イベント名 | 薬物動態解析 入門(2) 非コンパートメント解析(講義と演習) |
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開催期間 |
2023年08月18日(金)
10:30~16:30 ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
会場名 | Live配信セミナー(リアルタイム配信) |
会場の住所 | 東京都 |
お申し込み期限日 | 2023年08月18日(金)10時 |
お申し込み受付人数 | 30 名様 |
お申し込み |
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薬物動態解析 入門(2)
非コンパートメント解析(講義と演習)
~データの特性を捉えるのに便利なため、モデリングを行う際にきわめて強力な武器になります~
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繰り返しの復習受講にも、初めて受講する方にもおすすめ!
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【レベル1】初心者 | 新入社員、若手、他部門からの異動 ※ほぼ未経験者の方 |
【レベル2】初 級 | ・新入社員(薬学系) ・若手(数年会社での業務経験あり)、 ・他部門からの異動者(薬物動態データとアクセスあり) ※パラメータに多少馴染んでいる方 |
【レベル3】初中級 | 解析業務経験あり ※業務経験が実際にあり動かしている方 |
【レベル4】中 級 | 簡単なモデリング&シミュレーション経験がある方 |
【レベル5】中上級 | コンパートメントモデル、生理学薬物速度論モデル経験者 |
講師 |
薬物動態塾 / 武蔵野大学 客員教授 加藤 基浩 氏 (元・中外製薬)
専門分野:薬物動態全般、薬物速度論、薬物間相互作用、ヒトクリアランス予測、PK/PD解析、バイオ医薬品の薬物動態
【講師紹介】
趣旨 |
薬物動態解析入門の第2弾は、非コンパートメント解析です。非コンパートメント解析としてモーメントとデコンボリューション解析があります。大学・企業ともに先ず行う最初の薬物動態解析は、モーメント解析です。コンパートメント解析に比べあまり取り上げられていないため、その重要性があまり知られていません。さらに、充分に理解していなことによるデータの誤解釈も見受けられます。モーメントとデコンボリューション解析は、データの特性を捉えるのに便利なため、モデリングを行う際にきわめて強力な武器になります。モデリング&シミュレーションを行うにあたり、非コンパートメント解析を理解している、していないで、解析力に大きな差が生じます。うまくデータがモデルにフィットしない原因が、かなりの確率で解消されます。簡単であり、奥が深い、解析法です。すべての薬物動態研究者が理解しておくべき必須の解析法と考えます。
プログラム |
1. 医薬品開発における薬物動態解析
2. モデル非依存解析がなぜ重要か?
3. モーメント解析 (知っていそうで知らないモーメント解析)
(1) モーメント解析とは(平均滞留時間(MRT)説明できますか?)
(3) クリアランスと分布容積
(3) 尿中排泄データからの求め方
(4) ラプラス変換との関係(コンパートメントモデルを例にして)
(5) 生理学的薬物速度論モデル解析との関係
(6) 非線形動態におけるAUC、MRT、分布容積
(7) 誤解釈を招く解析例
演習
4. デコンボリューション (吸収評価に有用、理解すると応用範囲が広い)
演習
5. Wagner-Nelson法 (徐放化製剤の評価に有用、シミュレーションも可能)
演習
6. Loo-Riegelman法
7. 実際の解析への利用
(1) 吸収評価(モーメント、デコンボリューション、Wagner-Nelson法)
(2) 代謝物の評価
(3) 生理学的薬物速度論で用いる組織モデルの構築
(4) 非線形動態におけるバイオアベイラビリティ評価(Wagner-Nelson法)
等
8. 演習
9. 質疑応答
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」(遷移先WEBサイト)よりご確認ください。
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