Confidence Assessment of an Absorption Model Using Limited Solubility and Permeability Data for 21 Drugs within a Dynamic Physiologically-Based Pharmacokinetic Simulator
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to assess the accuracy and precision of the Simcyp ADAM model to predict, from a ‘bottom-up’ approach, the human absorption component within a physiologically-based pharmacokinetic profile. 21 literature compounds with respective in vitro Caco-2 permeability and aqueous solubility limits were inputted in ADAM along with clinical values for volume of distribution and clearance. In this fashion, we directly test the absorption component predicted by ADAM within the PBPK model. Simulated pharmacokinetic parameters (T max , C max and AUC 0-τ ) were compared to clinical parameters. With respect to T max predictions, 58% of the simulations had an error of less than 2-fold. For the compounds with error > 2-fold, 75% were over-predicted. Predictions of C max showed that 48% of the simulations had an error of less than 2-fold. For the compounds with error > 2-fold, the majority (90%) of the C max values were under-predicted. Similar to this, 43% of the AUC 0-τ predictions had an error of less than 2-fold. For the compounds with error > 2-fold, 83% were under-predicted. Taken together, caution must be exercised in the utilization of a ‘bottom-up’ PBPK model approach using limited in vitro permeability data and/or solubility limits to simulate the exposure in human.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».