Phoenix NLME

Phoenix NLME:今日の科学者の要望に応える最新鋭の母集団 PK/PD モデリングツール

Phoenix® NLMETM は、PK/PD モデリング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対応する母集団モデリング & シミュレーション (M&S) 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、データ準備、モデリング、および視覚化ツール搭載し、Phoenix WinNonlin ®と同一のユーザーインターフェースにおいて操作可能です。

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、モデル自体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 の操作方法の習得が容易になります。

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
  • 動物から人間へのPKデータの外挿
  • In Vitro モデルによるヒト PD の予測
  • 複数動物試験の PK および 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

新着情報!Phoenix NLMEは腫瘍学、糖尿病および関節炎などの治療領域におけるPK/PDモデルのモデル遅延のコーディングを単純化するための分散遅延機能を含みます。

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 には最高の計算速度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はグリッド対応の革新的な技術で、コア最大数を使用するアルゴリズムを用いて、他のユーザーの介入なしで日から分まで各ランの時間を最小化します。ユーザーはボタンのクリックにより、Phoenix NLMEジョブをリモートコンピュータプラットフォームに送信することができます。
  • ペアPhoenix NLMEはCertaraのバースト可能な解析グリッドを有し、お手頃価格でまたITサポートなしで1800コアまでのアクセスを提供します。

Phoenixのリモート計算グリッドセットアップ

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

  • モデルビルディングに関する柔軟なオプションとともに、ユーザー初心者はグラフィックモデルエディタを有するビルトインモデルライブラリの良さを理解することができます。ビルトインモデルライブラリはコーディングなしでモデル開発することができます。上級ユーザーは、Phoenix Modeling Languageを使用して手動でコーディングすることができます。
  • モデルパラメーターの初期値の探索を支援するグラフィカルツールによって、不適切なパラメーター推定を防止します。
  • モデル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、 モデル解析を前進させるための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によって解析結果を横に並べた状態で比較することで、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

当社は Phoenix NLME 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に、教育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、Certara University において公開されるクラスルームおよびオンデマンド形式のトレーニングコース、ウェビナー、教育ブログ記事、および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。

最も強力な非線形混合効果モデルソフトウェアである Phoenix NLME の詳細は、当社窓口までお問合せください。


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.

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