SimBiology

 

SimBiology

Modellierung, Simulation und Analyse biologischer Systeme

 

SimBiology® bietet Funktionalitäten zur Modellierung, Simulation und Analyse dynamischer Systeme mit Schwerpunkt auf pharmakokinetischen/pharmakodynamischen (PK/PD) und systembiologischen Anwendungen. Neben einer graphischen Benutzeroberfläche, die eine Blockdiagrammeditor für die Erstellung von Modellen beinhaltet, bietet SimBiology die Möglichkeit einer programmatischen Entwicklung und Analyse pharmakometrischer Modelle basierend auf der MATLAB Sprache. SimBiology umfasst eine Bibliothek geläufiger PK-Modelle, die Sie flexibel anpassen und in mechanistische systembiologische Modelle integrieren können.

Es stehen zahlreiche Techniken für die Identifikation von optimalen Dosierungszielen und -regimen, basierend auf simulierten Wirkungswegen auf zellulärer Ebene, zur Verfügung. SimBiology verwendet gewöhnliche Differentialgleichungen (ODEs) und stochastische Integrationsmethoden, um das Zeitverlaufsprofil der Arzneimittelgabe, die Wirksamkeit der Arzneimittel sowie Enzym- und Stoffwechselproduktsniveaus zubestimmen. Diese Information über das Systemverhalten kann durch Parameterstudien ergänzt werden, um Sensitivitäten im System zu untersuchen und biologische Experimente zu planen. Zur Bestimmung von Modelparametern, können Sie Daten einzelner Individuen oder einer Population von Patienten verwenden.

 

Modellentwicklung

Entwickeln Sie Modelle der quantitativen Systempharmakologie (QSP), physiologiebasierten Pharmakokinetik (PBPK) oder pharmakokinetischer/pharmakodynamischer (PK/PD) Systeme so einfach wie auf einem Stück Papier.

Formulierung der Modelldynamik

Verwenden Sie den per Drag-and-Drop basierenden Blockdiagrammeditor oder entwickeln Sie QSP-, PBPK- oder PK/PD-Modelle programmatisch. Importieren Sie bereits vorhandene Modelle aus SBML-Dateien (Systems Biology Markup Language).

Diagrammansicht eines QSP-Modells für Diabetes.

Erstellen von Modellvarianten

Verwenden Sie Modellvarianten, um einen Satz von Parameterwerten oder Anfangsbedingungen zu speichern, die sich von der Grundkonfiguration des Modells unterscheiden. Nutzen Sie diese Modellvarianten, um virtuelle Patienten, Wirkstoffkandidaten, alternative Szenarien und Was-wäre-wenn-Hypothesen zu simulieren, ohne mehrere Kopien Ihres Basismodells zu erstellen.

Tabelle mit Modellvarianten.

Bewerten von Dosierungsstrategien

Definieren Sie und bewerten Sie Dosierungsstrategien. Schätzen Sie die Vorteile von Kombinationstherapien ab und bestimmen Sie optimale Dosierungsstrategien, indem Sie Dosierungspläne für unterschiedliche therapeutische Ansatzpunkte kombinieren.

Simulieren von Modellen

Simulieren Sie das dynamische Verhalten Ihres Modells mithilfe einer Vielfalt unterschiedlicher deterministischer und stochastischer Simulationsmethoden

Auswählen einer Simulationsmethode

Wählen Sie einer der zahlreichen deterministischen Simulationsmethoden aus, einschließlich der MATLAB ODE-Solver und der SUNDIALS-Solver, oder wählen Sie eine der stochastischen Simulationsmethoden,, einschließlich des stochastischen Simulationsalgorithmus (SSA), des expliziten Tau-Leaping und des impliziten Tau-Leaping.

Automatische Umrechnung von Einheiten

Wählen Sie die Einheiten, für Ihr Modell am besten geeignet sind; geben Sie beispielsweise die Dosierung in Milligramm an, die Wirkstoffkonzentration in Nanogramm/Milliliter und das Plasmavolumen in Liter. SimBiology rechnet alle Mengenangaben, sowohl in Ihrem Modell als in Ihren Daten, in ein einheitliches Einheitsystem um.

Angeben und Umrechnen von Einheiten.

Beschleunigen von Simulationen

Beschleunigen Sie Simulationen großer Modelle oder Monte-Carlo-Simulationen, indem Sie Modelle in kompilierten C-Code umwandeln. Verbessern Sie die Leistung zusätzlich, indem sie Simulationen mit der Parallel Computing Toolbox™ auf mehrere Rechenkerne Cluster oder Cloud-Computing-Ressourcen aufteilen.

Skalierung auf Cluster und die Cloud zur Beschleunigung der Modellsimulation und -analyse.

Parameterschätzung

Schätzen Sie Modellparameter, indem Sie Ihr Modell an experimentelle Zeitverlaufsdaten anpassen. Berechnen Sie PK-Parameter mithilfe einer kompartimentfreien Analyse (Noncompartmental Analysis, NCA).

Kompartimentfreie Analyse

Berechnen Sie pharmakokinetische Parameter eines Wirkstoffs aus Zeitverlaufsmessungen von Wirkstoffkonzentrationen, ohne Annahmen über Kompartimentierung zu treffen. Führen Sie kompartimentfreie Analysen von Experiment- und Simulationsdaten durch, für einzelne oder mehrere Dosierungen, basierend auf pharmakokinetischen Studien mit Mehrfachstichproben oder auf populationsbezogenen Studien mit spärlichen Stichproben (Sparse sampling).

AUC-Berechnung für Daten zur Konzentration im Zeitverlauf in linearer und semilogarithmischer Darstellung.

Nichtlineare Regression

Schätzen Sie Parameter mithilfe lokaler oder globaler Schätzungsmethoden und berechnen Sie Konfidenzintervalle für Parameter und Modellvorhersagen. Passen Sie jede Gruppe unabhängig an, um gruppenspezifische Schätzungen zu erzeugen, oder passen Sie alle Gruppen gleichzeitig an, um einen einzelnen Satz von Parameterwerten zu schätzen.

Konfidenzintervalle für Parameter einer Gauß-Verteilung in einem PK-Modell mit zwei Kompartimenten.

Nichtlineare gemischte-Effekte-Modelle (NLME)

Verwenden Sie NLME-Methoden, um Populationsdaten mithilfe von Stochastic Approximation of Expectation-Maximization (SAEM), First-Order Conditional Estimate (FOCE), First-Order Estimate (FO), linearer Mixed-Effects-Approximation (LME) oder begrenzter LME-Approximation anzupassen.

Fortschrittsdiagramme für die nichtlineare gemischte-Effekte-Methode.

Analyse von Modellen

Führen Sie Sensitivitätsanalysen, Parameterstudien und Monte Carlo-Simulationen durch, um den Einfluss von Parametern und Versuchsbedingungen auf das Modellverhalten zu untersuchen.

Integrierte Funktionalitäten zur Modellanalyse und interaktive Untersuchungstools

Verwenden Sie vordefinierte Analyseschritte, um Modelle zu analysieren. Verwenden Sie Schieberegler, um die Auswirkungen variierter Parameter oder Dosierungspläne auf die Modellergebnisse interaktiv zu untersuchen.

Task Editor mit den Auswirkungen verschiedener Parameterwerte und Dosierungspläne.

Benutzerdefinierte Modellanalysen

Verwenden Sie SimBiology programmatisch mit MATLAB Skripte, um Analysen zu automatisieren und benutzerdefinierte Analysen zu erstellen.

Benutzerdefinierter Algorithmus zur Identifizierung einer optimalen Infusionsrate.

Bereitstellen von Modellen

Erstellen Sie Modelluntersuchungsanwendungen mit MATLAB Compiler™, und geben Sie sie an Personen weiter, die keinen Zugang zu MATLAB und SimBiology haben. Teilen Sie Modelle, ohne Ihr geistiges Eigentum sichtbar zu machen.

Erstellen von Apps mit dem SimBiology Desktop

Erstellen Sie eigenständige Apps zur Modelluntersuchung, einfach mit einem Klick im SimBiology Desktop.

Mit dem SimBiology Desktop erstellte App, die Ergebnisse einer Anti-TNF-Therapie zeigt.

Erstellen benutzerdefinierter Apps

Erstellen Sie auf Ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnittene, eigenständige Apps mit Hilfe von MATLABs App Designer.

Benutzerdefinierte App, die Simulationsergebnisse für eine Kombinationstherapie zeigt.

Neue Funktionen

Parameterisierte Dosierung

Definieren Sie Dosierungseigenschaften durch Modellparameter, zum Beispiel um Dosierungen mit Körpergewicht zu skalieren.

Adaptive Dosierung

Ändern Sie das Dosisverhalten während einer Simulation abhängig von Modellzuständen oder -parametern.

Details hierzu finden Sie in den Versionshinweisen.

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