SimBiology

生物学的システムのモデル化、シミュレーション、および解析

 

SimBiology® は、定量システム薬理学 (QSP) や生理学的薬物動態学 (PBPK)、薬物動態学/薬力学 (PK/PD) の用途に焦点を当てて、動的システムのモデル化、シミュレーション、解析を行うためのアプリやプログラムツールを提供します。モデルは、SimBiology ブロック線図エディターを使用して対話的に構築するか、MATLAB® 言語を使用してプログラムで構築することができます。また、モデルは、ゼロから作成するか、SBML 形式のファイルとしてインポートするか、または SimBiology のモデル例を基にする方法で作成できます。

SimBiology は、複雑度やサイズが広範囲にわたる ODE ベースのモデルを解析するためのさまざまな技術を提供します。シミュレーションを実行することで、ターゲットの実現可能性の評価、薬効と薬の安全性の予測、薬の最適な投与スケジュールの特定が可能です。ローカルおよびグローバルの感度解析を使用して重要な経路やパラメーターを特定したり、パラメータースイープを実行して生物学的変動を評価したりできます。パラメーターを推定するには、非線形回帰や非線形混合効果の手法を使用してデータを適合させて、ノンコンパートメント解析 (NCA) を実施します。

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SimBiology コミュニティ

SimBiology と MATLAB を使った QSP、PBPK、PK/PD のモデル化に取り組む科学者が集う場所。

モデルの構築

SimBiology Model Builder を使用して、1 枚の紙に描くように 定量システム薬理学 (QSP)、生理学的薬物動態学 (PBPK)、薬物動態学/薬力学 (PK/PD) のモデルを構築します。

モデルダイナミクスの指定

ブロック線図エディターにドラッグ アンド ドロップするか、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。システム バイオロジー マークアップ言語 (SBML) ファイルから既存のモデルをインポートします。

モデルバリアントの作成

モデルバリアントを使用して、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します。モデルのコピーを複数作成することなく、仮想患者や薬剤候補、代替シナリオ、what-if 仮説のシミュレーションを簡単に行うことができます。

モデルバリアントとして代替数量値を格納。

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した投与スケジュールを組み合わせて、併用療法の利点を評価し、最適な投与戦略を判断します。

モデルのシミュレーション

SimBiology Model Analyzer またはプログラムツールから、さまざまな決定論的ソルバーや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 ソルバーなどの、利用可能な決定論的ソルバーから 1 つを選択するか、確率的シミュレーション アルゴリズム (SSA)、明示的なタウリーピング、暗黙的なタウリーピングなどの確率的ソルバーから 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、薬物濃度をナノグラム/ミリリットル単位、血漿量をリットル単位で指定します。単位変換ツールは、モデルやデータの数量をすべて一貫した単位システムに変換します。

単位を指定して、 自動的に単位変換を実行。

シミュレーションの高速化

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、大規模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高速化します。性能をさらに改善するには、Parallel Computing Toolbox™ を使用して、複数のコアやクラスター、またはクラウド コンピューティング リソース間でシミュレーションを分散します。

クラスターやクラウドへのスケールアップによってシミュレーション性能を改善。

パラメーターの推定

モデルを実験的な経時変化データに適合させて、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) を行い、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。スパースサンプリングまたは逐次サンプリングを使用して、単一投与または複数投与の実験データとシミュレーションデータの両方で NCA を実行します。

線形スケール/半対数スケールで示された濃度 - 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の推定メソッドによっ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値の信頼区間を計算します。各グループを別々に適合させて、グループ固有の推定値を生成するか、すべてのグループを同時に適合させて 1 つ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

感度解析や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行うことで、モデルの動作に対するパラメーターや条件の影響を調べます。

組み込みプログラムと対話型の探索ツール

SimBiology Model Analyzer アプリで組み込みの解析ステップを使用し、解析プログラムを作成します。スライダーを使用して、パラメーターや投与スケジュールの変化がモデルの結果に及ぼす影響を対話的に調べます。

グローバルおよびローカルの感度解析

ローカルまたはグローバルな感度解析を行うことで、モデル量の変動がモデル応答に及ぼす影響を調べます。グローバル感度解析を使用して、パラメーター空間でモデルの応答を促すモデル入力を理解し、パラメーター推定戦略に通知します。

カスタム解析

MATLAB スクリプトによりプログラムで SimBiology を使用し、解析の自動化とカスタム解析の作成を行います。また、コミュニティで提供されたツールをアドオンとして使用し、SimBiology モデルでカスタム解析 (仮想母集団シミュレーションなど) を行うこともできます。

SimBiology オンライン コミュニティのコミュニティ提供ツール。

モデルの展開

App Designer を使用してモデル探索アプリケーションを作成し、MATLAB Compiler でパッケージ化します。MATLAB や SimBiology へのアクセス権がない共同作業者と SimBiology シミュレーションを共有します。モデル化の詳細を公開する必要はありません。

Web アプリの構築と展開

App Designer でアプリを作成後 MATLAB Compiler™ でパッケージ化し、MATLAB Web App Server を使用してホストします。共同作業者はソフトウェアをインストールすることなく、ブラウザーで Web アプリにアクセスして実行することができます。

ブラウザー上で実行する、標的介在性の薬物消失 (TMDD) シミュレーションの Web アプリ。

新機能

SimBiology Model Builder

ブロック線図形式と表形式の両方のモードを使用して、1 つの統合ビューで対話的にモデルを構築。

グローバル感度解析 (GSA)

Sobol インデックスを計算するか、複数パラメーター GSA を実行することで、モデル応答に対するモデル量の変動の影響を調査

Observable オブジェクト

シミュレーション後計算の実行。たとえば、曲線下面積 (AUC) を計算して、それをシミュレーションへの応答、データ近似、またはグローバルな感度解析に使用

これらの機能や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。