Modeling & Simulation

Transit Compartment Model vs LAG Model (转移室模型与时滞模型)

有些口服药物在到达吸收部位前,在消化道内转运需要一段时间,这在PK曲线上,就会看到血药浓度在某某min以后才会开始上升。传统的处理方法(也是现在 主要药动学软件都内置的)是增加一个时滞参数TLAG。加上TLAG以后一般会得到较好的拟合结果,不过,从理论上分析,药物不能在TLAG以后,突然开 始吸收入血,肯定有个变化的过程。见下图的模拟,虚线是LAG模型,实线是TRANSIT模型:

非线性拟合的一个前提条件:观测变量等方差分布

当我想好这个题目的时候,我顺便放狗搜了一下,找到几个非常对我胃口的博客(数据科学与R语言,Yihui Xie)。在看其中文档的过程中,我曾有短暂的失落感,“我在统计方面的知识太逊了”,不过我马上意识到自己又陷入了完美主义的坑,一个人怎能那方面都那么出色呢?在统计领域,我只要知道有哪些流行技术,哪些对我现在的研究课题有帮助,或者将来有帮助即可,只要分类整理入自己的笔记即可,完全可以等到需要的时候再去学。我自己喜欢的专业才是最根本的,这个是核心,其他只是点缀而已。我的目标是,“比药学家懂统计,比统计学家懂药学”!

酶动力学的PML模型

前面我们用Excel和Matlab实现了酶动力学的参数估算方法,今天我们介绍使用药动建模工具phoenix来进行酶动力学分析。正如我们前面提到的,phoenix不支持隐式方程的求参,所以需要对数据进行一下变通,通过观察IMM方程,我们发现,虽然C0和C1之间不能用显示方程表示,但是C1和t之间的关系却可以写成显示方程,一系列的C1和对应的反应时间t我们都知道,C0可以类比于PK中的给药剂量。

酶动力学数据分析工具:EnzySolver 1.0

前段时间进行体内外相关性建模,遇到需用体外酶动力学参数预测体内的消除程度,在与做试验的同学讨论的时候,发现大家应用米曼方程并不注意前提条件,比如需控制反应时间或起始浓度,使反应结束时,底物的消除不要超过10%,否则计算的反应速率就与真正的起始速率有很大偏差,用这样获得的有偏差的起始速率与起始浓度求算Km和Vmax,必定难以获得真实的酶动力学参数。