SimBiology
Modellieren, simulieren und analysieren Sie biologische Systeme
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SimBiology bietet Apps und Programmiertools zur Modellierung, Simulation und Analyse dynamischer Systeme mit einem Schwerpunkt auf quantitativer Systempharmakologie (QSP), physiologiebasierter Pharmakokinetik (PBPK) und pharmakokinetischen/pharmakodynamischen (PK/PD) Anwendungen. Modelle können interaktiv mithilfe des SimBiology Blockdiagramm-Editors oder programmatisch mithilfe der MATLAB-Sprache erstellt werden. Sie können Ihre Modelle von Grund auf neu erstellen, als SBML-formatierte Dateien importieren oder sie auf den in SimBiology bereitgestellten Modellbeispielen basieren.
SimBiology bietet eine Vielzahl von Techniken zur Analyse ODE-basierter Modelle mit verschiedenen Komplexitätsgraden und Größen. Es lassen sich Simulationen zur Bewertung der Machbarkeit des Ziels ausführen, Vorhersagen zu Medikamentenwirksamkeit und -sicherheit treffen und optimale Dosierungsstrategien ermitteln. Sie haben die Möglichkeit, mittels lokaler und globaler Sensitivitätsanalysen wichtige Pfade und Parameter zu identifizieren sowie anhand von Parameterdurchläufen die biologische Variabilität zu beurteilen. Zur Abschätzung von Parametern können Sie Daten mittels nicht linearer Regression und nicht linearen Mixed-Effects-Methoden anpassen sowie eine kompartimentfreie Analyse (NCA) durchführen.
Erstellung von QSP-, PBPK- und PK/PD-Modellen
Erstellen Sie Modelle im SimBiology Model Builder so, wie Sie sie auf einem Blatt Papier zeichnen würden oder importieren Sie vorhandene SBML-Modelle. Verwenden Sie die Objekte dose (Dosierung) und variant (Variante), um Dosierungsstrategien (10:00) anzuwenden und alternative Mengenwerte zu speichern.
Simulation des Modellverhaltens
Führen Sie Simulationen mit verschiedenen deterministischen und stochastischen Solvern mithilfe des SimBiology Model Analyzer oder programmatischen Tools durch. Die automatische Einheitenumrechnung bringt alle Größen in ein konsistentes Einheitensystem. Lassen Sie sich Berichte erstellen, die auf den Analysen basieren.
Anpassung von Daten zur Schätzung von Parametern
Schätzen Sie Parameter mithilfe nichtlinearer Regression und unter Verwendung lokaler, globaler oder hybrider Methoden. Berechnen Sie die Parameter und die Konfidenzintervalle der Vorhersagen. Berücksichtigen Sie sowohl feste als auch zufällige Effekte mit der NLME-Modellierung.
Durchführung von Monte-Carlo-Simulationen
Führen Sie Parameterscans und Monte-Carlo-Simulationen durch, um das Modellverhalten unter verschiedenen Bedingungen und Dosierungsschemata zu bewerten. Mit interaktiven Schiebereglern können Sie untersuchen, wie sich Mengenvariationen auf die Reaktion des Modells auswirken.
Globale und lokale Sensitivitätsanalyse
Untersuchen Sie mittels einer Sensitivitätsanalyse die Wirkung variierter Modellmengen auf die Modellreaktion. SimBiology unterstützt globale, Monte-Carlo- und lokale, ableitungsbasierte Analysen.
Kompartimentfreie Analyse
Berechnen Sie PK-Parameter aus dem Zeitverlauf der Arzneimittelkonzentrationen, ohne ein Kompartimentmodell anzunehmen. Führen Sie für einzelne oder mehrere Dosierungsschemata kompartimentfreie Analysen von Experiment- und Simulationsdaten durch.
Beschleunigen von Simulationen
Beschleunigen Sie große Modelle oder Monte-Carlo-Simulationen, indem Sie sie in kompilierten C Code umwandeln. Durch die Verteilung auf mehrere Kerne, Cluster oder Cloud-Ressourcen mit der Parallel Computing Toolbox können Sie die Leistung weiter verbessern.
Gemeinsame Nutzung von Modellen als Web-Apps
Erstellen Sie Apps mit dem App Designer, bündeln Sie diese mit dem MATLAB Compiler und hosten Sie diese Apps mithilfe des MATLAB Web App Server. Alle Beteiligten können über einen Browser auf Anwendungen zugreifen und diese ausführen, ohne Software installieren zu müssen.
Community-Tools
Verwenden Sie SimBiology programmatisch mit MATLAB-Skripten, um Ihre Analysen anzupassen und zu automatisieren. Die gemeinschaftlich erstellten Tools können als Zusatzfunktionen für die Modellanalyse verwendet werden, wie beispielsweise für virtuelle Bevölkerungssimulationen.
Produktressourcen:
SimBiology – Häufig gestellte Fragen
SimBiology ist ein MATLAB-basiertes Werkzeug, das Apps und programmatische Tools zum Modellieren, Simulieren und Analysieren dynamischer Systeme bereitstellt, mit Schwerpunkt auf quantitative Systemspharmacology (QSP), physiologisch-basierte pharmakokinetische (PBPK) und pharmakokinetisch/pharmakodynamische (PK/PD) Anwendungen.
Sie können Modelle interaktiv mit dem SimBiology Model Builder-Blockdiagramm-Editor oder programmgesteuert mit der Programmiersprache MATLAB erstellen. Modelle können von Grund auf neu erstellt, als Dateien im SBML-Format importiert oder auf den in SimBiology bereitgestellten Modellbeispielen aufgebaut werden.
SimBiology unterstützt verschiedene Analysen, darunter Simulationen zur Bewertung der Zielmachbarkeit und Vorhersage der Arzneimittelwirksamkeit, lokale und globale Sensitivitätsanalysen, Parameter-Sweeps, Parameterschätzung mittels nichtlinearer Regression und nichtlinearer gemischter Effekte (NLME) sowie nicht-kompartimentelle Analyse (NCA).
Der SimBiology Model Analyzer wird zum Simulieren von Modellen mit deterministischen und stochastischen Solvern, zur Kalibrierung von Modellen an Daten sowie zur Durchführung von Analysen wie Sensitivitätsanalysen und Monte-Carlo-Simulationen verwendet.
Ja. Parameter können mittels nichtlinearer Regression mit lokalen, globalen oder hybriden Methoden geschätzt, Konfidenzintervalle für Parameter und Vorhersagen berechnet und sowohl fixe als auch zufällige Effekte mit NLME-Modellierung berücksichtigt werden.
Große Modelle oder Monte-Carlo-Simulationen lassen sich durch Konvertierung in kompilierten C-Code beschleunigen; die Leistung lässt sich weiter steigern, indem die Berechnungen mit Parallel Computing Toolbox über mehrere Kerne, Cluster oder Cloud-Ressourcen verteilt werden.
Ja. Sie können Apps im App Designer erstellen, diese mit MATLAB Compiler paketieren und mit MATLAB Web App Server bereitstellen, sodass Mitarbeitende die Apps in einem Browser aufrufen und ausführen können, ohne Software installieren zu müssen.
Die nicht-kompartimentelle Analyse (NCA) ermöglicht die Berechnung von PK-Parametern aus dem zeitlichen Verlauf von Arzneimittelkonzentrationen, ohne ein kompartimentelles Modell anzunehmen, und kann sowohl an experimentellen als auch an Simulationsdaten für Ein- oder Mehrfachdosierungsschemata durchgeführt werden.
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