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視頻 | 基于生理藥代動力學模型預測首次人體PK的新策略
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視頻 | 基于生理藥代動力學模型預測首次人體PK的新策略

2020-07-06 18:56:06

視頻概述


目前,基于生理的藥代動力學PBPK模型已在各大制藥中廣泛使用,來自GSK,羅氏制藥,Array制藥,Admescope公司, Simulations Plus公司的科學家在視頻中講解了將藥物吸收、分布、代謝和排泄的相關數據及信息整合到首次人體PK預測的決策樹。

該決策樹可以在藥物早期階段建立和評估PBPK模型,從而克服早期分析因數據不足導致的局限性,同時,通過該決策樹,法規監管部門對采用PBPK預測首次人體PK的信心將大大增強。

內容概要


近年來,制藥企業在藥物發現和早期開發階段,就采用PBPK模型預測臨床前種屬的特征,并考察IND在不同臨床人群的變異,來自不同制藥企業和PBPK模型開發商的5位報告人,更新了原先Jones等人報道的建模策略,將一些新的知識和附加的流程圖包含到FIH預測的新決策樹中。并通過4個應用案例講解采用PBPK模型預測FIH決策樹的要點。

案例1:通過臨床前種屬的經驗性PBPK模型因子進行FIH預測
案例2:全血血漿藥物濃度比RBP對堿性化合物穩態分布體積的影響
案例3:親脂弱酸性難溶性化合物
案例4:分子量大且滲透性低的化合物

講解人


Neil A. Miller,GSK研發中心(英國)

Micaela B. Reddy, Array制藥公司(美國)

Aki T. Heikkinen, Admescope公司(芬蘭)

Viera Lukacova,  Simulations Plus公司(美國)

Neil Parrott,羅氏制藥(瑞士)

課程視頻


延申閱讀


1.(上)基于生理藥代動力學模型預測首次人體PK的新策略

2.(下)基于生理藥代動力學模型預測首次人體PK的新策略-應用案例


  • 上一頁: 視頻 | GastroPlus代謝物追蹤預測操作視頻
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