[pSeven] pSeven 화학 사례 소개 : IPSEN사의 약물 투여량 예측

pSeven예제
작성자
ablemax
작성일
2018-05-04 15:11
조회
298

pSeven 화학 사례 소개 :

" Is it possible to use available animal data and data of similar drugs in Humans to predict the behaviour of a drug of interest ? "

약물의 효능을 예측하기 위해 '동물 데이터'와 '비슷한 약물 데이터'를 이용하여 사람에게 적용 가능한지에 대한 예측을 할 수 있을까요?



1. 목적


약물의 효능을 예측하기 위해 '동물 데이터'와 '비슷한 약물 데이터'를 이용하여 사람에게 적용 가능한지에 대한 예측


2. 조건


One needs to identify dose of drug B for human that achieves 20% of maximum possible effect.

사람에게 최대 20% 효과를 달성하기 위한 약물 B 의 투여량을 확인해보고자 한다.


 


 


* 여기서 주어진 조건은


 1) 쥐, 약물 A

 2) 쥐, 약물 B

 3) 원숭이, 약물 A

 4) 원숭이, 약물 B

 5) 사람, 약물 A


(즉, 필요한 결과는 '사람, 약물 B' 에 대한 결과입니다.)


 


3. 기존 IPSEN사의 Solution


<해결 방법 1> IPSEN’s current way of solving the problem

-Empirical methods

 1) Using allometric factors : MABEL, PAD, HED, NOAEL, MRSD

 2) Using safety factor : non-clinical safety program on different species


<해결 방법 2> IPSEN investigations of methodologies and software tools Innovation for Data Analysis and Modeling(예측모델)

■ Automatic construction of Data Predictive models : multi inputs, multi outputs

■ Detect important parameters or combination of parameters in the models

■ Help for Design of Experiments(DoE : 실험계획법)

■ Take into account Multi Fidelity Data : species, drugs, …

■ Take into account Uncertainties in parameters
-> IPSEN Innovation investigates DATADVANCE pSeven solution


4. 실험에 사용될 pSeven 기능 소개


 1) Data Fusion / multi-fidelity data


■ Sometimes there are alternative data representing the same response function.

 - 가끔 동일한 response function을 나타내는 alternative data가 있습니다.

■ How to efficiently construct a surrogate model using both sources – scarce but accurate and abundant but crude ?

 - 양쪽의 sources를 이용한 surrogate 모델을 효과적으로 구축하는 방법 

■ pSeven does that with the special data fusion functionality

 - pSeven은 특별한 데이터 퓨전 기능을 수행합니다.


 2) Construction of a Surrogate Model



 


5. pSeven을 이용한 해결 방법 소개


 


 



6. 결론


 - Results of models are correct.

 : 모델의 결과는 정확합니다.

 - The risk of not selecting the right dose still exists. (We use support of this methodology to limit the risk.)

 : 올바른 복용량을 선택하지 않을 위험은 여전히 ​​존재합니다. (우리는 위험을 제한하기 위해 이 방법의 support를 사용합니다.)

 - But intermediate predictions and validations reassures us in keeping this direction.

 : 그러나 우리는 예측과 검증을 통해 이러한 방향을 유지할 것을 확신합니다.


 - Some simulations projects at IPSEN will require re-using the same workflow, with different species / drugs

 : IPSEN에서의 몇몇 시뮬레이션 프로젝트는 다른 종류의 약들을 이용한 같은 워크플로우를 다시 사용할 필요가 있을 것입니다.

 - Interesting generic methodologies developped by Datadvance to automatically build Predictive models and Data Fusion Models (data with different species, drugs, ..)

 : Datadvance가 개발한 의약 방법론으로 Predictive models and Data Fusion Models (data with different species, drugs, ..)을 자동적으로 구축할 수 있습니다.

 - And possible extension of other methods available in pSeven.

 : 또한 pSeven에선 다른 methods의 확장도 가능합니다.


 


*본 사례에 관한 자세한 내용은 아래의 pdf 다운로드를 통해 만나보실 수 있습니다.

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