SimBiology

 

SimBiology

생물학적 시스템 모델링, 시뮬레이션 및 분석

 

SimBiology®는 약동학/약력학(PK/PD) 및 시스템 생물학 응용 프로그램에 중점을 두고 동적 시스템을 모델링, 시뮬레이션 및 분석하는 앱 및 프로그래밍 툴을 제공합니다. 모델을 작성하기 위한 블록 다이어그램 편집기를 제공하거나 MATLAB® 언어를 사용하여 프로그래밍 방식으로 모델을 빌드할 수 있습니다. SimBiology에는 일반 PK 모델의 라이브러리가 포함되어 있으며 이를 사용자 지정하고생물학적 메커니즘 시스템 모델과 통합할 수 있습니다.

다양한 모델 탐색 기술을 통해 세포 경로에 최적의 투약 일정 및 추정되는 약제 표적을 파악할 수 있습니다. SimBiology는 약제 노출, 약제 효능, 효소 및 대사물질 수준의 시간 경과 프로파일을 시뮬레이션하기 위해 상미분 방정식(ODE)과 확률적 솔버를 사용합니다. 매개 변수 스윕 및 민감도 분석을 사용하여 시스템 역학을 조사하고 실험을 안내할 수 있습니다. 단일 개체 또는 개체군 데이터를 사용하여 모델 매개 변수를 추정할 수도 있습니다.

 

모델 빌드

정량적 시스템 약리학(QSP), 생리학 기반 약물동태학(PBPK) 또는 약동학/약력학(PK/PD) 모델을 종이에 그리는 것처럼 구축합니다.

모델 역학 지정

끌어서 놓기 블록 다이어그램 편집기 또는 프로그래밍 툴을 사용하여 QSP, PBPK 또는 PK/PD 모델을 빌드할 수 있습니다. SBML(Systems Biology Markup Language) 파일에서 기존 모델을 가져옵니다.

당뇨 QSP 모델의 다이어그램 보기입니다.

모델 변형 생성

모델 변형을 사용하여 기본 모델 구성과 다른 일련의 매개 변수 값 또는 초기 조건을 저장합니다. 모델의 여러 사본을 생성하지 않고도 가상 환자, 약제 후보, 대체 시나리오 및 가상(What-if) 가설을 쉽게 시뮬레이션할 수 있습니다.

모델 변형 테이블입니다.

투약 전략 평가

투약 전략을 정의 및 평가합니다. 다른 모델 종류를 대상으로 한 투약 일정을 결합하여 복합 치료의 이점을 평가하고 최적의 투약 전략을 결정합니다.

모델 시뮬레이션

다양한 결정론적 솔버와 확률적 솔버를 사용하여 모델의 동적 동작을 시뮬레이션합니다.

솔버 선택

MATLAB ODE 솔버, SUNDIALS 솔버를 비롯한 사용 가능한 여러 결정론적 솔버 중 하나를 선택하거나 확률적 시뮬레이션 알고리즘(SSA), 명시적 Tau-leaping, 암시적 Tau-leaping을 비롯한 확률적 솔버 중 하나를 선택합니다.

단위 변환 자동화

모델에 가장 적합한 단위를 선택합니다. 예를 들어 투여량은 밀리그램으로, 약제 농도는 나노그램/밀리리터로, 혈장 용량은 리터로 지정합니다. 단위 변환 툴은 모델 및 데이터의 모든 수량을 일관된 단위 시스템으로 변환합니다.

단위를 지정하고 단위 변환을 수행합니다.

시뮬레이션 가속화

모델을 컴파일된 C 코드로 변환하여 대규모 모델 또는 Monte Carlo 시뮬레이션을 가속화합니다. Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 여러 코어, 클러스터 또는 클라우드 컴퓨팅 리소스에 시뮬레이션을 배포해 성능을 더욱 향상시킵니다.

클러스터 및 클라우드로 확장하여 성능을 향상시킵니다.

매개 변수 추정

모델을 시간 경과 실험 데이터에 적용하여 모델 매개 변수를 추정합니다. 비구획 분석(NCA)을 수행하여 PK 매개 변수를 계산합니다.

비구획 분석

구획 모델을 가정하지 않고 약제 농도의 시간 경과 측정으로부터 약제의 약물동태학 매개 변수를 계산합니다. 희소 또는 일련의 샘플링을 사용하여 단일 또는 다중 투약에 대한 실험 및 시뮬레이션 데이터 둘 다에서 NCA를 수행합니다.

선형 및 반대수 척도로 표시된 농도-시간 데이터에 대한 AUC 계산입니다.

비선형 회귀

지역 및 전역 추정 방법을 사용하여 매개 변수를 추정하고 매개 변수 및 모델 예측에 대한 신뢰구간을 계산합니다. 각 그룹을 독립적으로 맞추어 그룹별 추정을 생성하거나 모든 그룹에 동시에 맞추어 단일 값 세트를 추정합니다.

2구획 PK 모델의 Gaussian 매개 변수 신뢰구간입니다.

비선형 혼합 효과 기법(NLME)

확률적 근사화 예상치 최대화(SAEM), 1차 조건 추정(FOCE), 1차 추정(FO), 선형 혼합 효과(LME) 근사 또는 제한된 LME 근사의 확률적 근사를 사용하여 개체군 데이터를 맞추는 NLME 방법을 사용합니다.

비선형 혼합 효과 방법에 대한 진전상황 그래프입니다.

모델 분석

민감도 분석, 매개 변수 스윕 및 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하여 매개 변수 및 조건이 모델 동작에 미치는 영향을 살펴봅니다.

내장 작업 및 대화형 탐색 툴

내장 작업을 사용하여 모델을 분석합니다. 슬라이더를 사용하여 모델 결과에 대한 매개 변수 또는 투여량 일정의 변동에 따른 효과를 대화형으로 탐색할 수 있습니다.

다양한 매개 변수 값과 투약 일정의 효과를 보여주는 작업 편집기입니다.

사용자 지정 분석

SimBiology를 MATLAB 스크립트와 함께 프로그래밍 방식으로 사용하여 분석을 자동화하고 사용자 지정 분석을 생성할 수 있습니다.

최적의 주입 속도를 식별하는 데 사용되는 사용자 지정 알고리즘입니다.

모델 배포

MATLAB Compiler™로 모델 탐색 응용 프로그램을 만들고 MATLAB 및 SimBiology에 액세스할 수 없는 다른 사람들과 공유합니다. 지적 재산을 노출시키지 않고 모델을 배포합니다.

SimBiology 데스크탑을 이용한 앱 생성

SimBiology 데스크탑을 사용하여 클릭 한 번으로 독립형 모델 탐색 앱을 생성합니다.

항종양괴사인자 치료 결과를 보여주는 SimBiology 데스크탑으로 생성된 앱입니다.

사용자 지정 앱 빌드

MATLAB 앱 빌드 기능을 사용하여 사용자 지정된 독립형 앱을 생성합니다.

조합 치료에 대한 시뮬레이션 결과를 보여주는 사용자 지정 앱입니다.

최신 기능

매개 변수화된 투약

체중별 투약 조정과 같은 응용 프로그램에 대한 모델 매개 변수를 사용하여 투약 속성 지정

적응형 투약

모델 상태 또는 매개 변수의 값에 대응하여 시뮬레이션 중에 투여량 동작 변경

기능과 그에 상응하는 함수에 대한 자세한 내용은 릴리스 정보를 확인하여 주십시오.

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