SimBiology

 

SimBiology

生物学的システムのモデリング、シミュレーション、解析

 

SimBiology® は、薬物動態学/薬力学 (PK/PD) およびシステム生物学アプリケーションに焦点を当てて、動的システムのモデリング、シミュレーション、解析を実行するためのアプリとプログラム ツールを提供します。提供されるブロック線図エディターを使用してモデルを構築することも、MATLAB® 言語を使用してプログラムでモデルを作成することもできます。SimBiology には、共通の PK モデルのライブラリが含まれており、力学のシステム生物学モデルをカスタマイズし、統合することができます。

さまざまなモデル探索技術により、細胞経路における最適な投与スケジュールおよび推定薬剤標的を特定することができます。SimBiology では、常微分方程式 (ODE) と確率的ソルバーを用いて、薬物曝露、薬物の有効性、酵素および代謝産物レベルの時間経過プロファイルをシミュレートします。パラメーター スイープや感度解析を使用して、システム ダイナミクスを調査し、実験を導くことができます。また、単一の被験者データまたは母集団データを使用して、モデル パラメーターを推定することもできます。

 

モデルの構築

定量システム薬理学 (QSP)、生理学的薬物動態学 (PBPK)、または薬物動態学/薬力学 (PK/PD) モデルを、紙に描くのと同様の方法で構築します。

モデルダイナミクスの指定

ドラッグ アンド ドロップ で描けるブロック線図エディターまたはプログラム ツールを使用して、QSP、PBPK、または PK/PD モデルを構築します。Systems Biology Markup Language (SBML) ファイルから既存のモデルをインポートします。

糖尿病 QSP モデルの図

モデルバリアントの作成

基本モデル構成とは異なるパラメーター値または初期条件のセットを保存するには、モデルバリアントを使用します。仮想患者、薬剤候補、代替シナリオ、および仮説を簡単にシミュレーションし、モデルのコピーを複数作成する必要がありません。

バリアントテーブルのモデル化

投与戦略の評価

投与戦略を定義し、評価します。異なるモデル種を対象とする投与スケジュールを組み合わせることにより、併用療法の有益性を評価し、最適な投与戦略を決定します。

モデルのシミュレーション

様々な決定論的ソルバーと確率的ソルバーを使用して、モデルの動的挙動をシミュレーションします。

ソルバーの選択

MATLAB ODE ソルバーSUNDIALS ソルバーなど、いくつかの利用可能な決定論的ソルバーのうちの 1 つを選択するか、または確率的シミュレーション アルゴリズム(SSA)、明示的タウリーピング、および暗示的タウリーピングなど、確率的ソルバーのうちの 1 つを選択します。

単位変換の自動化

モデルに最も適した単位を選択します。たとえば、投与量をミリグラム単位で、薬物濃度をナノグラム/ミリリットル単位で、血漿量をリットル単位で指定します。単位変換ツールは、モデルとデータのすべての量を一貫した単位システムに変換します。

単位指定と単位変換の実行

シミュレーションの加速

モデルを、コンパイルした C コードに変換することにより、大型モデルのシミュレーションまたはモンテカルロ シミュレーションを加速します。Parallel Computing Toolbox™ を使用して、複数のコア、クラスター、またはクラウド コンピューティング リソースにわたってシミュレーションを分散することにより、パフォーマンスをさらに改善します。

パフォーマンスを改善するためのクラスターおよびクラウドへのスケールアップ

パラメーターの推定

モデルを実験的経時変化データに適合させることにより、モデルパラメーターを推定します。ノンコンパートメント解析 (NCA) を行うことにより PK パラメーターを計算します。

ノンコンパートメント解析

コンパートメント モデルを仮定せずに、薬物濃度の経時的測定値から薬物の薬物動態パラメーターを計算します。単剤または多剤投与の実験データとシミュレーション データの両方について、スパース サンプリングまたは逐次サンプリングを用いて NCA を実施します。

線形および半対数スケールで示した濃度 - 時間データの AUC 計算

非線形回帰

ローカルまたはグローバルな推定方法を用いてパラメーターを推定し、パラメーターおよびモデル予測の信頼区間を計算します。各グループを独立に適合させて、グループ固有の推定値を生成するか、またはすべてのグループを同時に適合させて、単一の値のセットを推定します。

2 コンパートメント PK モデルのガウス パラメーター信頼区間

非線形混合効果法 (NLME)

NLME 法を使用して、確率的期待値近似最大化 (SAEM)、一次条件付き推定値 (FOCE)、一次推定値 (FO)、線形混合効果 (LME) 近似、または制限付き LME 近似を使用して母集団データを適合します。

非線形混合効果法の進行状況プロット

モデルの解析

感度解析、パラメーター スイープ、モンテカルロ シミュレーションを実施し、モデルの動作に及ぼすパラメーターと条件の影響を調べます。

ビルトインタスクと対話型探索ツール

ビルトインタスクを使用してモデルを解析します。スライダーを使用して、パラメーターまたは投与スケジュールのばらつきがモデル結果に及ぼす影響をインタラクティブに調べます。

さまざまなパラメーター値および投与スケジュールの影響を示すタスクエディター

カスタム解析

MATLAB スクリプトによるプログラムで SimBiology を使用して、解析を自動化し、カスタム解析を作成します。

最適な注入速度を識別するために使用されるカスタムアルゴリズム

モデルの配布

MATLAB Compiler™ でモデル探索アプリケーションを作成し、MATLAB および SimBiology にアクセスできない他のユーザーと共有します。知的財産を公開することなく、モデルを配布します。

SimBiology デスクトップでのアプリの作成

SimBiology デスクトップを使用して、クリック 1 回でスタンドアロン モデル探索アプリを作成します。

抗 TNF 治療結果を示す SimBiology Desktop で作成したアプリ

カスタムアプリの構築

MATLAB アプリ構築機能を使用して、カスタマイズされたスタンドアロンアプリを作成します。

併用療法のシミュレーション結果を示すカスタム アプリケーション

新機能

パラメーター化した投与

体重別の投与量のスケーリングなどの適用例について、モデルパラメーターを用いて投与特性を指定します。

適応投与

モデル状態またはパラメーターの値に応じて、シミュレーション中の投与の動作を変更します

これらの機能および対応する関数の詳細については、リリースノートを参照してください。

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