生理药物代谢动力学模型及其实践
药物代谢动力学研究方法和原理
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药物代谢动力学研究方法和原理药物代谢动力学是药物研究中非常关键和重要的领域,用于了解人体内药物的代谢过程,研究药物的药效和毒性,并为药物治疗提供有力的科学依据。
药物代谢动力学的基本概念药物代谢是指药物在人体内被代谢成代谢产物并被排出体外的过程。
药物代谢通常分为两个阶段:一阶段代谢和二阶段代谢。
一阶段代谢通常是由细胞色素P450酶系统催化的氧化反应,包括氧化、还原和加羟基等反应。
而二阶段代谢主要是葡萄糖醛酸化反应,通常是由尿苷二磷酸葡糖醛酸转移酶催化的。
药物代谢动力学的原理药物代谢动力学主要涉及药物的吸收、分布、代谢和排泄等过程,并根据这些过程来研究药物在人体内的动态分布和代谢情况。
根据药物的吸收过程,药物在口服后会受到肠道和肝脏的“第一回路效应”的影响,这对于药物代谢的研究具有极为重要的意义。
药物代谢动力学的主要原理是通过观察药物在人体内的浓度变化,并利用相关的数学模型和计算方法,计算出药物的半衰期、生物利用度、清除率、体积分布率等参数,以了解药物在人体内的代谢情况。
药物代谢动力学的研究方法药物代谢动力学的研究方法主要包括体外实验方法、体内实验方法和计算模型方法。
体外实验方法:在体外实验中,通过将药物加入含有细胞色素P450酶体系的人类或动物肝微粒中,观察药物在体外被代谢的情况,确定药物与细胞色素P450酶之间的相互作用关系,并推算出药物的代谢动力学参数。
体内实验法:体内实验主要是通过对动物或人体进行药物加药和采样,然后利用化学方法对生物样本进行分析和计算,以确定药物在体内的代谢过程和解析参数。
计算模型方法:计算模型法主要是基于药物代谢的理论模型,通过对药物代谢的数学模型进行推演和计算,以预测药物代谢过程和动力学参数,并且通过匹配实验数据来验证模型的准确性。
总结药物代谢动力学是药物研究的重要领域,其原理和方法对药物研究和开发具有至关重要的意义。
未来,随着科技的不断进步和药物代谢动力学的研究深入,对于药物代谢动力学的研究方法和技术将会更加精细和有效,为药物治疗提供更加精准和个性化的治疗方案。
PKPD及其临床应用
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差分析、回归分析等,以揭示药物与效应之间的关系。
模型建立与优化策略
PK模型建立
基于药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程,建立合适的药代动力学模型,以描述药 物浓度随时间的变化规律。
PD模型建立
根据药物效应与药物浓度的关系,建立合适的药效动力学模型,以揭示药物对机体的作用 机制。
模型优化策略
通过比较不同模型的拟合效果、预测能力等指标,选择最优的模型进行后续研究。同时, 可采用贝叶斯方法、混合效应模型等高级统计技术对模型进行优化,提高模型的适用性和 准确性。
新技术在PKPD研究中的应用
定量系统药理学( QSP)
利用计算机模拟技术,整合多尺度、 多层次的生物学信息,构建更为精细 和复杂的PKPD模型,以更深入地理 解药物作用机制。
高通量测序技术
应用于基因表达谱、蛋白质组学等领 域,为PKPD研究提供更为全面和深 入的生物学信息。
人工智能与机器学习
应用于数据挖掘、模型建立与优化等 方面,提高PKPD研究的效率和准确 性。例如,利用机器学习算法对大量 数据进行自动分析和处理,发现新的 药物作用靶点和机制;利用深度学习 技术对复杂的生物系统进行建模和模 拟,揭示药物与生物系统的相互作用 关系。
关注患者个体差异
在未来的PKPD研究中,需要更加关注患者的个体差异和精 准医疗需求,开发适用于不同人群的个性化治疗方案。
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药物相互作用
不同药物在同时使用时可能产生 的相互作用,包括药效增强、减 弱或产生新的副作用等。
PKPD关系及其意义
PKPD关系
药物代谢动力学与药物效应动力学之间存在密切关系,药物的吸收、分布、代谢和排泄 过程直接影响其在靶组织的浓度和持续时间,从而影响药物的疗效和安全性。
药物代谢动力学模型的建立及其应用研究
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药物代谢动力学模型的建立及其应用研究随着现代医学的发展和人们对药物疗效的要求不断提高,药物代谢动力学模型的研究越来越受到人们的关注。
药物代谢动力学模型是药物在人体内代谢的定量描述,通过构建合理的药物代谢动力学模型,可以预测药物的药效、药代动力学参数,为药物研发和临床治疗提供科学依据。
本文将分别从药物代谢动力学模型的建立和应用两方面进行探讨。
一、药物代谢动力学模型的建立药物代谢动力学模型是由一系列微观反应方程构成的,主要反映了药物在人体内的吸收、分布、代谢和排泄过程。
药物代谢动力学模型的建立需要收集大量的药物代谢数据,并通过数学统计方法对这些数据进行分析和处理。
药物代谢动力学模型的建立可以采用传统的统计学方法,也可以采用机器学习等现代计算机技术。
药物代谢动力学模型的建立需要依据药物在人体内的生理、生化和药理特性进行分析,并结合实验测定得到的药代动力学数据进行模型的验证和优化。
药物代谢动力学模型的建立需要考虑多种因素的影响,如人体的年龄、性别、肝功能等因素都会对药物代谢产生影响。
因此,药物代谢动力学模型的建立需要进行多因素的分析和建模,以尽可能地提高模型的精度和可靠性。
二、药物代谢动力学模型的应用药物代谢动力学模型的应用有很多方面,主要涉及到药效预测、药物剂量优化和临床治疗等方面。
药物代谢动力学模型可以通过预测药物的药效和药代动力学参数来评估药物的疗效和安全性,为药物的临床应用提供科学依据。
药物代谢动力学模型还可以用于药物剂量优化,以提高药物的疗效和减少药物的不良反应。
药物代谢动力学模型的应用还可以用于新药的研发和药物中间体的优化。
药物代谢动力学模型可以预测药物的代谢反应和代谢物的形成,为药物的研发和优化提供科学依据。
药物代谢动力学模型还可以通过模拟药物的药代动力学过程来预测药物的药效和副作用,为药物的临床研究提供支持。
总结:药物代谢动力学模型的建立和应用研究是一个复杂而又重要的课题,其涉及到药物学、医学、生物学等多个学科领域。
生理药代动力学模型在临床合理用药中的应用
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生理药代动力学(PKPD)模型在临床合理用药中的应用生理药代动力学(PKPD)模型是一种数学模型,用于描述药物在人体内的吸收、分布、代谢和排泄过程,以及药物效应与时间和剂量的关系。
在临床合理用药中,PKPD模型扮演着重要的角色,帮助医生和药师更好地了解药物的药效和药代动力学特性,从而为患者提供更个性化、更有效的治疗方案。
1. PKPD模型的基本原理PKPD模型基于对药物在体内的代谢动力学和药效动力学的定量描述,通过数学方程和模拟方法来模拟和预测药物在体内的行为。
PKPD模型通常包括生物利用度、分布容积、清除率等参数,可通过测定药物在体内的浓度-时间曲线和药效-时间曲线来建立。
2. PKPD模型在临床合理用药中的应用在临床合理用药中,PKPD模型可以帮助医生和药师做出以下决策:- 个体化给药方案:通过PKPD模型,可以根据患者的基因型、生理状况和病情特点,调整药物的剂量和给药间隔,以最大限度地发挥药物的疗效,同时减少药物的不良反应和中毒风险。
- 药物疗效预测:PKPD模型可以帮助预测药物的疗效持续时间、峰值效应和剂量-反应关系,从而指导医生调整治疗方案和监测疗效。
- 药物相互作用评估:PKPD模型可以模拟和预测药物之间的相互作用,包括药物的药代动力学相互作用和药效动力学相互作用,帮助医生了解不同药物联合应用的效果和安全性。
- 药物研发和审批:PKPD模型可以在新药研发和审批过程中,评估药物的药效和安全性,优化临床试验设计和药品标签说明,提高新药研发的效率和成功率。
3. 个人观点和理解在我看来,PKPD模型在临床合理用药中的应用,可以帮助医疗团队更全面、更系统地了解药物的药效和药代动力学特性,从而为患者提供更安全、更有效的治疗方案。
尤其是在个体化治疗和多药联合治疗方面,PKPD模型的应用将更加重要和必要。
未来,随着医学技术的进步和个体化医疗的普及,PKPD模型在临床合理用药中的作用和意义将会得到更多的认可和发展。
药物代谢动力学模型的建立和应用
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药物代谢动力学模型的建立和应用药物代谢动力学是研究药物在体内转化的过程,包括吸收、分布、代谢和排泄等。
药物代谢动力学模型是描述这一过程的数学模型,在药物研发和临床应用中发挥着重要的作用。
一、药物代谢动力学模型的类型药物代谢动力学模型主要分为体外和体内模型。
体外模型是在体外进行体外试验测定药物代谢参数,通常采用肝微粒体或肝脏细胞等体外试验方法。
体内模型是针对体内变化过程的数学描述,包括生物利用度、药物的分布,药物在体内的消失速率等数学模型。
二、药物代谢动力学模型的应用药物代谢动力学模型在药物研发和临床应用中起到非常重要的作用。
在药物研发方面,药物代谢动力学模型可以预测药物的药效、副作用和药代动力学参数等,帮助药物研发者优化药物结构设计,减少动物实验和人体试验的工作量和成本。
在临床应用方面,药物代谢动力学模型可以用于优化药物给药方案、调整药物剂量和个体化治疗等方面。
三、药物代谢动力学模型的建立药物代谢动力学模型的建立需要进行一系列实验和计算,并根据实验结果制定相应的数学模型。
其中,药动学参数的测定是药物代谢动力学模型建立的基础。
药动学参数包括生物利用度(F)、最大浓度(Cmax)、时间到Cmax(Tmax)等指标。
药物代谢动力学模型的建立是一个复杂的过程,涉及到多个实验和数学方法,需要进行统计分析和模拟计算,以得到可靠的模型。
四、药物代谢动力学模型的优化药物代谢动力学模型的优化需要不断地更新模型、调整参数,以达到更加有效的预测结果。
在模型优化的过程中,需要结合药物特性、临床数据等多方面的信息,不断地进行模型验证和修正。
通过模型优化,可以不断提高药物代谢动力学模型的准确性和可靠性。
总之,药物代谢动力学模型是一个极其重要的研究领域,涉及到药物的研发、临床应用和个体化治疗等诸多方面。
在药物研发和临床应用过程中,药物代谢动力学模型的建立和应用,可以帮助我们更好地了解药物在体内的变化规律,优化药物的治疗效果和安全性,对于改善患者的生活和健康水平具有重要的意义。
药物代谢动力学的研究方法
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药物代谢动力学的研究方法药物代谢动力学是指药物在体内的代谢过程,涉及药物吸收、分布、代谢和排泄等过程。
药物代谢动力学的研究方法包括体内外实验、数学模型、分子生物学技术等方面。
本文将从这几个方面介绍药物代谢动力学的研究方法。
一、体内外实验体内外实验是药物代谢动力学研究中常用的方法。
体内实验是指将药物直接注入小鼠、大鼠、狗等实验动物体内,通过采集不同时间点的血样和组织样品,来研究药物的代谢过程。
体外实验则是在离体条件下(如体外肝微粒体、细胞系等),对药物进行代谢动力学研究。
体内外实验虽然具有操作简便、容易获得药物代谢动力学数据等优点,但也存在缺点,如可能受生理环境影响、需要大量动物供试等等。
因此,近年来,体内外实验的使用已被限制。
二、数学模型为了更加精确的研究药物代谢动力学,研究者们开始采用数学模型来模拟体内药代动力学过程。
数学模型是将药物代谢动力学过程分解成不同的阶段,建立相关方程模拟药物的吸收、分布、代谢和排泄等过程,从而预测药物在体内的药代动力学参数。
一些常用的数学模型包括:单室模型、双室模型、生物利用度模型等等。
数学模型方法最大的优点在于可以预测药物的药代动力学参数,降低体内外实验对实验动物的数量和时间、成本等方面的需求。
但是,数学模型的建立需要消耗大量的时间和精力,同时模型参数的确定也需要更多的数据支持,还存在着误差较大、难以考虑生物环境变异等诸多不足之处。
三、分子生物学技术近年来,分子生物学技术的发展已经对药物代谢动力学的研究产生了重大的影响。
分子生物学技术通过分子生物学手段如PCR扩增、基因克隆等技术,可以对组织、细胞、蛋白质等层面的药物代谢动力学进行研究。
特别是在相关基因的筛查、基因多态性的鉴定、基因表达谱及蛋白表达和代谢酶鉴定等技术上,分子生物学技术的应用已成为药物代谢动力学研究中的重要手段。
同时,分子生物学技术的出现也为药物代谢动力学的研究开启了一个新的研究领域。
总结来看,药物代谢动力学的研究方法虽然有着各自的特点,但是这些方法共同促进和推进了药物代谢动力学的研究和发展。
药物代谢动力学的计算模型与应用
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药物代谢动力学的计算模型与应用药物代谢动力学是研究药物在体内经过吸收、分布、代谢和排泄等生物过程的学科。
通过对药物在体内的动力学过程进行研究,可以为药物开发、药物治疗和剂量优化等提供理论依据。
药物代谢动力学的计算模型和应用是该领域的重要研究内容。
一、药物代谢动力学的计算模型1. 一级动力学模型一级动力学模型是最简单的药物代谢动力学模型,它假设药物在体内的代谢速率与药物浓度成正比。
一级动力学模型的公式为:dc/dt = -k·c其中,dc/dt表示单位时间内血药浓度下降的速率,k是药物的一级消除常数,c为药物的血药浓度。
2. 二级动力学模型二级动力学模型是对一级动力学模型的修正,它考虑了药物代谢速率与药物浓度的平方的关系。
二级动力学模型的公式为:dc/dt = a·c^2 - b·c其中,a和b分别为药物的二级消除速率常数和一级消除常数。
3. 混合动力学模型混合动力学模型是一级动力学模型和二级动力学模型的混合模型,它根据药物在不同生物环境中的代谢动力学过程来确定不同的代谢速率。
混合动力学模型的公式为:dc/dt = -k1·c + k2·c^2其中,k1和k2为药物的一级消除常数和二级消除速率常数。
二、药物代谢动力学模型的应用1. 药物治疗剂量计算药物代谢动力学模型可以通过对药物在体内的动力学过程进行分析和模拟,计算出最佳的药物治疗剂量。
例如,对于需要长期治疗的慢性病患者,药物剂量的优化可以减少副作用和药物代谢过程的不良影响。
2. 未成年人和老年人的药物代谢研究药物代谢动力学模型可以用于研究未成年人和老年人的药物代谢情况。
由于这两个人群的药物代谢过程与成年人有所不同,因此需要开发不同的药物治疗方案。
3. 新药开发和药物设计药物代谢动力学模型可以用于预测新药的代谢速率和药物浓度变化情况,进一步为新药开发和药物设计提供重要的理论依据。
例如,药物代谢动力学模型可以用于确定最佳的药物结构和化学修饰,以提高药物的代谢效率和生物利用度。
药物代谢动力学的建模与仿真研究
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药物代谢动力学的建模与仿真研究药物代谢动力学是研究药物在生物体内代谢过程的一门学科,它对于药物疗效的评估以及给药方案的制定具有重要的意义。
本文将探讨药物代谢动力学的建模方法和仿真研究,在此基础上分析其在药物治疗中的应用。
一、药物代谢动力学建模方法药物代谢动力学建模是通过数学模型对药物在生物体内的代谢过程进行定量描述和预测。
常用的建模方法包括生理药动学模型、药物药效动力学模型以及机器学习等。
1. 生理药动学模型生理药动学模型是基于生理学原理建立的模型,主要考虑药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄(ADME)过程。
其中,最常用的生理药动学模型是多室模型,它将生物体内划分为多个组织或器官,通过描述药物在各个组织间的转移和代谢来预测药物的浓度变化。
2. 药物药效动力学模型药物药效动力学模型描述了药物与受体之间的相互作用,进一步反映了药物疗效与药物浓度之间的关系。
最典型的药效动力学模型是Emax模型,它通过拟合实验数据来确定药物的最大效应(Emax)和药物浓度与效应之间的关系。
3. 机器学习方法机器学习方法利用大量的数据和算法来构建预测模型,这种方法不依赖于特定的生理学知识,具有一定的灵活性和广泛性。
其中,支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)等方法在药物代谢动力学中得到了广泛的应用。
二、药物代谢动力学仿真研究药物代谢动力学的仿真研究是通过建立的数学模型,模拟药物在生物体内的代谢过程和药效,以预测药物的疗效、副作用和剂量选择等问题。
1. 药物代谢模拟药物代谢模拟是基于建立的药物代谢动力学模型,通过改变药物的给药途径、剂量和给药方案等参数,预测药物在体内的代谢过程和浓度变化。
这样可以帮助医生和药理学研究人员评估药物剂量、给药频次和剂型等因素对药物疗效的影响。
2. 药物药效模拟药物药效模拟用于预测药物的疗效和副作用。
通过模拟药物与受体之间的相互作用和药物浓度与效应之间的关系,可以评估药物的疗效水平,为合理的药物治疗方案提供参考。
药代动力学
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前言药物代谢动力学是定量研究药物在生物体内吸收、分布、排泄和代谢规律的一门学科。
随着细胞生物学和分子生物学的发展,在药物体内代谢物及代谢机理研究已经有了长足的发展。
通过药物在体内代谢产物和代谢机理研究,可以发现生物活性更高、更安全的新药。
近年来,国内外在创新研制过程中,药物代谢动力学研究在评价新药中与药效学、毒理学研究处于同等重要的地位。
药物进入体内后,经过吸收入血液,并随血流透过生物膜进入靶组织与受体结合,从而产生药理作用,作用结束后,还须从体内消除。
通过在实验的基础上,建立数学模型,求算相应的药物代谢动力学参数后,对可以药物在体内过程进行预测。
因此新药和新制剂均需要进行动物和人体试验,了解其药物代谢动力学过程。
药物代谢动力学已成为临床医学的重要组成部分。
中国药科大学药物代谢动力学研究中心为本科生、研究生开设《药物代谢动力学》课程教学已有二十多年历史,本书是在原《药物动力学教学讲义》基础,经多年修正、拓展而成的。
全书十三章,三十余万字,重点阐述围绕药物代谢动力学理论及其在新药研究中的作用,与其它教材相比,创新之处在于重点阐述现代药物代谢动力学理论及其经典药物代谢动力学在新药及其新制剂研究中的应用以及目前迅速发展的药物代谢动力学体外研究模型等新内容。
本书编著者均是长期在药物代谢动力学教学和研究第一线的教师。
因此,本书的实践性与理论性较强,可作为高年级本科生、硕士生教材使用,也可作为从事药物代谢动力学研究及相关科研人员的参考书。
编者药物代谢动力学主编:王广基副主编:刘晓东,柳晓泉编者(姓氏笔画为序)王广基、刘晓东、陈西敬、杨劲、柳晓泉内容提要:药物代谢动力学是定量研究药物在机体内吸收、分布、排泄和代谢规律的一门学科。
在创新研制过程中,药物代谢动力学研究与药效学、毒理学研究处于同等重要的地位,已成为药物临床前研究和临床研究重要组成部分。
本书重点阐述围绕药物代谢动力学理论及其在新药研究中的作用,与其它教材相比,创新之处在于重点阐述现代药物代谢动力学理论及其经典药物代谢动力学在新药及其新制剂研究中的应用以及目前迅速发展的药物代谢动力学体外研究模型等新内容。
药物代谢动力学的数学模型与仿真研究
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药物代谢动力学的数学模型与仿真研究药物代谢动力学是药物安全性评价和新药开发中不可或缺的一部分。
为了更好地理解药物代谢的过程以及药物在体内的行为,科学家们开始使用数学建模和仿真技术来探索药物代谢的基本规律。
这篇文章将深入探讨药物代谢动力学的数学模型和仿真研究。
一、药物代谢动力学的数学模型药物代谢动力学是指药物在体内被代谢和消除的过程。
对药物代谢动力学的研究有助于了解药物的作用机制,药物的安全性,以及如何设计更好的治疗方案。
药物代谢动力学常用的数学模型包括:一室模型、二室模型、非线性模型等等。
其中,一室模型是最为简单的模型,它假设药物在体内的分布是快速均匀的,即药物快速达到平衡状态。
一室模型的动力学方程为:C(t) = C(0) * e^(-kt)其中,C(t)表示时间t时刻血药浓度,C(0)表示初始血药浓度,k表示消除常数。
二室模型则认为药物在体内存在两个相互独立的组织,即血液和其他组织。
该模型的动力学方程为:C(t) = (D/V1) * (ke^-k1t - ke^-k2t) + Ce * e^-αt其中,C(t)表示时间t时刻药物的浓度,D表示药物的剂量,V1表示分布容积,Ce表示消除速率常数。
非线性模型则考虑了许多药物代谢基因等多个因素的影响,对于某些药物代谢来说更加符合实际。
不过,该模型的动力学方程较为复杂,一般需要使用计算机辅助计算。
二、药物代谢动力学的仿真研究药物代谢动力学模型的建立是为了更好地预测药物的药效、药代动力学参数和慢性使用等效果。
为了进一步提高药物代谢动力学模型的精度,许多科学家开始使用仿真技术进行研究。
仿真技术基于数学模型,可以对实验中的数据进行验证,并更好地预测药物的药效和代谢参数。
仿真研究中常用的技术包括基于微分方程的数学仿真和基于个体差异的生理仿真等方法。
其中,基于微分方程的数学仿真是肝脏、肠道和肾脏等人体组织器官药物动力学研究方法常用可靠的方法。
该方法可建立模型评估药物的基本药代动力学参数、计算投与剂量等。
生理药物代谢动力学
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生理药物代谢动力学一、概述生理药物代谢动力学是指药物在体内经过一系列的生化反应被代谢成为代谢产物的过程。
这个过程涉及到药物分子与体内各种酶、转运蛋白等分子的相互作用,进而影响药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄。
二、药物代谢途径1. 肝脏代谢:肝脏是主要的药物代谢器官,大部分口服给药的药物都会经过肝脏进行代谢。
肝脏中存在多种细胞类型,其中肝细胞是主要负责药物代谢的细胞。
肝细胞中有丰富的酶系统,包括细胞色素P450酶系统、酯化酶等。
其中,细胞色素P450酶系统是最为重要的一种酶系统,能够催化多种药物和内源性化合物的氧化反应。
2. 肠道代谢:口服给药后,部分药物会在肠道中被肠道菌群和肠道上皮细胞等进行代谢。
这些代谢反应通常是酸性水解、碱性水解或脱乙酰化等。
3. 肺部代谢:肺部对于吸入给药的药物也有一定的代谢作用。
肺泡上皮细胞和支气管上皮细胞中存在多种代谢酶,如醛脱氢酶、羟化酶等。
4. 肾脏代谢:肾脏对于某些药物也有一定的代谢作用。
肾小管上皮细胞中存在多种代谢酶,如乙酰化酶、磷酸化酶等。
三、细胞色素P450系统1. 细胞色素P450系统概述:细胞色素P450(CYP)是一类重要的药物代谢酶,能够催化多种药物和内源性化合物的氧化反应。
在人体中已经发现了超过50种CYP同工酶,其中CYP3A4是最为重要的一种。
CYP3A4参与了60%以上口服给药药物的代谢。
2. CYP3A4调节因子:CYP3A4的活性受到多种因素的影响,包括遗传因素、环境因素和药物因素等。
其中,药物因素是最为常见的影响因素之一。
CYP3A4的诱导剂包括利福平、巴比妥类药物、吸烟等;而抑制剂则包括红霉素、克拉霉素等。
四、酶促反应动力学1. 酶促反应速率方程:酶促反应速率方程可以描述酶催化反应的动力学过程。
通常情况下,酶促反应速率方程可以写成Michaelis-Menten方程或Lineweaver-Burk方程的形式。
2. 酶促反应动力学参数:酶促反应动力学参数是描述药物代谢动力学过程的重要指标。
药物代谢动力学建模及其应用
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药物代谢动力学建模及其应用药物的代谢是指药物在体内经过一系列化学转化作用产生的代谢物。
药物代谢动力学是指研究药物在体内代谢的过程,以及药物在体内的浓度随时间的变化规律。
药物代谢动力学建模是将药物在体内的代谢过程用数学模型描述出来,以预测药物疗效和药物在体内输送和排泄规律。
本文将从药物代谢动力学建模的四个方面进行探讨:药物在体内的分布过程、药物的消除过程、药物动力学参数的测定和药物代谢动力学建模的应用。
一、药物在体内的分布过程药物在体内的分布过程是指药物进入体内后,在不同组织和器官之间不断地分布。
药物在体内的分布受到多种因素的影响,如药物分子大小、离子状态、蛋白质结合度、血流速度、血管通透性等。
药物在体内的分布过程是指药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄四个阶段中的一部分。
在药物的分布过程中,有一种普遍使用的数学模型叫做生物利用度模型。
该模型将口服药物的生物利用度(F)分为药物的吸收和去除两个部分,用以下公式表示:F = F_abs × F_bio其中,F_abs表示药物在小肠内吸收到经过肝脏之前的生物利用度,通常为50%~90%;F_bio表示药物在肝脏内的代谢效率,通常为0.1~0.9。
药物在体内的分布过程通过这种数学模型来描述,不同药物的F_abs和F_bio取值范围不同,决定了不同药物的作用时间和疗效。
二、药物的消除过程药物消除过程是指药物在体内经过肝、肾、肺等器官的代谢和排泄过程,将药物从体内完全清除。
药物消除的速率是指药物在体内的半衰期(t1/2),通常用药物的排泄速率常数(Kel)来表示,其计算公式如下:Kel = 0.693 / t1/2药物的半衰期和排泄速率常数对药物疗效和副作用有着重要的影响。
药物在体内消除的速度决定了药物在体内的作用时间,也决定了药物副作用的程度。
三、药物动力学参数的测定药物代谢动力学中,药物的各种参数的测定是建模的重要组成部分。
药物动力学参数有药物的最大吸收速率(Vmax)、药物的最小抑制浓度(MIC)、药物的机理消除速率(kM)和药物代谢速率常数(Km)。
药物代谢动力学的模型建立与分析
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药物代谢动力学的模型建立与分析随着药物的广泛应用,对药物代谢动力学的研究也变得越来越重要。
药物代谢动力学是用数学模型来描述药物在体内代谢和排泄的过程,这对于深入了解药物的药理学和毒理学特性以及剂量和给药方案的优化具有非常重要的意义。
本文将介绍药物代谢动力学的模型建立与分析。
一、药物代谢动力学模型的分类药物代谢动力学模型可以分为经典模型和机理模型两类。
1. 经典模型经典模型基于药物浓度与时间的关系,通常使用解析解表示血浆中的药物浓度随时间y(t)的变化情况。
例如,考虑单次给药,药物在血浆中的动力学表现遵循下列公式:y(t) = Dose × (e^-kt - e^-a·t) / (a - k)其中Dose是药物的初始剂量,a和k分别是药物的吸收常数和消除常数。
此外,经典模型还包括阈例模型、生物利用度模型、二室模型等等。
2. 机理模型机理模型是经典模型的进一步发展,可以更好地描述药物代谢的生物学机制,例如药物的吸收、分布、代谢和排泄等。
在机理模型中,药物浓度在不同组织中的分布情况由药物的分布容积Vd决定。
药物的消除通常用药物消除速率常数k表示。
二、药物代谢动力学模型的建立过程药物代谢动力学模型的建立基于药物的生物学特性和实验数据。
建立药物代谢动力学模型的过程通常包括以下步骤:1. 收集实验数据实验数据是建立药物代谢动力学模型的关键。
实验室中可以对药物吸收、分布、代谢和排泄等过程进行测量和监测。
例如,可以通过收集血浆样本来测量药物在体内的浓度。
在小鼠或大鼠等实验动物中,还可以通过获得组织样本来分析药物的分布情况。
2. 选取合适的模型在收集实验数据之后,需要根据药物代谢的生物学机制和实验数据的特点选择合适的模型。
对于一些复杂的药物代谢过程,可能需要结合多个模型来进行建模。
3. 参数估计选取药物代谢动力学模型后,需要估计模型参数,这也是模型建立的关键步骤。
通常使用非线性最小二乘法(NLS)进行参数估计。
药物代谢动力学模型的建立及应用
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药物代谢动力学模型的建立及应用药物代谢动力学模型是药物研究中非常重要的工具,通过对药物在体内的代谢过程进行建模,可以更好地理解药物代谢的机理,预测药物在体内的分布和剂量,从而为新药的设计和临床使用提供科学依据。
一、药物代谢动力学及模型简介药物代谢动力学是研究药物在体内代谢过程的科学,主要包括药物吸收、分布、代谢和排泄四个方面。
其中,药物代谢是药物在体内发挥药效或者产生毒性的过程,通常是经过一系列化学反应将原药物转化为代谢产物或者草酸盐、硫酸盐等化合物并最终被排出体外。
药物代谢是药物研究中一个至关重要的环节,因为药物在体内代谢的速度和效果直接影响药物效果、药物安全性、药物代谢产物的毒性等诸多因素。
药物代谢动力学模型是指用数学和统计学的方法对药物在体内代谢过程进行描述和预测的模型,包括正常时药物代谢的动力学和影响药物代谢的因素。
药物代谢动力学模型常用的包括多项式模型、非线性模型、生理药动学模型等多种类型。
不同类型的模型适用于不同的研究问题和数据类型,选择适当的模型可以提高模型预测的准确性和可靠性。
二、药物代谢动力学模型的建立方法药物代谢动力学模型的建立方法包括药物药代动力学试验、数据采集和数据分析三个步骤。
其中药物药代动力学试验是模型建立的基础,通过在人体或动物体内监测药物在不同时间点的血浆浓度变化,获取药物在体内的代谢动力学数据;数据采集是对药物代谢数据进行预处理,包括数据清洗、插补、归一化等步骤;数据分析是对处理后的数据进行建模和预测,包括选择合适的模型类型、参数拟合和模型评估等步骤。
三、药物代谢动力学模型在药物研究中的应用药物代谢动力学模型在药物研究中有广泛的应用,主要包括以下方面:1、药物代谢机理的解析。
药物代谢动力学模型可以在数学上解析药物代谢机理,揭示药物代谢过程中的半衰期、最大浓度、控制因素等多个关键参数,指导药物的临床应用。
2、药物剂量的优化。
通过药物代谢动力学模型预测药物浓度变化,优化药物剂量,提高药物治疗效果和减少药物的不良反应。
药物代谢动力学模型构建
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药物代谢动力学模型构建药物代谢是指药物在体内的代谢过程,这个过程受到许多因素的影响,包括药物自身的性质、给药途径、代谢酶的活性等等。
药物代谢动力学模型是描述药物代谢过程的一种工具,它可以帮助我们理解药物代谢的基本规律,并且用来预测药物在体内的浓度变化。
本文将着重讨论药物代谢动力学模型的构建过程和应用方向。
一、药物代谢动力学模型的种类药物代谢动力学模型主要有两种类型:经验模型和生理学模型。
经验模型是基于数据建立的,常见的经验模型有案例模型和统计模型。
案例模型主要是基于病人的个体差异而建立的,需要收集病人服药前后的药物浓度数据,并且需要考虑影响药物代谢的其他因素,如年龄、性别、体重等等。
统计模型则是基于大规模的药物代谢数据建立的,一般采用回归分析或者人工神经网络等方法建模。
生理学模型则是基于药物代谢的生理学机制建立的,可以进一步分为生理平衡模型和生理传输模型。
生理平衡模型假设药物在体内与外界(如血液、肝脏、肾脏等)存在平衡,而生理传输模型则假设药物在体内的代谢过程可以归纳为传输过程。
二、药物代谢动力学模型的构建药物代谢动力学模型的构建是一个复杂的过程,需要依据药物代谢机制以及收集的数据进行建模。
核心是确定药物的动力学参数,包括药物的清除率和半衰期。
药物清除率是指单位时间内药物消失的速率,一般用L/h或L/min来表示。
药物的清除率可以通过测量药物在体内消失的速率来确定,比如通过测量两个时间点的药物浓度和体重来计算。
药物半衰期则是指药物在体内消失一半所需要的时间,一般用小时或分钟来表示。
药物的半衰期可以通过测量药物在体内浓度变化的速率来确定,比如通过在不同时间点测量药物浓度来计算。
三、药物代谢动力学模型的应用药物代谢动力学模型有广泛的应用方向,主要是为了帮助医生理解药物在体内的代谢情况以及预测药物的药效和毒性。
其中一些应用方向包括:1. 药物剂量选择 - 药物代谢动力学模型可以帮助医生确定合适的药物剂量,以达到最佳的治疗效果。
药物代谢动力学模型的建立与应用
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药物代谢动力学模型的建立与应用药物代谢动力学是关于药物在体内的吸收、分布、代谢、排泄及其动力学过程的研究。
药物代谢动力学模型的建立与应用,可以帮助我们深入了解药物的药效、毒性、代谢途径和副作用等重要信息,为药物研发和临床应用提供科学依据。
一、药物代谢动力学模型的基本概念药物代谢动力学模型是通过数学公式描述药物代谢动力学的规律性和特征性的模型。
它是利用实验数据,拟合药物在体内的吸收、分布、代谢、排泄的动态过程,建立起来的描述药物在体内解离、分布、代谢、排泄等动力学过程的方程模型,可分为基于体外和体内的模型。
基于体外模型是以计算机模拟或人工模拟体内代谢酶体系来预测药物代谢动力学,由于该模型数据来源容易,所以被广泛应用。
基于体内模型依赖实验研究药物在体内代谢的动态特征,目前仍面临着实验样品来源不足、复杂程度较高、数学描述和理论描述方面有待进一步规范等问题,但同时也能够更准确地预测药物在体内代谢动力学。
二、药物代谢动力学模型的建立基于数学模型来研究药物代谢动力学具有以下优势:1.可以准确反映药物在体内代谢过程的动态特点。
2.可以对药物在人体内不同器官的分布情况、药效、不良反应等进行模拟和预测。
3.可以提供设计安全、有效药物剂量方案的依据。
药物代谢动力学模型的建立需要解决以下基本问题:1.合适的模型结构选择。
根据药物的特点,如药物参与的代谢途径、药物对代谢酶的抑制和诱导作用等,采用适当的数学方程来构建药物代谢动力学模型。
2.实验设计。
为获得足够的药物代谢动力学实验数据,需要设计合理的实验组及方案。
3.数据处理。
通过药物代谢实验获得一系列数据,如血药浓度、药代动力学参数等,数据需要进行统计学分析,获取药物代谢动力学模型的计算公式及参数。
三、药物代谢动力学模型的应用1.剂量个体化。
通过药物代谢动力学模型,可以更好地了解药物在不同人群中的代谢途径和速率,从而合理调整个体化剂量,提高治疗效果、减少药物副作用。
2.药物相互作用。
药物代谢动力学中的药代学模型构建与验证
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药物代谢动力学中的药代学模型构建与验证药物代谢动力学是药物研究中至关重要的一部分,它涉及到药物在人体内的吸收、分布、代谢和排除过程。
药代学模型的构建和验证是药物开发和治疗的关键步骤,通过建立能够预测药物在人体内代谢和排泄情况的模型,可以优化药物治疗方案,提高药物疗效和安全性。
药代学模型的构建首先需要收集药物的体内和体外数据。
体内数据包括药物在人体内的浓度-时间曲线数据,这些数据可以通过在受试者身上进行药物浓度监测实验得到。
体外数据包括药物在体外的代谢、吸收和排泄速率常数等相关参数,这些数据可以通过体外实验和体外研究获得。
在收集到足够的数据后,药代学模型的构建主要分为非整数和整数模型两种类型。
非整数模型主要基于数理统计模型(如线性回归模型和非线性回归模型)和机器学习算法(如人工神经网络和支持向量机)进行构建。
这些模型可以通过优化算法和模型选择方法进行参数估计和模型选择。
整数模型则是基于解析解方程的构建,常见的整数模型包括生理药代学模型和机械药代学模型。
生理药代学模型是基于人体生理学原理的数学模型,可以用来描述药物在人体内的吸收、分布、代谢和排泄过程。
机械药代学模型则是基于实验数据和数据拟合的解析解方程,可以用来描述药物在体外的代谢过程。
在构建药代学模型后,需要对模型进行验证。
模型验证的目的是评估模型的预测能力和稳定性。
常用的模型验证方法包括交叉验证、外部验证和模型选择。
交叉验证是将数据集分为训练集和测试集,用训练集训练模型,然后用测试集评估模型的预测能力。
外部验证是将模型应用于独立的数据集,用来评估模型在新数据上的预测表现。
模型选择则是通过比较不同模型的预测精度和复杂度来选择最优模型。
药代学模型的构建和验证一般涉及到很多影响模型表现的因素。
其中最主要的因素是药物的理化性质、给药途径和代谢途径等。
药物的理化性质直接影响药物在体内的吸收和分布,例如溶解度、油水分配系数等。
给药途径决定了药物的吸收速率和吸收程度,例如口服、静脉注射等。
第十章 生理药物代谢动力学模型及其应用实践

即:
224
∑ Clint =
Vmax,i K m,i + CuL
(10-6)
式中Vmax,i和Km, i分别为最大酶促反应速度和相应的米-曼氏常数, CuL 为药酶部位游离药
物浓度, i为第 i 个酶, L代表肝脏。 当Km>>CuH时,10-6 式改写为:
∑ Clint = Vmax,i / K m,i
2.药物肝脏首过效应(first-pass effect) 口服药物在进入血液循环之前,先通过肝门静脉,后进入肝脏。如不考虑制剂、肠壁代 谢,药物的最大生物利用度为 F。 如某药物,静脉给药 200 mg后,测得尿累积排泄量为 5 mg, 血浆药物浓度-时间曲线下 面积AUC为 140 mg.min/l, 血液/血浆药物浓度比为 1.2, 总的血浆清除率 200/140=1.43 l/min, 折算为相当于全血的清除率为 1.43÷1.2=1.19 l/min,尿中原形药物排泄分数为 5/200×=5%, 肾 清 除 率 =1.19×5%=0.06 l/min 。 假 定 药 物 的 排 泄 仅 发 生 在 肾 脏 , 肝 脏 中 药 物 清 除 率 ClL=1.19-0.06=1.13 l/min 。 假 定 肝 脏 血 流 速 率 Q 为 1.35 l/min , 肝 药 物 摄 取 率 E=1.13/1.35=0.837, 药物的最大口服生物利用度F=1-0.837=0.163,即该药物的最大口服生物 利用度 16.3%。从药物代谢动力学而言,无论怎样改剂型也无法提高该药的口服生物利用度。 由于存在其它如制剂本身和胃肠道代谢等因素,实际上生物利用度将进一步降低。 二) 胆汁清除 药物包括代谢产物可以有胆汁中排泄。多数药物的胆汁清除率很低。但也有一些药物胆 汁清除率较高。高胆汁清除的药物往往具有以下特点:(1)该药物是主动分泌的;(2)药 物有较大的极性;(3)有较大的分子量。药物从肝脏进入胆管往往是主动分泌过程。药物由 胆汁进入肠管后,部分再被吸收。II 相代谢产物如葡萄糖醛酸结合物在肠道菌群作用下,水 解释放原形药物,也可以再吸收,如此形成肝肠循环。药物在胆汁的排泄存在种属差异。一 般来说,药物在小鼠、大鼠、犬中排泄能力强,而在兔、豚鼠、猴和人中排泄能力弱。 三) 肾清除 肾小球滤过是肾脏主要的消除方式。除此之外, 肾小管分泌和重吸收也是影响肾脏药物
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f uClint
肝清除率
低低摄摄取取
平行管模 型
肝清除
胆汁清除
肝清除和肝清除率 1
肾清除
表10-1 列举了几种高摄取、中等摄取和低摄取的药物
低摄取(E<0.3)
中摄取(0.3< E<0.7)
高摄取(E>0.7)
卡马西平(carbamazepine)
阿司匹林(aspirine)
普萘洛尔
安定(diazepam)
离体肝脏或肾脏灌流技术, 测得摄取率(E)
利用口服药物的绝对生物利用度,求得肝摄取率E
利用静注射给药后,分析不同时间血浆中药物浓度和尿药排泄分 数,进而求得肾脏清除率和肝脏的清除率
利用动物种属间比放关系求算另一种属的参数
三、生理药物代谢动力学模型参数的来源
其他参数
PRECISION, DETAIL ACCURATE
第二节 药物在组织中的命运
药物进入组织中的速率主要受组织血流灌 注速率的控制。
血流灌注速率限制性 (perfusion-rate limited) 模型
膜限制性(membrane limited)模型
毛细血管膜的通透性成为药物进入组织 的主要限制因素。如脑、睾丸等
组织 模型
第二节 药物在组织中的命运
CT ,i CA
1
Kp
z /
kT
Kp
AUC T AUC A
/ (1 E )
对于大多数药物来说, kT>>z, 则: Kp,app=Kp
三、生理药物代谢动力学模型参数的来源
PRECISION, DETAIL ACCURATE
DATA ACCESSIBILITY INTELLIGENCE
药物的清除率
体外肝微粒体酶促反应求算酶活性参数(Vmax、Km), 从而求 算内在清除率(Clint=Vmax/Km)
肝清除
胆汁清除
肾清除
药物肝脏首过效应(first-pass effect) 2
肝清除
胆汁清除
肾清除
肝清除
胆汁清除
肾清除
肝清除
胆汁清除
肾清除
药物在小鼠、大鼠 、犬中排泄能力强
种属 差异
在兔、豚鼠、猴和 人中排泄能力弱
胆汁清除
高胆汁清除 药物特点
药物是主动分泌的
药物有较大的极性
有较大的分子量
肝清除
奎尼丁(quinidine)
可卡因(cocaine)
萘普生(naproxen)
可待因(codeine)
去甲丙咪嗪(desipramine)
硝基安定(nitrozepam)
尼非地平(nifedipine) 利多卡因
苯妥因(phenytion)
派替啶(pethidine)
苯巴比妥(Phenobarbital)
第十章 生理药物代谢 动力学模型及其实践
汇报人:罗晴
1
概述
2 药物在组织中的命运
整体生理药物代谢动力学模型
3
的建立
第一节 概述
经验模型
传统的房室 模型
生理药代药效动力 学模型
生理上
再循环模型
混杂药代动力 学模型
全身生理药代动 力学模型
第一节 概述
发展
Theorell 提出了PBPK model
吗啡(morphine)
茶碱(theophylline)
尼古丁(nicotine)
水杨酸(salicylic acid)
硝酸甘油(nitroglycerin)
华法林(warfarin)
维拉帕咪(verapamil)
普鲁卡因胺(procainamide)
镇痛新(pentazocine)
甲磺丁脲(tolbutamide)
胆汁清除
肾清除
肝清除
胆汁清除
肾清除
肝清除
胆汁清除
肾清除
二、分布
组织中药物速 率变化
VT
dCT dt
QT Cin QT Cout
Kp
Kp
CT,ss Cin,ss
CT,ss Cout,ss
稳态分布容积 VT,ss ➢非消除性组织
VT,ss VT Kp
➢消除性组织
VT,ss VT Kp(1 E)
生理学、解剖学参数
生化参数
药物热力学性质
药物与机体相互作用的性质
定量地描述病 理、生理参数 变化对药物处
置的影响
预测药物在人体 血液及组织中的
浓度
应用
1 概述
2 药物在组织中的命运
3
整体生理药物代谢动力学模型 的建立
第二节药物在组织中的命运
基于生理特性的组织房 室模型
药量变化速率=进入速率-输出速率-消除速率+合成速率
二、分布
表 10-2. 乙酰普鲁卡因胺在大鼠和人组织中分布平衡时间(tss)、分布容积(VT, ss )
组织
体积
脑 肺 心 肝 胃肠 肾 肌肉 皮肤 脂肪 动脉血 静脉血
ml 1.2 1.2 1.0 11.0 11.0 2.0 125.0 43.8 10.0 6.8 13.6
fuClint,肝, ml/min fuClint,肾, ml/min
药物热力学方面 转运与转化 药物理化性质
二、整体生理药物代谢动力学模型
三、物质平衡方程
添加标题
一般组织(T)
肝脏(L)
混合静脉室(V)
VT dCT dt QTCA QTCT Kp
VLdCLV dt
QL QS QG CA QLCL KL
QGCG KG QSCS KS
fuVmax,i CL KL
血流灌 注限制 性的消 除模型
一、药物清除模型及清除率
肝清除
胆汁清除
肾清除
肝清除
胆汁清除
肾清除
肝清除
胆汁清除
肾清除
肝清除
胆汁清除
肝清除和肝清除率 1
充分搅拌 模型
高摄取
肾清除
当Q<<Clint时:
Cl QfuC时
Cl
Qf uClint Q f uClint
T min 0.85 0.05 0.52 1.45 2.00 0.57 31.99 12.26 5.44
体积 L 1.5 1.2 0.3 1.5 2.4 0.3
30.0 7.80 12.2 1.80 3.60
70 kg人
QT L/min
VT, ss L
0.76
1.17
6.33
2.15
0.24
0.65
1937
数学模型与生物系统结合
1966
Bischoff 等根据解剖学特性知识,在模型
中将各组织器官用血流流向网络加以连接。
Bellman等提出的由毛细血管、细胞和
1960
细胞间隙构成的能够解析的模型, 并将
该模型用于化疗药物的研究中。
生理药物代谢动力学模型——房室建立依据
预测任何组织器官中药物浓 度及代谢产物的经时过程
DATA ACCESSIBILITY INTELLIGENCE
透血析浆平蛋衡白法结、合超率滤和法 游离分数
1 概述 2 药物在组织中的命运 3 整体生理药物代谢动力学模型的建立
收集资料
模型的验证 和修订 组织中药物 浓度预测
整体生理药物代 谢动力学模型
物质平衡方程
一、收集资料
收集资 料
解剖学 生理、生化
250 g 大鼠
QT ML/min
Kp ml/g
VT, ss ml
1.1
0.78 0.9
44.5
1.79 2.1
4.2
2.18 2.2
14.7
1.94 19.6
12.0
2.18 24.0
11.4
3.25 5.3
6.8
1.74 217.5
4.5
1.26 55.2
1.8
0.98 9.8
1.33 2.51
1.58
2.81
1.20
5.23
1.24
0.80
3.0
52.20
1.95
9.83
0.26
11.96
T min 1.54 0.34 2.73 1.84 4.36 0.79 17.40 5.04 45.98
0.054 0.266
[引自刘晓东等,中国药理学报,1992,13:97-103]
三、生理药物代谢动力学模型参数的来源
Km,i fuCL KL
VV dCV dt
QiCi Ki QCV g t
质量原理
四、组织中药物浓度预测
(引自刘晓东等,中国药理学报, 1992,13:97-103)
图 10-6. 250 g 大鼠静脉注40 mg/kg 乙酰普鲁卡因后组织 中药物浓度模拟值与实测值
PRECISION, DETAIL ACCURATE
DATA ACCESSIBILITY INTELLIGENCE
Kp值测定
Kp
方法
稳态给药法
非消除性组织
其他方法
稳态给药方法
Kp
CT ,ss C A,ss
消除性组织
Kp
CT ,ss CA,ss
/ (1
E)
面积法 其它方法
Kp
AUC T AUC A
K
面积法 p,app
生理学和解剖学参 数
Kp值测定
药物的清除率 其他参数
三、生理药物代谢动力学模型参数的来源
PRECISION, DETAIL ACCURATE
DATA ACCESSIBILITY INTELLIGENCE
生理学和解剖学参数