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PK/PD建模實踐——NONMEM軟件入門 
定 價：98 元
9 7 3 8 6 7 1 1 5 2 2 2 3 讀者對象:《PK/PD建模實踐——NONMEM軟件入門》可供在新藥研發(fā)、臨床實踐和藥物監(jiān)管中從事或關(guān)注定量藥理學(xué)的研究人員或工作者參考使用。 
《PK/PD建模實踐——NONMEM軟件入門》在簡要介紹定量藥理學(xué)學(xué)科相關(guān)基本原理的基礎(chǔ)上,緊密結(jié)合NONMEM 軟件的應(yīng)用,通過一系列群體藥物動力學(xué)和群體藥物動力學(xué)-藥效動力學(xué)的實例,從數(shù)據(jù)需求、模型構(gòu)建/評估到質(zhì)量控制等角度進行了詳盡的表述,包括相關(guān)數(shù)據(jù)的圖像分析和數(shù)據(jù)集構(gòu)建、建模和仿真的模型代碼、模型的應(yīng)用、模型結(jié)果的圖形解析和各項內(nèi)容的詮釋以及模型評價等。
《PK/PD建模實踐——NONMEM軟件入門》可供在新藥研發(fā)、臨床實踐和藥物監(jiān)管中從事或關(guān)注定量藥理學(xué)的研究人員或工作者參考使用。
周田彥，北京大學(xué)藥學(xué)院，博導(dǎo)，1999年至今在北京大學(xué)藥學(xué)院主講《高等藥物動力學(xué)》《生物藥劑學(xué)與藥物動力學(xué)》等課程，曾多次獲得教師獎。長期從事定量藥理學(xué)以及藥物代謝酶相關(guān)研究和應(yīng)用，是北京大學(xué)/輝瑞公司定量藥理學(xué)高級培訓(xùn)中心核心成員。現(xiàn)任北京大學(xué)藥學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，中國藥理學(xué)會定量藥理學(xué)專業(yè)委員會委員，國家自然科學(xué)基金及北京市等省部級自然科學(xué)基金評審專家，國家食品與藥品管理局新藥評審專家，中國臨床藥理學(xué)與治療學(xué)雜志編委，以及10余個國內(nèi)外相關(guān)專業(yè)期刊的評審。主持多項國家自然科學(xué)基金及北京市/教育部自然科學(xué)基金項目。發(fā)表論文90余篇，編寫教材與專著6部，申請專利5項。
第1章 定量藥理學(xué)的應(yīng)用 1
1.1 概述 1 1.2 稀疏數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用 2 1.3 定量藥理學(xué)的影響 4 1.4 臨床實例 5 參考文獻 7 第2章 群體模型的概念及術(shù)語 9 2.1 概述 9 2.2 模型要素 10 2.3 個體模型 11 2.4 群體模型 12 2.4.1 固定效應(yīng)參數(shù) 12 2.4.2 隨機效應(yīng)參數(shù) 13 2.5 個體間隨機變異(L1)模型 16 2.5.1 加和型變異 17 2.5.2 比例型變異 17 2.5.3 指數(shù)型變異 18 2.5.4 針對個體間變異的來源進行建模 18 2.6 觀測值中的隨機變異(L2)模型 19 2.6.1 加和型變異 19 2.6.2 比例型變異 20 2.6.3 混合型變異 21 2.6.4 對數(shù)型誤差模型 23 2.6.5 RV表達式與預(yù)測濃度之間的關(guān)系 23 2.6.6 RV大小的意義 25 2.7 估算方法 25 2.8 目標(biāo)函數(shù) 26 2.9 貝葉斯估計 26 參考文獻 26 第3章 NONMEM概述及NM-TRAN控制文件編輯 27 3.1 概述 27 3.2 NONMEM系統(tǒng)的構(gòu)成 27 3.3 一般規(guī)則 29 3.4 控制文件的必需組件 30 3.4.1 $PROBLEM 30 3.4.2 $DATA 31 3.4.3 $INPUT 34 3.5 用NM-TRAN指定模型 34 3.5.1 為特定的PK模型調(diào)用PREDPP子程序 34 3.5.2 在$PK模塊中指定模型 37 3.5.3 在$ERROR模塊中指定殘留變異 43 3.5.4 使用$PRED模塊指定模型 47 3.6 以$THETA、$OMEGA和$SIGMA指定初始估算值 48 3.7 請求執(zhí)行估算和相關(guān)選項 54 3.8 請求參數(shù)估算值的精度 59 3.9 控制輸出 60 參考文獻 62 第4章 數(shù)據(jù)集 63 4.1 概述 63 4.2 數(shù)據(jù)集的排列 64 4.3 數(shù)據(jù)集中的變量 67 4.3.1 TIME 68 4.3.2 DATE 68 4.3.3 ID 69 4.3.4 DV 70 4.3.5 MDV 71 4.3.6 CMT 71 4.3.7 EVID 72 4.3.8 AMT 73 4.3.9 RATE 74 4.3.10 ADDL 75 4.3.11 II 76 4.3.12 SS 77 4.4 靈活構(gòu)建數(shù)據(jù)集以應(yīng)用于各種替代模型 77 4.5 事件記錄示例 77 4.5.1 指定時間的可選方式 77 4.5.2 輸注和零級輸入 78 4.5.3 ADDL的使用 79 4.5.4 穩(wěn)態(tài)法 79 4.5.5 達穩(wěn)態(tài)前后的樣本 80 4.5.6 穩(wěn)態(tài)方案中的計劃外給藥 80 4.5.7 給藥間隔無規(guī)律的穩(wěn)態(tài)給藥 81 4.5.8 多種給藥途徑 82 4.5.9 多重因變量數(shù)據(jù)的建模 82 4.5.10 用于$PRED的數(shù)據(jù)集 83 4.6 給藥和觀測之外的內(nèi)容 83 4.6.1 其他數(shù)據(jù)項 83 4.6.2 協(xié)變量隨時間的變化 85 4.6.3 標(biāo)題行的引入 85 參考文獻 86 第5章 模型構(gòu)建的典型流程 87 5.1 概述 87 5.2 分析計劃 88 5.3 分析數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建 89 5.4 數(shù)據(jù)集的質(zhì)量控制 90 5.5 探索性數(shù)據(jù)分析 91 5.5.1 EDA：群體描述 91 5.5.2 EDA：劑量相關(guān)的數(shù)據(jù) 94 5.5.3 EDA：濃度相關(guān)的數(shù)據(jù) 95 5.5.4 EDA：大數(shù)據(jù)集的注意事項 105 5.5.5 EDA：總結(jié) 107 5.6 基礎(chǔ)模型的構(gòu)建 107 5.6.1 標(biāo)準(zhǔn)模型診斷圖及其解讀 108 5.6.2 隨機效應(yīng)的估算 119 5.6.3 參數(shù)估算值的精確度(基于$COV步驟) 125 5.7 協(xié)變量評價 126 5.7.1 協(xié)變量評價方法 128 5.7.2 協(xié)變量選擇的統(tǒng)計基礎(chǔ) 128 5.7.3 表示參數(shù)-協(xié)變量關(guān)系的診斷圖 130 5.7.4 協(xié)變量-參數(shù)關(guān)系的典型函數(shù)形式 133 5.7.5 中心化協(xié)變量效應(yīng) 140 5.7.6 正向選擇過程 143 5.7.7 全量模型的評估 148 5.7.8 反向剔除過程 150 5.7.9 其他協(xié)變量評價方法 151 5.8 模型的優(yōu)化 152 附：推薦的分析計劃的內(nèi)容 155 參考文獻 156 第6章 NONMEM輸出結(jié)果的解讀 159 6.1 概述 159 6.2 輸出文件的描述 159 6.3 NONMEM報告文件 160 6.3.1 NONMEM相關(guān)輸出結(jié)果 160 6.3.2 PREDPP相關(guān)輸出結(jié)果 161 6.3.3 計算過程的輸出 161 6.3.4 目標(biāo)函數(shù)最小值與最終參數(shù)估算值 163 6.3.5 協(xié)方差步驟的輸出結(jié)果 167 6.3.6 其他輸出結(jié)果 168 6.4 錯誤信息的解讀與解決 168 6.4.1 NM-TRAN錯誤 169 6.4.2 $ESTIMATION步驟失敗 170 6.4.3 $COVARIANCE步驟失敗 170 6.4.4 PREDPP錯誤 172 6.4.5 其他類型的NONMEM錯誤 173 6.4.6 FORTRAN編譯器或其他運行時錯誤 173 6.5 問題診斷的一般建議 174 附：混合模型代碼示例 176 參考文獻 177 第7章 個體參數(shù)值的應(yīng)用 178 7.1 概述 178 7.2 貝葉斯理論和個體參數(shù)值 180 7.3 個體參數(shù)值的獲得 182 7.4 個體參數(shù)值的應(yīng)用 183 7.4.1 特定個體暴露量的估算 184 7.4.2 個體暴露量的組間比較 189 參考文獻 190 第8章 模型評價的介紹 191 8.1 概述 191 8.2 內(nèi)部驗證 191 8.3 外部驗證 192 8.4 預(yù)測性能的評估 193 8.5 目標(biāo)函數(shù)映射 195 8.6 杠桿分析 198 8.7 自舉法過程 200 8.8 可視化與數(shù)值預(yù)測檢驗過程 201 8.8.1 VPC過程 201 8.8.2 VPC結(jié)果的展示 202 8.8.3 數(shù)值預(yù)測檢驗過程 206 8.9 后預(yù)測檢驗過程 206 參考文獻 207 第9章 自定義模型 209 9.1 概述 209 9.2 $MODEL 211 9.3 $SUBROUTINES 212 9.3.1 通用線性模型(ADVAN5和ADVAN7) 213 9.3.2 通用非線性模型(ADVAN6,ADVAN8,ADVAN9和ADVAN13) 214 9.3.3 $DES 215 9.4 一組示例 216 9.4.1 分數(shù)已定義的零級和一級吸收過程 216 9.4.2 分數(shù)未知的一級速率的序貫吸收 218 9.4.3 分數(shù)未知的零級和一級的并行吸收 219 9.4.4 分數(shù)未知的并行的一級吸收過程 221 9.4.5 零級速率輸入至儲庫隔室 222 9.4.6 原藥和代謝產(chǎn)物模型：微分方程 223 參考文獻 225 第10章 PK/PD模型 226 10.1 概述 226 10.2 在NONMEM中進行PD建模 227 10.3 $PRED 228 10.3.1 直接效應(yīng)PK/PD模型示例：數(shù)據(jù)集包含PK濃度值 228 10.3.2 直接效應(yīng)PK/PD模型示例：PK來自計算濃度 231 10.4 $PK 231 10.4.1 特定ADVAN (ADVAN1-ADVAN4和ADVAN10-ADVAN12) 232 10.4.2 通用ADVAN (ADVAN5-ADVAN9和ADVAN13) 233 10.4.3 PREDPP：效應(yīng)隔室鏈?zhǔn)侥Ｐ褪纠?PD寫在$ERROR) 233 10.4.4 PREDPP：間接效應(yīng)模型示例(PD寫在$DES) 234 10.5 奇異型數(shù)據(jù)：非連續(xù)型數(shù)據(jù)的分析 237 10.6 PD模型的復(fù)雜性 238 10.7 結(jié)果的表達 239 參考文獻 239 第11章 仿真的基本原則 241 11.1 概述 241 11.2 仿真計劃 241 11.2.1 仿真組成部分 242 11.2.2 輸入-輸出模型 242 11.2.3 協(xié)變量分布模型 246 11.2.4 試驗執(zhí)行模型 248 11.2.5 研究的重復(fù) 249 11.2.6 仿真數(shù)據(jù)分析 250 11.2.7 運用仿真進行決策 250 11.3 其他仿真相關(guān)的注意事項 251 11.3.1 種子值 251 11.3.2 考慮參數(shù)不確定性 252 11.3.3 限制隨機效應(yīng)或響應(yīng) 252 附：11.1 仿真輸出例子 253 附：11.2 具有不同種子值的仿真輸出示例 254 附：11.3 帶有參數(shù)不確定性的仿真 255 參考文獻 259 第12章 質(zhì)量控制 260 12.1 概述 260 12.2 數(shù)據(jù)分析計劃的質(zhì)量控制 260 12.3 分析數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建 261 12.3.1 探索性數(shù)據(jù)分析及其在數(shù)據(jù)集質(zhì)量控制中的作用 262 12.3.2 數(shù)據(jù)收集中的質(zhì)量控制 262 12.4 模型構(gòu)建的質(zhì)量控制 263 12.4.1 NM-TRAN控制文件的質(zhì)量控制 264 12.4.2 作為質(zhì)量控制的模型診斷圖和模型評價步驟 265 12.5 質(zhì)量控制記錄文件 265 12.6 總結(jié) 266 參考文獻 266 后記 268 英文索引 269 中文索引 273
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