SimBiology
Modéliser, simuler et analyser des systèmes biologiques
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SimBiology propose des applications et des outils de programmation pour la modélisation, la simulation et l'analyse des systèmes dynamiques, mettant l'accent sur les applications de pharmacologie quantitative des systèmes (QSP), de pharmacocinétique physiologique (PBPK) et de pharmacocinétique/pharmacodynamique (PK/PD). Vous pouvez créer des modèles de manière interactive avec l'éditeur de schéma bloc de SimBiology, ou de manière programmatique avec le langage MATLAB. Vos modèles peuvent être créés à partir de zéro, importés sous forme de fichiers au format SBML ou créés à partir des exemples de modèles fournis dans SimBiology.
SimBiology propose diverses techniques d'analyse de modèles basés sur des équations différentielles ordinaires (ODE), dont la complexité et la taille varient. Vous pouvez exécuter des simulations pour évaluer les cibles thérapeutiques, prédire l'efficacité et la sécurité des médicaments, et identifier les calendriers posologiques optimaux. Vous pouvez identifier des voies et des paramètres clés en utilisant des analyses de sensibilité locales et globales, et évaluer la variabilité biologique en effectuant des balayages de paramètres. Pour estimer les paramètres, vous pouvez ajuster les données à l'aide de techniques de régression non linéaire et de méthodes non linéaires à effets mixtes, et effectuer une analyse non compartimentale (NCA).
Créer des modèles QSP, PBPK et PK/PD
Créez des modèles comme vous les dessineriez sur une feuille de papier dans SimBiology Model Builder ou importez des modèles SBML existants. Utilisez les objets dose et variant pour appliquer des stratégies de dosage (10:00) et stocker des valeurs de quantité alternatives.
Simuler le comportement d'un modèle
Effectuez des simulations avec divers solveurs déterministes et stochastiques en utilisant SimBiology Model Analyzer ou des outils de programmation. La conversion automatique des unités permet d'intégrer toutes les quantités au sein d'un système d'unités cohérent. Générez des rapports à partir des analyses.
Ajuster les données pour estimer les paramètres
Estimez les paramètres en utilisant la régression non linéaire avec des méthodes locales, globales ou hybrides. Calculez les intervalles de confiance des paramètres et des prédictions. Tenez compte des effets fixes et aléatoires avec la modélisation NLME.
Réaliser des simulations de Monte Carlo
Réalisez des scans de paramètres et des simulations de Monte Carlo pour évaluer le comportement du modèle dans différentes conditions et régimes posologiques. Utilisez des curseurs interactifs pour explorer l'impact des variations de quantité sur la réponse du modèle.
Analyses de la sensibilité locale et globale
Découvrez les effets des variations dans les quantités du modèle sur la réponse du modèle en effectuant une analyse de la sensibilité. SimBiology supporte les analyses globales, les analyses de Monte Carlo et les analyses locales basées sur les dérivés.
Analyse non compartimentale
Calculez les paramètres pharmacocinétiques à partir de l'évolution temporelle des concentrations de médicaments sans partir de l'hypothèse d'un modèle compartimental. Réalisez une analyse NCA à la fois sur des données expérimentales et des données de simulation pour des schémas de dosage simple ou multiple.
Accélérer les simulations
Accélérez les grands modèles ou les simulations de Monte Carlo en les convertissant en code C compilé. Améliorez davantage les performances en distribuant les calculs sur plusieurs cœurs, clusters ou ressources cloud avec Parallel Computing Toolbox.
Partager des modèles sous forme d’applications web
Créez des applications dans App Designer, packagez-les avec MATLAB Compiler, puis hébergez-les en utilisant MATLAB Web App Server. Les collaborateurs peuvent accéder aux applications et les exécuter dans un navigateur sans installer de software.
Outils de la communauté
Utilisez SimBiology de manière programmatique avec des scripts MATLAB pour personnaliser et automatiser vos analyses. Les outils fournis par la communauté peuvent être utilisés comme compléments pour l'analyse de modèles, notamment les simulations de populations virtuelles.
Ressources produits :
FAQ sur SimBiology
SimBiology est un outil basé sur MATLAB qui fournit des apps et des outils de programmation pour modéliser, simuler et analyser des systèmes dynamiques, en mettant l'accent sur la pharmacologie quantitative des systèmes (QSP), la pharmacocinétique basée sur la physiologie (PBPK) et les applications de modélisation pharmacocinétique et pharmacodynamique (PK/PD).
Vous pouvez créer des modèles de façon interactive en utilisant l'éditeur de diagrammes en blocs SimBiology Model Builder ou par programmation en utilisant le langage MATLAB. Les modèles peuvent être créés à partir de zéro, importés sous forme de fichiers au format SBML, ou construits à partir des exemples de modèles fournis dans SimBiology.
SimBiology prend en charge divers types d'analyses, notamment des simulations pour évaluer la faisabilité d'une cible et prédire l'efficacité d'un médicament, des analyses de sensibilité locales et globales, des balayages paramétriques, l'estimation de paramètres par régression non linéaire et par techniques à effets mixtes non linéaires, ainsi que l'analyse non compartimentale (NCA).
SimBiology Model Analyzer sert à simuler des modèles avec des solveurs déterministes et stochastiques, à calibrer des modèles à partir de données et à réaliser des analyses telles que l'analyse de sensibilité et des simulations Monte Carlo.
Oui, vous pouvez estimer des paramètres en utilisant la régression non linéaire avec des méthodes locales, globales ou hybrides, calculer des intervalles de confiance pour les paramètres et les prédictions, et prendre en compte les effets fixes et aléatoires grâce à la modélisation NLME.
Vous pouvez accélérer les modèles de grande taille ou les simulations Monte Carlo en les convertissant en code C compilé, et améliorer encore les performances en distribuant les calculs sur plusieurs cœurs, clusters ou ressources cloud avec Parallel Computing Toolbox.
Oui, vous pouvez créer des apps dans App Designer, les empaqueter avec MATLAB Compiler et les héberger via MATLAB Web App Server afin que des collaborateurs puissent accéder et exécuter les apps dans un navigateur sans installer de logiciel.
L'analyse non compartimentale (NCA) permet de calculer des paramètres PK à partir du profil temporel des concentrations d'un médicament sans supposer un modèle compartimental, et peut être effectuée sur des données expérimentales ou des données de simulation pour des schémas d'administration à dose unique ou à doses multiples.
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