Математическое моделирование в фармакокинетике и фармакодинамике

• Автор: Бондарева, Ирина Борисовна
• Шифр специальности: 14.00.25, 05.13.18
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 373 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение. 7

Г лава 1. БАЗОВЫЕ ПОНЯТИЯ И ПРИНЦИПЫ ФАРМАКОКИНЕТИКИ И ФАРМАКОДИНАМИКИ.

1.1 Основные фармакокинетические понятия Камерный подход

1.1. ГОднокамерная модель фармакокинетики.

1.1.2. Двухкамерная и многокамерные модели

1.1.3. Нелинейные фармакокинетические модели

1.1.4. Моделирование процесса связывания препарата с белками крови.

1.1.5. Перфузионные модели

1.2. Некамерный подход к анализу фармакокинетических данных.

1.3. Фармакодинамика. Анализ зависимостей доза эффект.

1.3.1. Зависимость дозаэффект в случае переменных дихотомического типа
1.3 .2. Зависимость дозаэффект в случае переменных непрерывного типа .
1.3.3. Задачи, решаемые на основе ФД моделирования.
1.3.4. Особенности ФД моделирования эффекта антибактериальной, противоопухолевой и противосудорожной терапии .
1.4. Выводы
Глава 2 ОСНОВНЫЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ, СВЯЗАННЫЕ С ИДЕНТИФИКАЦИЕЙ ПАРАМЕТРОВ ФКФД МОДЕЛЕЙ.
2.1 Структурная идентифицируемость моделей и оптимальный эксперимент в ФКФД исследованиях.
2.1.1. Основные определения и подходы к анализу идентифицируемости
2.1.2. Алгоритм для проверки структурной идентифицируемости нелинейных динамических систем
2.1.3. Практические аспекты идентификации параметров, признанных неидентифицируемыми
2.1.4. Вопросы планирования фармакокинетического эксперимента
2.1.5. Планирование оптимального эксперимента для популяционных ФКисследований.
2.2 Решение обратных задач моделирования в фармакокинетике.
2.2.1 Постановка задачи
. 2.2.2. Регуляризация некорректно поставленной обратной задачи.
2.2.3. Решение обратной задачи на основе байесовского подхода
, 2.2.4 Алгоритм идентификации параметров модели
2.3. Пакет прикладных программ I для моделирования в фармакокинети ке.
2.3.1. Описание программного обеспечения.
2.3 .2. Исследование точности идентификации параметров модели с помощью программы II.
2.4. Выводы
Глава 3 ПОПУЛЯЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ФКФД ИССЛЕДОВАНИЯХ.7
3.1. Постановка задачи и основные определения.
3.2. Основные подходы и методы популяционного моделирования
3.3. Роль популяционного моделирования в решении задачи оптимизации дозирования.
3.4. Сравнение возможностей параметрического и непараметрического алгоритмов выявлять неоднородные популяции. Результаты реального исследования и вычислительного эксперимента.
3.5. Выводы.
Глава 4 ОПТИМАЛЬНОЕ ДОЗИРОВАНИЕ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ 4
4.1. Постановка задачи
4.2. Оптимизация дозирования как задача теории управления.
4.3. Практические подходы к решению задачи оптимизации фармакотерапии
4.4. Выводы.
Глава 5 ИНДИВИДУАЛИЗАЦИЯ ДОЗИРОВАНИЯ ПРОТИВОСУДОРОЖНЫХ ПРЕПАРАТОВ НА ОСНОВЕ ПОПУЛЯЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ТЛМ.8
5.1. Введение .
5.2. Определение концентрации лекарств в биологическом материале.
5.3. Анализ данных на основе моделирования.
5.4. Терапевтический лекарственный мониторинг
5.5. Данные об изучаемых АЭП и о популяциях пациентов
5.6.Результаты популяционного моделирования фармакокинетики карбамазепина
5.6.1 КАРБАМАЗЕПИН. Фармакокинетика. Данные литературы .
5.6.2. КАРБАМАЗЕПИН. Фармакокинетика. Результатыпроведенного популяционного моделирования.
Постиндукционное поведение карбамазепина в организме. .
Анализ точности прогноза
Фармакокинетика карбамазепина до начала процесса автоиндукции
Моделирование процесса автоиндукции карбамазепина.
Сравнение фармакокинетики обычной формы карбамазепина и его формы с контролируемым высвобождением.
Изучение ферментативной гетероиндукции
5.6.3 КАРБАМАЗЕПИН Индивидуальная фармакокинетика.
5.6.4. КАРБАМАЗЕПИН. Изучение на основе популяционного моделирования факторов, влияющих на фармакокинетику.
5.6.5. КАРБАМАЗЕПИН. Практические рекомендации для проведения процедуры ТЛМ и индивидуализации дозирования.
5.7. Результаты популяционного моделирования фармакокинетики фенобарбитала. .
5.7.1. ФЕНОБАРБИТАЛ. Фармакокинетика. Данные литературы
5.7.2. ФЕНОБАРБИТАЛ Индивидуализация дозирования
5.7.3. ФЕНОБАРБИТАЛ. Фармакокинетика. Популяционное моделирование.
5.7.4. ФЕНОБАРБИТАЛ Практические рекомендации для проведения ТЛМ и индивидуализации дозирования
5.8. Результаты популяционного моделирования фармакокинетики фенитоина
5.8.1. ФЕНИТОИН. Фармакокинетика. Данные литературы.
5.8.2. ФЕНИТОИН. Практические рекомендации по проведению ТЛМ и индивидуализации дозирования
5.8.3. ФЕНИТОИН. Популяционное моделирование
5.9. Результаты популяционного моделирования фармакокинетики вальпроатов
5.9.1. ВАЛЬПРОАТЫ. Фармакокинетика. Данные литературы.
5.9.2. ВАЛЬПРОАТЫ. Популяционное моделирование
Сравнение фармакокинетики вальпроатов обычного и пролонгированного действия
Анализ точности прогноза
5.9.3. ВАЛЬПРОАТЫ. Индивидуальная фармакокинетика.
5.9.4. ВАЛЬПРОАТЫ. Практические рекомендации по проведению ТЛМ и индивидуализации дозирования
5 Выводы
Г лава 6 ПРИМЕНЕН НЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В ИССЛЕДОВАНИЯХ БИОЭКВИВАЛЕНТНОСТИ 2
6.1. Статистические процедуры при использовании некамерного
подхода.
6.2. Особенности применения камерного подхода для исследования биоэквивалентности.
6. 2.1.Статистический анализ данных исследования биоэквивалентности препаратов А и В с помощью
традиционного некамерного подхода пример
6.2.2. Статистические выводы в результате анализа
данных с помощью некамерного подхода
6.2.3.Результаты камерного подхода к оценке биоэквивалентносги препаратов А и В продолжение примера
6.2.4. Статистические выводы
6.3. Выводы.
Заключение.6
Список литературы


Изменение скорости метаболизма от прединдукционного значения до соответствующего постиндукционного в течение периода автоиндукции может быть достаточно хорошо описано экспоненциальной функцией 4, 4. Математическая модель с линейным процессом всасывания и выведения препарата, скорость выведения в которой меняется по экспоненциальному закону от прединдукционного до постиндукционного значения за период авгоиндукции, была выбрана нами для описания поведения карбамазепина на начальном этапе терапии. Статистические характеристики популяционных параметров этой модели были получены с помощью суперкомпьютера Сгау. Гетероиндукция часто проявляется при политерапии, например при политерапии различными антиконвульсантами, и также выражается в изменении скоростей метаболизма одних препаратов в присутствии других 4, 4. Общая математическая фармакокинетическая модель для описания поведения в организме препаратов, инактивирующих процесс метаболизма, представлена в работе 8. Вообще различают два типа взаимодействия лекарственных препаратов фармакодинамическое, при котором эффект от действия одного препарата изменяет качественно или количественно эффект от другого препарата, не изменяя концентрацию второго препарата в биологическом материале. При фармакокинетическом взаимодействии примером является гетероиндукция один препарат изменяет фармакокинетические параметры другого, и при этом изменяется концентрация второго препарата в крови. В настоящее время известно достаточно примеров, когда при применении лекарственных препаратов происходит подобное взаимодействие. Фармакокинетическое взаимовлияние лекарственных препаратов является предметом специального изучения.