应用非线性mixed-effects建模表现出非线性药代动力学数据和时间的行为。

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Iavarone L, Gomeni R

应用非线性mixed-effects建模表现出非线性药代动力学数据和时间的行为。

J制药科学。2003年1月,92 (1):27-34。

PubMed ID

12486679 (在PubMed

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群体药代动力学(PK)分析等离子体浓度GW468816观察狗10后,25日,50毫克/公斤/天反复静脉管理。两舱制模型安装使用NONMEM浓度时间数据的程序。剂量和时间依赖性的PK参数进行了研究。选择最好的模型使用一个逐步执行的方法。Michaelis-Menten消除过程被用来描述PK剂量依赖性,而一个interoccasion可变性V (m)(最大Michaelis-Menten消除过程的消除速率)最初是用来描述的时间依赖性,最后模型包括一个指数函数占时间方差V (m)。最终模型的K (m)的值是29.6 microg /毫升,而V (m)估计随时间从4.97 microg / h /公斤在第一天的最大平均值9.64 microg / h /公斤14天。这种方法可以被应用到丰富的个人或稀疏数据导致估计参数通过使用贝叶斯反馈。整体的信息可以用来解释毒理学和药理学端点和进一步结合vitro-in体内研究提供一个全面的PK行为之前第一次在人类的研究。

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