Clinical PK/PD内検索 / 「PK パラメータと共変量の関係の探索」で検索した結果

• 共変量モデルの構築
  ...欠測共変量の扱い? PK パラメータと共変量の関係の探索?回帰，一般化加法モデル? 検討対象共変量のピックアップ 加法モデル，乗法モデル Centering 共変量モデル探索方法?ForwardAddition? BackwardDeletion?
• PPK/PD解析のスキル
  初級PPK 解析 解析結果の評価 データセット作成 理論 中級PPK 解析 PK/PD 解析 解析結果の評価 データセット作成 シミュレーションDeterministic なシミュレーション モンテカルロシミュレーション 理論 上級PPK 解析 PK/PD 解析 シミュレーション 理論 （以下，順不同です．また，ビギナーレベルに相当するスキルのリストアップはまだほとんどできていません） 初級 PPK 解析 被験者背景の各要因間の関係を把握するために相関係数，直線回帰，(ノンパラ回帰，) ができる． 散布図（行列）を作成できる． NONMEM の解析結果 (OUTPUT) が与えられたとき，「結果を表にまとめる」ことができる． 個別予測 (IPRED) の値をファイルに出力させることができる． ある共変量が PK パラメータに有意な影響を与えるかどうかを検定できる． 解析結...
• $THETA
  ...．CL，Vd 等の PK パラメータは必ず正の値をとるので，下限 0 を指定しておくとよい． 上の例は次のように，行を分けて記述しても構わない． $THETA (0 1.2) ; CL (0 34) ; Vd (0 5) ; Ka ; (セミコロン) の後はコメントとして無視されるので，それぞれのパラメータの意味を書き込んでおくと後々便利である． (下限 初期値 上限) 形式の指定 下限だけでなく，上限も指定したい場合もあるだろう．例えば，絶対バイオアベイラビリティ F1 を求めることができる場合は，上限が 1 となる．そのよう場合には $THETA (0 0.1 1) と指定する． 初期値のみの指定 共変量効果を表す THETA，例えば， TVCL = THETA(1) + (AGE-50)*THETA(2) における...
• 確率論的シミュレーション
  ...いいし，あるいは $PK INFN= の機能を利用して，パラメータ推定値だけ別ファイルに書き出しておいてもいい． 多数回の実行結果を要約する際には，SAS なり S-Plus なり，何らかの統計ソフトを用いることが多いであろう．その際には，その統計ソフトで結果を取り込むようなプログラムを書いておくのが一番である．もちろん，Excel でも可能だし，Perl で取り込んでおいて，csv ファイルに書き出す，という方法でもよい． なお，INFN の機能は $SUB で使えるものなので，ADVAN を使わない場合，すなわち $PRED にモデルを書く場合は INFN 機能は利用できない．しかし，同等のこと（すなわち，パラメータ推定値を別ファイルに書き出すこと）は $PRED の中でも実現可能である．（→$PREDでINFN）
• ガイドライン
  EMEA PPK のレポーティングに関するガイドライン (GUIDELINE ON REPORTING THE RESULTS OF POPULATION PHARMACOKINETIC ANALYSES)PDF 残差プロットに早速 CWRES が取り入れられている．しかし，「ある気になる点」については触れられていない． 以下，私にとっての要点をまとめておく． この GL は regulatory 側の reviewer が解析結果を評価するために，という視点で作られている．どの時点でどういう仮定に基づいてどのような決断がなされたのか，が明確になっている必要がある． 解析計画をつけなさい．ただしもちろん，探索的解析である場合には less detailed になるだろう． データ変換をするならその根拠を．また，変換したなら data input checking procedur...
• 個体間変動モデルの構築
  ...考える．推定すべき PK パラメータは ＣＬ，Vcentral，Q，Vperipheral の 4 つである．原理的にはこれら 4 つのパラメータすべてに個体間変動（個人差）は存在するはずである．しかし，それらすべてが実際に推定できるとは限らない．どの PK パラメータの個体間変動を推定することが可能かを得られているデータに基づいて検討する必要がある． 上記２－コンパートメントモデルの場合でいうと，個体間変動パラメータの推定可能性に関しては以下の組み合わせが考えられる（もちろん，例外はありうる）． CL のみの個体間変動を推定可能 CL と Vcentral のみの個体間変動を推定可能 CL，Vcentral，Q のみ，あるいは CL，Vcentral，Vperipheral のみの個体間変動を推定可能 CL，Vcentral，Q，Vperipheral すべての個体間...
• PPKトレーニング
  PPK基本モデルの構築 共変量モデルの構築 バリデーション
• PPKの教科書
  ... 5. モデル選択 PK モデル 個体間変動，個体内変動モデル 共変量モデル 尤度比検定 信頼区間 残差診断 6. 実際の解析
• シミュレーションとは
  PPK/PD 解析におけるシミュレーションとは 「シミュレーションする」と言う際の「シミュレーション」には大きく分けて二種類ある．それぞれどちらの「シミュレーション」をデフォルトで思い浮かべるかが，分野によって異なっていることが多いので，時に話が通じない．最近は，それほどでもないかもしれませんが． 決定論的シミュレーション (deterministic simultion) 確率論的シミュレーション (stochastic simulation) 二つの違いは，ランダムさ (randomness) を考えているかどうかにある． まず最初の決定論的シミュレーション．よく言われるのが「単回投与後のデータから推定した薬物動態パラメータを用いて反復投与時の血中濃度推移をシミュレーションした」．あるパラメータ (CL, Vd, ...) の値がわかっているものとする．その値を用いて，濃度を計算...
• 個体間変動
  どの PK パラメータに個体間変動を考えるべきか． 原理的にはもちろんすべての PK パラメータに個体間変動は存在するはず． しかし，実際のデータに基づいてその個体間変動を推定できるかどうかは別問題．２－コンパートメントモデルを用いた解析の際に，ペリフェラルコンパートメントに関連する PK パラメータ (K12, K21 あるいは Q , Vperipheral) の個体間変動を求めることは多くの場合，できない． どの PK パラメータの個体間変動を推定することができるか，を検討する必要がある． 参照 個体間変動モデルの構築 OMEGAの構造情報
• PK-PDの教科書
  ...dual data PK パラメータ既知 Linear, Emax, Sigmoid Emax model 2. Indirect response model Individual data PK パラメータ既知 3. PPK/PD Sequential analysis 4. PPK/PD Simultaneous analysis 5. Logisic analysis $PRED LOGLIK 6. PK/PD simulation $SIM
• ADVANパラメータ
  ADVAN の PK パラメータ S スケーリングパラメータ F バイオアベイラビリティ ALAG 吸収遅延時間 参考：ADVAN
• 個体間変動のつけ方
  　個体間変動 η は基本的に，PK パラメータ (CL, V, KA, Tlag, ...) それぞれにつき 1 つずつ付与させる． 　たとえば，CL について考えると，CL の母集団平均値 (Typical Value) を TVCL，個人の値を CL とすると， CL = TVCL + ETA(1) 等となる．V，KA 等についても同様である． 　ここで，TVCL が体重 WT とクレアチニンクリアランス CCR の影響を受けるものとする．すなわち， TVCL = WT * THETA(1) + CCR * THETA(2) という関係が認められるものとする．このとき，個体間変動 ETA はどこに付与させるのが正しいだろうか？ 　答を標語的に言うならば，「ETA は THETA にではなく，PK 基本パラメータに付与させる」ということになる．つまり，...
• 反復投与シミュレーション
  ...2 TRANS2 $PK CL=THETA(1)*EXP(ETA(1)) V =THETA(2) KA=THETA(3) SC=V/1000 $ERROR Y=F+ERR(1) $THETA (0 1) ; CL (0 10) ; V (0 0.8) ; KA $OMEGA 0.01 ; NOT USED IN THIS SIMULATION $SIGMA 0.01 ; NOT USED IN THIS SIMULATION $EST MAXE=0 $TABLE NOPRINT FILE=SIM1.TXT ONEHEADER DAY TIME AMT ADDL II ;
• PPK基本モデルの構築
  ...下濃度の扱い どの PK パラメータに個体間変動を考慮するか 静注製剤の場合ADVAN1?, ADVAN3? 経口，静注が混在する場合 反復投与データの入力ADDL?, SS? 定常状態の考え方定常状態データの入力 点滴データの入力? Tlag? 個体内誤差モデル? 経口製剤だが，吸収相のデータが少ない場合 個体間変動間の相関 FOCE?, FOCE-INTER? 非線形 PK モデルADVAN6/8? TOLとは 吸収飽和モデル 代謝飽和モデル $PRED INFN
• PKのためのR/S-PLUS
  PK のための R/S-PLUS データの読み込みcsv ファイルの読み込み NONMEM $TABLE 出力ファイルの読み込み データの書き出しcsv ファイルの書き出し グラフ作成個体別経時推移 散布図行列 PPK 関連NONMEMの起動 被験者背景の分布の検討 POSTHOC 推定値と被験者背景との関連の探索 GAM? nlme? データの読み込み csv ファイルの読み込み 欠測値の扱い 文字列の扱い NONMEM $TABLE 出力ファイルの読み込み データの書き出し csv ファイルの書き出し グラフ作成 個体別経時推移 散布図行列 PPK 関連 NONMEMの起動 被験者背景の分布の検討 POSTHOC 推定値と被験者背景との関連の探索 GAM? nlme?
• Wang2007
  Wang, Y (2007) J.PKPD Derivation of various NONMEM estimation methods NONMEM の目的関数についての解説。 　NONMEM が具体的にどういう式で目的関数を計算しているかついて、マニュアルには明瞭に書かれていない。特に、FOCE + INTERACTION 法や Laplace 法の目的関数の式は mystery でさえある。そこでこの論文では Laplace 法、FOCE 法、FO 法の目的関数が明確に示された。 　まず、（周辺尤度の）積分を Laplace 近似する方法で目的関数を導く。ただし、個体内誤差は問う誤差モデルを仮定する。この枠組みでは、Laplace、FOCE、FO の違いは、対数尤度の二階微分（ヘッセ行列）をどう評価するかの違いに帰着する。ヘッセ行列をそのまま評価（数値計算）し...
• CommentsAndQuestions
  ...さい． PPK/PD解析のスキルを読んで自分には理論の理解がないと実感しております。管理人さん/読者のみなさんはどのように勉強してきたのでしょうか？　お勧めの書籍などありましたら教えてください。スキルのページを見て自分はだいたい中級くらいかなと思ってます。　TA □タイトル：「散布図と各パラメータの傾向について 」 □コメント：RESの傾向としては、RES VS TIMEでt=0からt=5hr（Cmax）で大幅に正に偏っています（負の値がない）。それ以降ではほぼRES=0です。RES VS PREDでも正に偏りがあり、PREDが高値を示せば示すほどに、RESは大きく正に偏るようです。 WRESの傾向としては、特に偏りはないようです。WRES VS TIMEでは、ほぼ-3 WRES 3に収まっています。WRES VS PREDでも同様です。 IRESの傾向...
• $OMEGA
  ... とすればよい．$PK ブロックで ETA(2) を消去して，ETA(3) を ETA(2) に書き換えるよりはこの方が間違いが少ない． ETA 間に相関がある場合 $OMEGA BLOCK(3) 0.04 0.03 0.09 0.05 0.075 0.25 　ETA(1) ～ ETA(3) の（すべての）間に相関があると仮定する場合の書式である．BLOCK(3) の 3 は相関がある ETA の個数を表している． 　ETA(1) ～ ETA(3) の分散 = ω1^2，ω2^2，ω3^2． 　ETA(1) と ETA(2) の共分散 = ω12． 　ETA(1) と ETA(3) の共分散 = ω13． 　ETA(2) と ETA(3) の共分散 = ω23． 　としたとき，$OMEGA BLOCK(3) の後には， ω1^2 ω12 ω2...
• CWRES
  Conditional Weighted Residual 条件付 (conditional) WRES，すなわち，FOCE の近似に対応した WRES，ということで CWRES と名づけられた． Xpose のサイト 今年 (2006) の PAGE での発表 関連記事 (コントロールファイルの記述方法，等) 以下に R のソースを貼っておく． 使い方の詳細な説明はまた後ほど，というか on request で． S-Plus で動かす場合は，subset の扱いに関して修正が必要．また，sqrtm.cpk() 内の eigen(x) を eigen(x, symmetric=T) としてください． ### Conditional WRES (CWRES) の計算 ### compute.cwres.cpk - function( tab.cwres...
• 解析スキル
  全般の話 PPK/PD 解析のスキル 対象別 PPKPPKの教科書 PK/PDPK/PDの教科書 テクニック別 データ作成のテクニック コントロールファイル作成のテクニック 解析結果の見方，評価の仕方 バリデーション シミュレーション レポーティング?
• メニュー2
  Clinical PK/PD 内容目次 入門コントロールファイルの書き方（ルール） データの作成方法（ルール） NONMEM実行方法 例題１ 個体間変動 COVステップの意義 母集団解析の目的 バリデーション シミュレーションとは PK/PD解析 解析スキル ガイドライン R入門 論文 今日 - 昨日 - 総計 -
• $SUPER
  ...INFN.FOR $PK CL=THETA(1)*EXP(ETA(1)) V =THETA(2)*EXP(ETA(2)) KA=THETA(3)*EXP(ETA(3)) SC=V $ERROR Y=F*EXP(ERR(1)) IPRED=F $THETA (0 1) (0 10) (0 0.7) $OMEGA 0.04 0.04 0.25 $SIGMA 0.01 $SIM (2601) ONLYSIM $TABLE NOPRINT NOHEADER FILE=DATA1.TXT NOAPPEND ID TIME EVID MDV CMT AMT IPRED DV ; $SUPER SCOPE=2 ITERATIONS=2 $PROBLEM SIMULATION $DATA DATA1.TXT (8E12.0) NOOPEN $INPUT ID TIME EV...
• @wiki全体から「PK パラメータと共変量の関係の探索」で調べる

更新順にページ一覧表示 | 作成順にページ一覧表示 | ページ名順にページ一覧表示 | wiki内検索