SimBiology® программное обеспечение расширяет MATLAB® вычислительное окружение для анализа фармакокинетических (PK) данных с использованием моделей. Программное обеспечение позволяет вам сделать следующее:
Создать модели - использовать мастер конструкции модели. В качестве альтернативы расширите любую модель с компонентами фармакодинамической (PD) модели или создайте модели более высокой точности. Смотрите Модель для получения дополнительной информации.
Подгонка данных - подгонка нелинейных моделей смешанных эффектов к данным и оценка фиксированных и случайных эффектов или подгонка данных с помощью нелинейных методов наименьших квадратов. Для получения дополнительной информации смотрите Анализ данных с помощью моделей.
Сгенерируйте диагностические графики - Для получения дополнительной информации смотрите Анализ данных с использованием моделей.
Программа позволяет вам работать с различными структурами модели, таким образом, позволяя вам попробовать несколько моделей, чтобы увидеть, какая из них дает лучшие результаты.
Можно импортировать табличные данные в анализатор SimBiology Model Analyzer или рабочее пространство MATLAB. Поддерживаемые типы файлов .xls, .csv, и .txt. Можно задать, что данные находятся в NONMEM® форматированный файл. Процесс импорта интерпретирует столбцы в соответствии с определениями NONMEM. Для получения дополнительной информации смотрите Импорт данных.
SimBiology обеспечивает расширяемое окружение моделирования. Вы можете выполнить любое из следующих действий:
Создайте модель PK с помощью мастера конструкции модели, чтобы задать количество отсеков, маршрут администрирования и тип исключения.
Расширение любой модели с помощью фармакодинамических (PD) компонентов модели или создание моделей более высокой точности.
Создайте или загрузите свою собственную модель SimBiology или SBML.
Для получения дополнительной информации смотрите Что такая модель?.
Выполните как индивидуальные, так и популяционные подгонки к сгруппированным продольным данным:
Индивидуальная подгонка - Подгонка данных с помощью нелинейного метода наименьших квадратов, задание преобразований параметров, оценка параметров и вычисление невязок и оценочной коэффициентной ковариационной матрицы. Рабочий процесс командной строки см. в разделе Рабочий процесс модели для sbiofit. Для рабочего процесса приложения смотрите Вычисление параметров NCA и Подгонка модели к данным PK/PD с использованием приложения SimBiology Model Analyzer.
Подгонка населения - подгонка данных, задание преобразований параметров и оценка фиксированных эффектов и случайных источников изменения параметров с помощью нелинейных моделей смешанных эффектов. Рабочий процесс командной строки см. в разделе «Нелинейное моделирование смешанных эффектов».
Аппроксимация населения с помощью стохастического алгоритма - Подгонка данных, задание преобразований параметров и оценка фиксированных эффектов и случайных источников изменения параметров, с помощью алгоритма Стохастического приближения Ожидание-Максимизация (SAEM). SAEM является более устойчивым по отношению к начальным значениям. Эта функциональность расслабляет допущение постоянного отклонения ошибок. Определить nlmefitsa как имя функции оценки, когда вы запускаете sbiofitmixed.
В сложение можно включить опцию ProgressPlot, чтобы получить прямой отзыв о состоянии оценки параметра.
Следующие примеры показывают, как оценить фармакокинетические параметры в командной строке.
Для примера приложения смотрите Вычисление параметров NCA и подгонка модели к данным PK/PD с использованием приложения SimBiology Model Analyzer.
Благодарности за данные в tobramycin.txt находятся в /matlab/toolbox/simbio/simbiodemos папка. Набор данных предоставляется доктором Леоном Ааронсом (laarons@fs1.pa.man.ac.uk).
Данные в tobramycin.txt файл был загружен с веб-сайта Ресурсного фонда для кинетики населения http://depts.washington.edu/rfpk/service/datasets/index.html (больше не активен). Источник финансирования: грант NIH/NIBIB P41-EB01975.
Исходный набор данных был изменен следующим образом:
Комментарии заголовка удалены.
Файл был преобразован в формат с разделителем табуляцией.
Отсутствующие значения в HT столбец обозначали как "."вместо 100000000.000.
[1] Оригинальная публикация: Aarons L, Vozeh S, Wenk M, Weiss P и Follath F. «Популяционная фармакокинетика тобрамицина». Br J Clin Pharmacol. 1989 Sep;28 (3): 305-14.
