Modelagem Farmacocinética e Farmacodinâmica

Quando usar

Use para análise de tempo-concentração, fluxos de trabalho PK estruturais e populacionais, exposição-resposta, simulação de regime, planejamento de bioequivalência, triagem de DDI e cálculos de TDM de pesquisa. A versão 2.0 rejeita resumos de forma fechada oral/infusão e BE replicado/escalonado não suportados; os rótulos de saída de dose modelo-alvo e menor-HED substituem os rótulos de recomendação clínica. Esta habilidade computa quantidades exploratórias e documenta suposições; ela não estabelece segurança clínica, recomenda uma dose para o paciente ou certifica uma submissão regulatória.

Corrija a pergunta e as convenções primeiro

1. Registre o analito (droga livre/total, metabólito ou complexo), matriz, histórico de dose, tempos reais, unidades, população e ensaio/LLOQ. Com dose em mg, volume em L e tempo em h, as concentrações são mg/L e CL é L/h. Converta antes de ajustar; mg/L é igual a microgramas/mL, não ng/mL.
2. Pré-especifique a métrica de exposição: AUC(0-t), AUC(0-inf) e AUC(0-tau) no estado de equilíbrio diferem. Declare o tratamento de BLQ, regras de dados ausentes, seleção terminal e Clast observado/previsto.
3. Separe modelos estruturais, de variabilidade residual e de covariáveis. Convergência e um pequeno resíduo soma dos quadrados não estabelecem identificabilidade. Inspecione o ranking de sensibilidade, incerteza local, correlações, limites plausíveis, múltiplos inícios e perfis de verossimilhança quando necessário.
4. Corresponda a validação ao uso pretendido. Recuperação analítica e testes sintéticos verificam o comportamento numérico; eles não validam um modelo em uma população de pacientes ou estabelecem evidências clínicas.

Ambiente e saída

Os scripts empacotados foram exercitados com NumPy 2.5.3 e SciPy 1.18.1 em Python 3.13. Use um ambiente isolado; nenhuma rede, credenciais ou motor proprietário é necessário em tempo de execução.

cd skills/pkpd-modeling/scripts

Todos os scripts aceitam --format table|tsv|json. Dados de tabela/TSV vão para stdout e notas/descobertas para stderr; JSON inclui todos os quatro componentes em stdout e usa null para diagnósticos indisponíveis. Saída 0 significa sem descobertas, 1 significa descobertas e 2 significa entrada inválida. Validação de conjunto de dados padrão para falhar em erros; --strict também falha em avisos. Inspecione as descobertas mesmo quando a saída for 0.

Comandos abaixo usando entradas CSV são modelos de invocação; forneça as colunas indicadas e um design de estudo adequado. Testes sob tests/pkpd-modeling/ executam os caminhos numéricos com pequenos dispositivos sintéticos. Não copie as doses ou alvos ilustrativos para o cuidado clínico.

Fluxo de trabalho

1. Análise não compartimental

python3 nca.py -i profile.csv --dose 100 --route extravascular --partial-auc 0-24

Entrada: id,time,conc (id opcional), mais dose,tau,tinf,blq opcional. Os tempos devem ser não negativos e distintos por perfil. BLQ, <LLOQ, uma concentração em branco, ou blq=1 invoca a convenção BLQ escolhida; espaços em branco, portanto, não são um código geral de amostra ausente. Pré-processe amostras ausentes separadamente. --blq-rule zero|half-lloq|missing aplica-se globalmente, não separadamente por posição.

Escolha --auc-method linear|linup-logdown|log. A regra logarítmica aceita pontos finais crescentes ou decrescentes positivos, com fallback linear para zeros/valores iguais. AUC começa na primeira amostra retida; nenhuma extrapolação de dose-tempo é adicionada. Desenhos iniciais tardios, portanto, enviesam o CL/volume reportado; inspecione a descoberta. Os limites de AUC parcial devem estar dentro da faixa amostrada.

O selecionador automático de lambda_z do helper se estende para trás a partir de pelo menos três pontos positivos, não-BLQ estritamente após Tmax, mantendo uma janela maior apenas quando o R² ajustado melhora em mais de 0,0001. Isso não é o Phoenix Best Fit, que favorece janelas mais longas dentro de sua tolerância de 0,0001. Janelas manuais também exigem pelo menos três pontos pós-Tmax e uma declinação de inclinação. Um C0 de bolus IV poderia ser elegível em outro software; este helper deliberadamente exclui Tmax.

Inspecione o intervalo de tempo selecionado, a extensão em meias-vidas, os resíduos e a extrapolação percentual. A extrapolação de 20%, R² de 0,8 e flags de duas meias-vidas são convenções de triagem, não regras de aceitação universal. Para um final manual antecipado, o Clast previsto é avaliado no último tempo quantificável real. Relate AUCinf_obs ou AUCinf_pred explicitamente.

--tau requer um intervalo único amostrado [0,tau] e assume estado de equilíbrio demonstrado. Ele relata AUCtau, Cavg e CLss(/F), retém AUCinf/CL/Vz/Vss de dose única e emite uma descoberta

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