Mô hình hóa dược động học / dược lực học (PK/PD)

Làm được gì

Kỹ năng này biến Claude Code thành trợ lý phân tích dược động học – dược lực học, với 9 script Python, mỗi script trả lời một câu hỏi cụ thể:

• nca.py — phân tích không ngăn: AUC, Cmax, lambda_z, t½, CL/F; tự cảnh báo khi phần AUC ngoại suy > 20% hoặc cửa sổ lambda_z quá ngắn
• fit_compartmental.py — so sánh mô hình 1/2/3 ngăn bằng AIC, BIC, kiểm định F; đánh giá tính nhận dạng qua RSE và tương quan tham số; phát hiện sai cấu trúc bằng runs test trên phần dư
• check_popk_dataset.py — dò các lỗi "im lặng" của bộ dữ liệu NONMEM (chuỗi BLQ trong cột DV bị đọc thành 0, hiệp biến thiếu thành 0 kg, ADDL không có II, bản ghi trùng thời điểm)
• simulate_regimen.py — mô phỏng trạng thái ổn định và tỷ lệ đạt đích trên quần thể
• exposure_response.py — mô hình Emax/sigmoid và đánh giá C-QTc theo ICH E14 (giới hạn trên CI 90%)
• bioequivalence.py — phân biệt ABE, ABEL (EMA) và RSABE (FDA), tính cỡ mẫu và power
• allometry_and_fih.py — ngoại suy allometric có hệ số trưởng thành, liều khởi đầu FIH (MRSD/MABEL)
• ddi_static.py — mô hình tĩnh cơ bản và cơ chế theo ICH M12
• tdm_bayes.py — ước lượng tham số cá thể bằng MAP Bayes từ nồng độ đo được

Tất cả hỗ trợ --format table|tsv|json, tách dữ liệu (stdout) khỏi cảnh báo (stderr), mã thoát 0/1/2 để ghép vào quy trình tự động.

Phù hợp với ai

• Nhà nghiên cứu dược động học, pharmacometrician tại công ty dược và CRO
• Người chuẩn bị dữ liệu trước khi chạy NONMEM, Monolix hoặc nlmixr2
• Chuyên viên hồ sơ đăng ký cần áp dụng đúng tiêu chí tương đương sinh học
• Học viên cao học muốn hiểu vì sao một lựa chọn phân tích là sai

Ví dụ sử dụng

1. Báo cáo NCA: chạy python3 nca.py -i profile.csv --dose 100 --route extravascular, thấy cảnh báo 25% AUCinf là ngoại suy → chuyển sang báo cáo AUC(0-tau) ở trạng thái ổn định.
2. Tránh mô hình thừa tham số: AIC chọn mô hình 3 ngăn nhưng Q3 có RSE 98% → dùng BIC, kiểm định F và RSE để bảo vệ lựa chọn mô hình 2 ngăn.
3. Chọn chế độ liều: mô phỏng 500 mg mỗi 12 giờ cho thấy chỉ 44% bệnh nhân đạt trough ≥ 4 mg/L, từ đó so sánh các phương án liều khác.

Lưu ý: kỹ năng chỉ tính toán và chẩn đoán. Kết luận tương đương sinh học, chọn liều cho bệnh nhân hay đánh giá an toàn QT vẫn thuộc trách nhiệm của chuyên gia và cơ quan quản lý.

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.