11、药物研发中的药代动力学分析：模型与新兴方法

药物研发中的药代动力学分析：模型与新兴方法

1. 浓度 - 效应模型与基线效应

在药物研发过程中，浓度 - 效应模型对于理解药物的作用机制至关重要。传统的浓度 - 效应模型通常假设当药物浓度为零时，药物效应也为零。然而，在实际情况中，效应往往存在一个基线值，例如给药前的内源性生物标志物值。此时，药物治疗期间观察到的效应是药物效应（$E_{drug}$）和基线效应（$E_{base}$）的组合。为了从数学上描述这种关系，常用的有两种方式：
- 加法关系 ：$E = E_{base} + E_{drug}$（式 2.12）
- 比例关系 ：$E = E_{base} \times (1 + E_{drug})$（式 2.13）

在构建模型时，除非有明确的机制理解或特定的先验信息，否则这两种关系都应予以考虑。加法关系意味着在相同浓度下，无论基线测量值如何，效应变化的幅度相同；而比例关系则表明基线较高的受试者会产生更高的效应变化。

2. 不同的药代动力学/药效学（PK/PD）模型

2.1 直接效应模型

当药物在中央血室的浓度与药理效应之间的表观生物相平衡相对于药物分布足够迅速时，在 PK/PD 建模中可以将两者直接关联起来。这种情况可以用相应的建模方案来描述。

2.2 链接/效应室模型

在许多情况下，血液中的药物浓度与药物效应之间存在时间延迟。这可能是由于药物到达靶部位的时间、药理活性物质形成的时间或药理作用发展的时间等因素导致的。在这种情况下，观察到的反应与血液浓度之间没有明显的直接关系，在反应与血液