イベント名 | 薬物間相互作用-実践編(講義と演習) <薬物間相互作用の予測法と予測特性> |
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開催期間 |
2025年02月21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 | オンライン |
お申し込み期限日 | 2025年02月21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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薬物間相互作用-実践編(講義と演習)
<薬物間相互作用の予測法と予測特性>
【実践編:種々のヒトにおける薬物間相互作用の予測法を演習として経験し、
予測特性を理解する】
<<2025年の薬物動態解析セミナーラインナップ>>
※好評につき、2025年も下記予定にて開催いたします※
■2月 |
■3月 |
■4月 「ヒトにおける薬物動態予測(1)-GLと動物からの予測」 「ヒトにおける薬物動態予測(2)-in vitroデータとPBPKモデルからの予測」 |
■5月 「PK/PD解析入門」 |
■6月 「はじめての薬物動態学-基礎編」 |
■7月 「薬物動態解析入門1-コンパートメントモデル解析」 |
■8月 「薬物動態解析入門2-非コンパートメントモデル解析」 |
■9月 「薬物動態解析入門3-生理学的薬物速度論モデル解析」 |
■10月 「創薬における薬物動態スクリーニング」 |
■11月 「薬物動態分野(非臨床)で用いる基礎統計学」 |
■12月 「バイオ医薬品の薬物動態学」 |
2/14【入門編:薬物間相互作用試験での相互作用メカニズム、評価法、計算法など、データ取得を学ぶ】 2/21【実践編:種々のヒトにおける薬物間相互作用の予測法を演習として経験し、予測特性を理解する】
<< 演習主体で行います。>>
◆ 薬物間相互作用の予測は、簡単な静的(static)予測と動的(dynamic)がある。
◆ 同じ阻害剤でも予測法により、予測結果が異なり、リスク評価の考え方も異なる。 (コンパートメントモデル、非コンパートメント、生理学的薬物速度論モデル解析の知識が必要です。) ⇒下記レベル表※の【レベル3~4】 ※<本セミナーシリーズのレベル感の目安>
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<2025年 薬物動態解析シリーズ (1) (2) (3) > ※好評につき、2025年も開催を予定しております※ (近日UP予定) |
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(1)コンパートメント (7月開催予定) |
薬物動態解析1:コンパートメント解析【入門・実践 2日間コース】 【入門】薬物動態解析入門1-コンパートメント解析(講義と演習) 【実践】実践!薬物動態解析1-コンパートメントモデル解析 |
(2)非コンパートメント (8月開催予定) |
薬物動態解析2:非コンパートメント解析【入門・実践 2日間コース】 【入門】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) 【実践】実践!薬物動態解析2-非コンパートメントモデル解析 |
(3)生理学的薬物速度論(PBPK) (9月開催予定) |
薬物動態解析3:生理学的薬物速度論(PBPK)【入門・実践 2日間コース】 【入門】薬物動態解析入門3-生理学的薬物速度論(PBPK)解析(講義と演習) 【実践】実践!薬物動態解析3-生理学的薬物速度論(PBPK)モデル解析 |
『薬物動態解析シリーズ (1) (2) (3) 全6日間コース』 【入門】3日間コース 【実践】3日間コース |
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】
プログラム |
<講習会のねらい>
薬物間相互作用-入門編では、データ取得部分の基礎を扱っています。実践編では、種々のヒトにおける薬物間相互作用の予測法を演習として経験していただき、予測特性を理解していただきます。演習主体で行います。薬物間相互作用の予測は簡単な静的(static)予測と動的(dynamic)があります。ガイダンス法には、basic法、mechanistic static法など複数の予測法が記載されており、予測法により基準が異なっています。それぞれの予測法を経験していただき、予測特性を知っていただきます(false negative予測を避けるため、過大評価している)。さらに反復投与時の酵素阻害、酵素誘導の予測を、生理学薬物速度論モデルを用いて経験していただきます。
初中級、中級向き
(コンパートメントモデル、非コンパートメント、生理学的薬物速度論モデル解析の知識が必要です。)
演習
1. Staticモデルによる予測
(1) 酵素阻害
Basicモデル
Mechanistic staticモデル
(2) 酵素誘導
Basicモデル
Mechanistic staticモデル
(3) トランスポーター阻害
2. Dynamicモデルによる予測(PBPKモデル)
(1) 酵素阻害
競合阻害
Time Dependent Inhibition
(2) 酵素誘導
(3) トランスポーター阻害
3.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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