Phoenix NLME

Phoenix NLME:現代の科学者の要望に応えた最新鋭の母集団 PK/PD 解析ツール

Phoenix® NLMETM は、PK/PD モデル解析の経験の浅い解析者と豊富な経験を有する熟練の解析者の両方にご利用いただける、母集団モデリング&シミュレーション専用のソフトウェアソリューションです。包括的なパッケージとして、モデリング&シミュレーションだけでなく、データ編集・加工およびグラフ作成ツールなどを搭載しており、Phoenix WinNonlin ® と同一のユーザーインターフェース上で動作します。

最高の操作性と性能を実現させた非線形混合効果モデリングソフトウェア

Phoenix NLME によって、ユーザーはモデル構築に必要なツールの操作方法ではなく、解析そのものに焦点を当てることが可能になります。Phoenix WinNonlin のユーザーにとっては、インターフェースの共有によって、Phoenix NLME の操作方法をより簡単に習得することができます。

承認申請における PK/PD 解析に広く使用される高性能ツール

Phoenix NLME は、PK/PD 解析の科学技術に関する要件をすべて満たした、世界各国の承認申請を支援するソフトウェアです。その高い性能と柔軟性から、Phoenix NLME は以下のような医薬品開発の全段階および世界各国における承認申請に活用されています。

  • トランスレーショナルモデリング
  • 動物からヒトへの PK データの外挿
  • In Vitro モデルに基づくヒト PD の予測
  • 複数の動物試験の PK/PD データの併合解析
  • 動物実験の頻度を最小化する試験デザインの強化

Phoenix NLME に搭載されるアルゴリズムおよびグリッドコンピューティングによる解析の高速化

  • Phoenix NLME には計算速度の改善を実現した期待値最大化 (EM) アルゴリズムである QRPEM (Quasi-Random Parametric Expectation Maximization) が搭載されています
  • Phoenix NLME はグリッドコンピューティングとの容易な連携を支援する機能を搭載しているため、搭載コアを用いた並列計算を実行するアルゴリズムによって、モデル解析の実行時間を日単位から分単位まで短縮させます。ユーザーは実行ボタンをクリックするだけで、Phoenix NLME からリモート計算環境に解析ジョブを送信することができます。
  • Visual Predictive Check の機能が強化され、BQL を含む連続型データ、カテゴリカルデータ、Time-to-Event データなどの各種データに対する適切な解析を実行することができます
  • 分布型の遅れ関数をによって、悪性腫瘍、糖尿病および関節炎などの治療領域における PK/PD モデルにおける遅れを表現するコーディングを単純化できます。この関数はトランジットコンパートメントモデル、複数の異なる吸収経路を含むモデル、薬効コンパートメントモデル、そして間接反応モデルの代替の関数として活用されることが期待されます。

Phoenix NLME のリモート計算環境の設定

直感的なグラフィカルユーザインタフェース (GUI) を用いたモデル構築

  • モデル構築に関する柔軟性に優れたオプションを通して、経験の浅いユーザーは組み込みのモデルライブラリやグラフィカルモデルといった機能を最大限に活用することで、コーディングなしでモデルを構築することができます。一方で、熟練したユーザーは、Phoenix Modeling Language (PML) を用いたコーディングによってモデルをより柔軟に構築することが可能です。
  • モデルパラメーター初期値の探索支援機能によって、より適切なパラメーター推定を実現します。
  • コーディングや解析実行時に多様な診断メッセージを出力することで、 モデル構造や設定の誤りを特定し、 モデル解析業務を前進させる対応策を早期に検討することが可能になります。
  • モデル解析結果の比較ツールを用いて複数の解析結果を効果的に比較し、意思決定を確実に下すことを可能にします。
  • モデル解析時に必要な診断プロットやテーブルを自動的に出力するため、 モデルの頑健性を即座に評価することができます。

Certara はお客様の成功を全面的に支援します

Certara は、Phoenix の運用開始時の支援に加え、お客様が常に最新の解析技術に対応できるよう、トレーニングおよびサポートを目的とした幅広いコンテンツを提供しています。提供するコンテンツには、操作手順を解説するソフトウェアマニュアルおよび Certara University Japan が含まれます。こちらには、公開されるクラスルーム / オンデマンド形式のトレーニングコース、ソート・リーダー・ウェビナー、教育ブログ記事、サポートフォーラムコミュニティへのアクセスが含まれます。

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出典:Liu, Xiaoxi & Wang, Yuhuan. (2016). Comparing the performance of FOCE and different expectation-maximization methods in handling complex population physiologically-based pharmacokinetic models. J. Pharmacokinetics and Pharmacodynamics, 43, 359-370.