Mô hình hóa Dược động học & Dược lực học (PK/PD)

Làm được gì

• Phân tích không khoang (NCA): tính AUC, Cmax, lambda_z, thời gian bán thải, CL/F, Vz/F; chọn cửa sổ lambda_z bằng R² điều chỉnh, loại các điểm tại/trước Tmax, cảnh báo khi ngoại suy vượt 20% hoặc pha cuối chưa đạt.
• Khớp và chọn mô hình khoang: so sánh 1/2/3 khoang bằng AIC, BIC và kiểm định F; ước lượng trên thang log; báo RSE và tương quan để đánh giá khả năng nhận dạng; runs test phân biệt sai mô hình cấu trúc với sai mô hình sai số.
• Kiểm tra bộ dữ liệu popPK: phát hiện các lỗi "im lặng" mà NM-TRAN không báo (chữ BLQ trong DV bị đọc thành 0, covariate trống thành 0, ADDL không có II, bản ghi trùng thời điểm).
• Mô phỏng chế độ liều: peak/trough ở trạng thái ổn định và tỷ lệ đạt đích trên toàn dân số (PTA) có biến thiên giữa cá thể.
• Phơi nhiễm–đáp ứng / C-QTc: Emax, EC50, cảnh báo khi plateau nằm ngoài dữ liệu; đánh giá giới hạn trên CI 90% so với ngưỡng 10 ms theo ICH E14.
• Tương đương sinh học: phân biệt ABE, ABEL (EMA) và RSABE (FDA), tính cỡ mẫu và power.
• Ngoại suy allometric & FIH: hệ số trưởng thành cho nhi/sơ sinh, MRSD từ NOAEL và MABEL.
• DDI tĩnh: mô hình cơ bản và cơ chế theo ICH M12 với các ngưỡng R1/R2/R3.
• TDM Bayes: ước lượng MAP thông số cá thể, cảnh báo khi chỉ có một mẫu nồng độ.

Dành cho ai

• Chuyên viên dược động học/pharmacometrics tại công ty dược, CRO; nhà nghiên cứu dược lý lâm sàng
• Người dùng NONMEM, Monolix, nlmixr2 muốn kiểm tra dữ liệu và tính hợp lý mô hình trước khi chạy
• Người soạn tài liệu nộp cơ quan quản lý (báo cáo NCA, kế hoạch phân tích popPK)
• Giảng viên/học viên cao học môn PK/PD

Ví dụ sử dụng

1. Báo cáo NCA pha 1: python3 nca.py -i profile.csv --dose 100 --route extravascular --partial-auc 0-24 cho ra AUC(0-24), Cmax, t½ kèm cảnh báo "25% AUCinf là ngoại suy", từ đó chuyển sang báo cáo AUC(0-tau).
2. Tránh bẫy chọn mô hình: chạy fit_compartmental.py --compare 1cmt,2cmt,3cmt; AIC chọn 3 khoang nhưng BIC và kiểm định F bác bỏ, RSE của Q3 lên 98% → chọn mô hình 2 khoang.
3. Đánh giá chế độ liều: simulate_regimen.py --simulate 2000 --omega-cl 0.35 --target-trough 4.0 cho thấy trough điển hình 3.6 nhưng chỉ 44% dân số đạt đích → cần điều chỉnh liều/khoảng cách liều.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/pkpd-modeling/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/pkpd-modeling từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/pkpd-modeling/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.