SimBiology
Modella, simula e analizza sistemi biologici
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SimBiology® fornisce app e strumenti programmatici per modellare, simulare e analizzare sistemi dinamici, concentrandosi sulla farmacologia quantitativa dei sistemi (QSP) e su applicazioni farmacocinetiche basate sulla fisiologia (PBPK) e farmacocinetiche/farmacodinamiche (PK/PD). Consente di creare modelli in modo interattivo usando l’editor di diagrammi a blocchi di SimBiology oppure in modo programmatico con il linguaggio MATLAB®. È possibile creare i propri modelli partendo da zero, importarli come file formattati SBML oppure costruirli sulla base degli esempi contenuti in SimBiology.
SimBiology offre una varietà di tecniche per analizzare i modelli basati su ODE a diversi livelli di complessità e dimensioni. È possibile eseguire simulazioni per valutare la fattibilità del target, prevedere l’efficacia e la sicurezza di un farmaco e individuare programmi di dosaggio ottimali. È possibile individuare parametri e percorsi chiave servendosi di analisi di sensibilità globale e locale e valutare la variabilità biologica tramite l’esecuzione di sweep dei parametri. Per stimare i parametri, è possibile eseguire il fitting dei dati usando la regressione non lineare e tecniche a effetti misti non lineari, oltre a eseguire analisi non compartimentali (NCA).
Un luogo di incontro per gli scienziati che lavorano nel campo della modellazione QSP, PBPK e PK/PD con SimBiology e MATLAB.
Costruisci modelli di farmacologia quantitativa dei sistemi (QSP), farmacocinetica basata sulla fisiologia (PBPK) o farmacocinetici/farmacodinamici (PK/PD) proprio come li disegneresti su un foglio di carta usando SimBiology Model Builder.
Utilizza l’editor per trascinare e rilasciare diagrammi a blocchi o gli strumenti programmatici per creare modelli QSP, PBPK o PK/PD. Importa i modelli esistenti dai file SBML (Systems Biology Markup Language).
Utilizza le varianti del modello per memorizzare una serie di valori parametrici o di condizioni iniziali che differiscono dalla configurazione del modello base. Simula facilmente pazienti virtuali, farmaci candidati, scenari alternativi e ipotesi di tipo what-if senza creare più copie del modello.
Definisci e valuta le strategie di dosaggio. Valuta i benefici delle terapie di combinazione e determina le strategie di dosaggio ottimale combinando programmi di dosaggio mirati per diverse specie di modelli.
Simula il comportamento dinamico del tuo modello utilizzando una varietà di risolutori deterministici e stocastici con SimBiology Model Analyzer o degli strumenti programmatici.
Seleziona uno o più tra i risolutori deterministici disponibili, inclusi i risolutori di ODE MATLAB e i risolutori SUNDIALS, oppure scegli uno dei risolutori stocastici, inclusi l’algoritmo di simulazione stocastica (SSA), tau-leaping esplicito e tau-leaping implicito.
Scegli le unità più appropriate per il tuo modello; per esempio, specifica la quantità della dose in milligrammi, la concentrazione del farmaco in nanogrammi/millilitri e il volume del plasma in litri. Gli strumenti per la conversione delle unità convertono tutte le quantità nel tuo modello e i dati in un sistema di unità coerente.
Accelera le simulazioni di modelli di grandi dimensioni o le simulazioni Monte Carlo convertendo i modelli in codice C compilato. Migliora ulteriormente le prestazioni distribuendo le simulazioni su più core, cluster o risorse di Cloud Computing utilizzando Parallel Computing Toolbox™.
Calcola i parametri farmacocinetici di un farmaco a partire dalle misurazioni di decorso della concentrazione del farmaco senza presupporre un modello compartimentale. Esegui le NCA sia sui dati sperimentali che su quelli di simulazione per il dosaggio singolo o multiplo, mediante campionamento sparso o seriale.
Stima i parametri utilizzando i metodi di stima locale o globale e calcola gli intervalli di confidenza dei parametri e delle previsioni del modello. Esegui il fitting di ciascun gruppo in modo indipendente per generare stime specifiche per gruppo o esegui contemporaneamente il fitting di tutti i gruppi per stimare una singola serie di valori.
Utilizza i metodi NLME per eseguire il fitting dei dati di popolazione mediante l’approssimazione stocastica di massimizzazione delle aspettative (SAEM), la stima condizionale del primo ordine (FOCE), la stima del primo ordine (FO), l’approssimazione lineare a effetti misti (LME) o l’approssimazione LME protetta.
Componi programmi di analisi usando le fasi di analisi integrate nell’app SimBiology Model Analyzer. Utilizza i cursori per esplorare in modo interattivo gli effetti delle variazioni subite dai parametri o dai programmi di dosaggio sui risultati del modello.
Esplora gli effetti delle variazioni nelle quantità di modellazione sulla risposta del modello eseguendo analisi di sensibilità globale o locale. Serviti dell’analisi di sensibilità globale per capire quali sono gli input che guidano la risposta del modello nello spazio dei parametri e informa la strategia di stima dei parametri.
Utilizza SimBiology in modo programmatico con gli script MATLAB per automatizzare le analisi e creare analisi personalizzate. È anche possibile usare gli strumenti creati dalla community come add-on per eseguire analisi personalizzate sul proprio modello SimBiology, come le simulazioni di popolazioni virtuali.
Crea app usando App Designer, inseriscile in un pacchetto con MATLAB Compiler™ e ospitale con MATLAB Web App Server™. I tuoi collaboratori potranno accedere alle app per il web ed eseguirle con un semplice browser, senza dover installare nessun software.