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September 12, 2022

The emergence of single-cell research - breaking the information cocoon of single-cell data

2023年11月3日,我司成功如期举办了“用Phoenix WinNonlin进行PBPK建模实例分享—建立药物转运体和代谢酶在肝肠肾相互作用的生理药代动力学模型”线上专题讲座。本次讲座为我们介绍了PBPK(基于生理的药代动力学)模型的基本概念和应用,详细讲述了建立模型的基础过程,并且用具体实例—探究转运体抑制剂和二甲双胍合用后二甲双胍在体处置的变化—来为我们展示如何在Phoenix WinNonlin中实现这一建模过程。


主要内容

1、 PBPK模型的基本概念和应用场景

2、 建立PBPK模型的基础背景知识

3、 如何在Winnonlin中通过PML建立PBPK模型

4、 利用建立的PBPK模型预测和不同抑制剂合用时的二甲双胍血药浓度和PK参数,与临床观测结果对比,并使用VPC进行模型验证

5、 探索影响二甲双胍血浆暴露量的因素,发现OCT3介导的肠吸收和OCT2/MATE介导的肾脏分泌在二甲双胍在体处置中都发挥了重要作用。

6、 探究不同因素(包括抑制剂的抑制强度、胃肠排空和肠道PH等)对二甲双胍与抑制剂西咪替丁合用时DDI的贡献大小。


Q&A答疑

1、 模型使用的PML代码大致构成如何,模型使用的参数和代码有何来源?

代码大概分为三个部分:

a.为各组织脏器生理生化指数赋值,如体积、血流速率、胃排空速率、肠段半径等

b.通过微分方程组的形式书写物质平衡方程,对肠道吸收、清除率、转运速率等参数进行赋值,来描述药物的ADME过程

c.输入药物的剂量和输出药物浓度

PML语言用户手册:

https://onlinehelp.certara.com/phoenix/8.3/responsive_html5_!MasterPage!/Phoenix%20Modeling%20Language%20Reference%20Guide.pdf


2、 能否分享这篇文章的标题和doi链接?

A Whole-Body Physiologically Based Pharmacokinetic Model Characterizing Interplay of OCTs and MATEs in Intestine, Liver and Kidney to Predict Drug-Drug Interactions of Metformin with Perpetrators

doi:10.3390/pharmaceutics13050698


3、 各组织部位的药物浓度是观测值还是实测值?实测值的来源?

血药浓度是实测值,肝脏等部位的浓度是预测值。实测值来源于文献调研情况,也可以来自动物/人体实验数据。


4、 构建模型时是否需要使用群体建模选项(population)?是否考虑参数的个体间变异情况?

在本文的建立模型过程中,仅在VPC(可视化预测检验)时需要勾选population选项。是否考虑个体间变异,需要根据实际情况来选择。


5、 做PBPK模型及描述DDI时,是否均需要从肝肠肾等多个角度进行研究?

建立PBPK模型时,需要根据实际情况来进行。整体的PBPK模型是一个复杂的体系,可以根据实际的建模需求,选择一部分器官,忽略其它部分。


6、 建模时只需要收集血药浓度数据吗?

还需收集人体相关的解剖学/生理生化参数(需考虑老年/儿童等特殊人群)和药物相关的药物热力学参数(血浆蛋白结合率)、转运与转化参数(膜通透性、药物转化机制)、药物理化性质(脂溶性,电荷性、脂水分配系数)等。

 

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