекарства: Болюсное внутривенное введение, капельное внутривенное введение и внесосудистое. У вас может быть столбец для каждого типа. Для капельного внутривенного введения также необходим столбец скорости введения.

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 помечает эти три группы, и столбец ID помечает каждого пациента.

Дозирование

Одно дозирующие данные содержат одну суммарную дозу для каждого индивидуума. Несколько дозирующих данные имеют несколько доз в разное время для каждого индивидуума. 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. Этот рисунок 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 данные концентрация-время в линейной шкале и иллюстрирует, как AUC со времени 0 к бесконечности вычисляется. Рисунок B показывает те же данные в полулогарифмическом масштабе. 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, 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 временами начала и конца, 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 условиям: $(T i m e \geq T_{\max}) & (C o n c \leq C_{\max})$ . 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` (Statistics and Machine Learning Toolbox) 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 суммарной дозой.
C_0	Экстраполируемая концентрация во время = 0, вычисленное использование регрессии первых двух точек данных в профиле. Этот параметр для доз Болюсного внутривенного введения 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 данном диапазоне времени, указанном временем начала x и время окончания y. Этот параметр вычисляется, когда вы указываете пользовательский диапазон времени в Cmax Time Range, окружают приложение SimBiology Model Analyzer или устанавливают `C_max_ranges` свойство 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 данном диапазоне времени, указанном временем начала x и время окончания y. Этот параметр вычисляется, когда вы указываете пользовательский диапазон времени в Cmax Time Range, окружают SimBiology Model Analyzer или устанавливают `C_max_ranges` свойство объекта опций, созданного `sbioncaoptions`.
V_ss	Очевидный объем распределения в равновесии. Этот параметр для доз Болюсного внутривенного введения 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 суммарная доза. 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

Этот рисунок показывает 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.
AUMC_Tau	Область под первым моментом разовой концентрацией кривой в период дозирования длины Tau. $A U M C_T a u = \int_{T_f i r s t_p e r i o d}^{T_f i r s t_p e r i o d + T a u} t * C (t) d t$ .
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 индивидуума 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 индивидуумов 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 индивидуумов, одновременно указывают. Это затем возвращает значения параметров NCA для каждой группы. Временные стоимости для каждого измерения через индивидуумов (идентификаторы) в группе должны быть идентичными.

Вычисление параметры NCA

Можно вычислить параметры NCA с помощью sbionca функция в командной строке или использовании приложения SimBiology Model Analyzer.

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 Данных концентрация-время.

Используя SimBiology Model Analyzer

После того, как вы импортируете данные, выберите Program> Non-Compartmental Analysis на вкладке Home. Можно классифицировать столбец данных на шаг NCA программы. Если ваши данные имеют группирующийся столбец, задайте его с помощью Group. Используйте ID, чтобы задать внутренний уровень группировки. Задайте столбец данных дозирования (IV Bolus Dose или Extravascular Dose). Lower limit of quantization (LOQ) является порогом, ниже которого значения зависимых переменных являются усеченными, чтобы обнулить.

Lambda Time Range позволяет вам указать пользовательский диапазон времени, чтобы вычислить терминальную константу скорости (Lambda_z). Область значений времени применяется ко всем группам; вы не можете указать различный диапазон времени для каждой группы.

Cmax Time Range позволяет вам указать пользовательский диапазон времени, чтобы сообщить о максимальной наблюдаемой концентрации в области значений (C_max) и время (T_max), когда это наблюдается. Можно указать различный диапазон времени для каждой группы.

Partial AUC позволяет вам указать пользовательский диапазон времени, чтобы вычислить частичный AUC, ограниченный временами начала и конца. Можно указать различный диапазон времени для каждой группы.

Можно экспортировать результаты NCA в рабочее пространство MATLAB. По умолчанию данные экспортированы как таблица. Преобразовывать его в a dataset (Statistics and Machine Learning Toolbox), использовать table2dataset (Statistics and Machine Learning Toolbox).

Для примера рабочего процесса смотрите, Вычисляют Параметры NCA и Подбирают Модель к Данным PK/PD Используя Приложение SimBiology Model Analyzer.

Смотрите также

sbionca | sbioncaoptions

Документация