Trình mô phỏng dựa trên dân số Simcyp: Kiến trúc, Triển khai và Đảm bảo Chất lượng

In Silico Pharmacology
Masoud Jamei1, Steve Marciniak1, Duncan L. Edwards1, Kris Wragg1, Kairui Feng1, Adrian Barnett1, Amin Rostami‐Hodjegan2
1Simcyp Limited (a Certara company), Blades Enterprise Centre, John Street, Sheffield S2 4SU, UK
2Centre of Applied Pharmacokinetic Research, The School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, The University of Manchester, Manchester, UK

Tóm tắt

Tóm tắtPhát triển một nền tảng thân thiện với người dùng có thể xử lý một số lượng lớn các mô hình dược động học và dược lực học dựa trên sinh lý (PBPK/PD) phức tạp, cả cho các phân tử nhỏ truyền thống và các loại thuốc sinh học lớn hơn, là một thách thức đáng kể. Trong thập kỷ qua, Trình mô phỏng Dựa trên Dân số Simcyp đã trở nên phổ biến trong các công ty dược lớn (70% trong số 40 công ty hàng đầu - về chi tiêu R&D). Dưới sự hướng dẫn của Tổ hợp Simcyp, nó đã phát triển từ một công cụ tương tác thuốc đơn giản thành một nền tảng Phát triển Thuốc Dựa trên Mô hình (MBDD) tinh vi và toàn diện, bao gồm một loạt các ứng dụng trải dài từ khám phá thuốc sớm đến phát triển thuốc muộn. Bài báo này cung cấp thông tin cập nhật về những phát triển mới nhất trong kiến trúc và triển khai của Trình mô phỏng. Sự kết nối giữa các mô-đun ngoại vi, quy trình xây dựng mô hình động và việc xử lý dữ liệu hợp chất và dân số đều được mô tả. Hệ thống Quản lý Dữ liệu Simcyp (SDM), chứa hệ thống và cơ sở dữ liệu thuốc, có thể hỗ trợ việc thực hiện các tiêu chuẩn chất lượng thông qua việc tích hợp liền mạch và theo dõi bất kỳ thay đổi nào. Điều này cũng giúp với các quy trình phê duyệt nội bộ, xác thực và tự kiểm tra các mô hình và thuật toán mới được triển khai, một lĩnh vực rất quan tâm đối với các cơ quan quản lý.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Black JW, Leff P, Shankley NP, Wood J: An operational model of pharmacological agonism: the effect of E/[A] curve shape on agonist dissociation constant estimation. Br J Pharmacol 1985, 84: 561–571. 10.1111/j.1476-5381.1985.tb12941.x

Bouzom F, Ball K, Perdaems N, Walther B: Physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modelling tools: how to fit with our needs? Biopharm Drug Dispos 2012, 33: 55–71. 10.1002/bdd.1767

Chan PL, Holford NH: Drug treatment effects on disease progression. Annu Rev Pharmacol Toxicol 2001, 41: 625–659. 10.1146/annurev.pharmtox.41.1.625

Dayneka NL, Garg V, Jusko WJ: Comparison of four basic models of indirect pharmacodynamic responses. J Pharmacokinet Biopharm 1993, 21: 457–478. 10.1007/BF01061691

Dempster AP, Laird N, Rubin DB: Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. J R Stat Soc Series B 1977, 39: 1–38.

Gear CW: Numerical initial value problems in ordinary differential equations. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ; 1971.

Goldberg DE: Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison-Wesley Pub. Co., Reading, Mass; 1989.

Guckenheimer S, Loje N: Visual studio team foundation server 2012: adopting agile software practices, from backlog to continuous feedback (Microsoft windows development). Pearson, Boston; 2012.

Hindmarsh AC: ODEPACK, a systematized collection of ODE solvers. IMACS transactions on scientific computation, 10th IMACS world congress on systems simulation and scientific computation, August 8–13, 1982. 1983, 55–64.

Hooke R, Jeeves TA: Direct search solution of numerical and statistical problems. J Assoc Comp Mach 1961, 8: 212–229. 10.1145/321062.321069

Jamei M, Marciniak S, Feng K, Barnett A, Tucker G, Rostami-Hodjegan A: The Simcyp ® population-based ADME simulator. Expert Opin Drug Metab Toxicol 2009, 5: 211–223. 10.1517/17425250802691074

Jamei M, Dickinson GL, Rostami-Hodjegan A: A framework for assessing inter-individual variability in pharmacokinetics using virtual human populations and integrating general knowledge of physical chemistry, biology, anatomy, physiology and genetics: a tale of ‘bottom-up’ vs ‘top-down’ recognition of covariates. Drug Metab Pharmacokinet 2009, 24: 53–75. 10.2133/dmpk.24.53

Kalbfleisch JD, Prentice RL: The statistical analysis of failure time data. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey; 2002.

Karlin A: On the application of “a plausible model” of allosteric proteins to the receptor for acetylcholine. J Theor Biol 1967, 16: 306–320. 10.1016/0022-5193(67)90011-2

Larman C, Basili VR: Iterative and incremental development: a brief history. Computer 2003, 36: 47–56. 10.1109/mc.2003.1204375

Mager DE, Jusko WJ: General pharmacokinetic model for drugs exhibiting target-mediated drug disposition. J Pharmacokinet Pharmacodyn 2001, 28: 507–532. 10.1023/A:1014414520282

Martin RC: Agile software development, principles, patterns, and practices. Pearson, London; 2011.

McCullagh P, Nelder JA: Generalized linear models. Chapman & Hall, Boca Raton; 1989.

Nelder JA, Mead R: A simplex method for function minimization. Comput J 1965, 7: 308–313. 10.1093/comjnl/7.4.308

Petzold L: Automatic selection of methods for solving stiff and nonstiff systems of ordinary differential equations. SIAM J SCI Stat Comput 1983, 4: 136–148. 10.1137/0904010

Radhakrishnan K, Hindmarsh AC: Description and Use of LSODE, the Livermore solver for ordinary differential equations. Lawrence Livermore national laboratory, university of California. U.S. Department of Energy Report UCRL-ID-113855; 1993.

Rostami-Hodjegan A: Physiologically based pharmacokinetics joined with in vitro - in vivo extrapolation of ADME: a marriage under the arch of systems pharmacology. Clin Pharmacol Ther 2012, 92: 50–61. 10.1038/clpt.2012.65

Rowland M, Peck C, Tucker G: Physiologically-based pharmacokinetics in drug development and regulatory science. Ann Rev Pharmacol Toxicol 2011, 51: 45–73. 10.1146/annurev-pharmtox-010510-100540

Sims C, Johnson HL: Scrum: A breathtakingly brief and agile introduction. Dymaxicon; 2012.

Stephenson RP: A modification of receptor theory. Br J Pharmacol Chemother 1956, 11: 379–393. 10.1111/j.1476-5381.1956.tb00006.x

Teorell T: Studies on the diffusion effect upon ionic distribution: II. Experiments on ionic accumulation. J Gen Physiol 1937, 21: 107–122. 10.1085/jgp.21.1.107

Zhao P, Zhang L, Grillo JA, Liu Q, Bullock JM, Moon YJ, Song P, Brar SS, Madabushi R, Wu TC, Booth BP, Rahman NA, Reynolds KS, Berglund EG, Lesko LJ, Huang SM: Applications of physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modeling and simulation during regulatory review. Clin Pharmacol Ther 2011, 89: 259–267. 10.1038/clpt.2010.298

Zhao P, Vieira ML, Grillo JA, Song P, Wu TC, Zheng JH, Arya V, Berglund EG, Atkinson AJJ, Sugiyama Y, Pang KS, Reynolds KS, Abernethy DR, Zhang L, Lesko LJ, Huang SM: Evaluation of exposure change of nonrenally eliminated drugs in patients with chronic kidney disease using physiologically based pharmacokinetic modeling and simulation. J Clin Pharmacol 2012, 52: 91S-108S. 10.1177/0091270011415528

Thông tin
Thông tin xuất bản

In Silico Pharmacology

Thông tin tác giả