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Elaborazione dati farmacodinamici e farmacocinetici Docente: Renato Urso Partecipanti: CERRETANI, FIASCHI, BUSI PowerPoint PPT Presentation


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Elaborazione dati farmacodinamici e farmacocinetici Docente: Renato Urso Partecipanti: CERRETANI, FIASCHI, BUSI. 1 - Introduzione alla Farmacocinetica e Farmacodinamica (PK-PD). 2 - Acquisizione dei dati sperimentali: -         protocollo sperimentale -         etichettatura dei campioni

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Elaborazione dati farmacodinamici e farmacocinetici Docente: Renato Urso Partecipanti: CERRETANI, FIASCHI, BUSI

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Presentation Transcript


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Elaborazione dati farmacodinamici e farmacocinetici Docente: Renato UrsoPartecipanti: CERRETANI, FIASCHI, BUSI

1 - Introduzione alla Farmacocinetica e Farmacodinamica (PK-PD).

2 - Acquisizione dei dati sperimentali:

-         protocollo sperimentale

-         etichettatura dei campioni

-         elaborazione dei cromatogrammi

-         validazione di un metodo analitico (curva di taratura, elaborazioni statistiche)

-         tabulazione e archiviazione dei dati.

3 - Elaborazione dei dati:

-         metodi non-compartimentali

-         scelta del modello PK-PD

-         stima dei parametri del modello farmacocinetico

-         cenni sulla “cinetica di popolazione”.

Verrà utilizzato il programma Excel per mostrare alcune delle elaborazioni

descritte e il programma SAAM II per l’utilizzo dei modelli compartimentali.


Elaborazione dei dati di farmacocinetica e farmacodinamica l.jpg

Elaborazione dei dati di Farmacocinetica e Farmacodinamica

  • Farmacocinetica (PK): studio dell’assorbimento, della distribuzione e della eliminazione dei farmaci

  • Farmacodinamica (PD): studio degli effetti dei farmaci


Esempio di dati di farmacocinetica l.jpg

Esempio di dati di farmacocinetica


Elaborazione dei dati pk pd l.jpg

1. Piano sperimentale

2. Acquisizione dei dati

3. Archiviazione dei dati

1. Scelta del modello

2. Elaborazione dei dati

3. Presentazione dei dati

Elaborazione dei dati PK-PD

A B


Piano sperimentale l.jpg

Piano sperimentale

  • Ricerca bibliografica

  • Ricalcolo dei parametri PK-PD dai dati di letteratura

  • Simulazione dei profili PK-PD per la scelta delle dosi e dei tempi di campionamento ottimali


Acquisizione dei dati l.jpg

Acquisizione dei dati

  • Validazione del metodo analitico

  • Etichettatura dei campioni

  • Somministrazione del farmaco, prelievo dei campioni PK e acquisizione dei dati PD

  • Dosaggio dei campioni e raccolta dei dati


Archiviazione dei dati l.jpg

Archiviazione dei dati

  • Ordinare i dati in base al protocollo sperimentale (per dose, soggetto, tempo di prelievo, ecc.)

  • Costruire le tabelle dei risultati con le prime elaborazioni (medie, deviazioni standard, ecc.)


Scelta del modello l.jpg

Scelta del modello

  • Costruire i grafici dei dati sperimentali (sia i singoli profili che i profili medi)

  • Prove di interpolazione dei dati con diversi modelli e valutazione dei modelli alternativi (grafici dei valori osservati e predetti, grafici degli scarti)


Elaborazione dei dati l.jpg

Elaborazione dei dati

  • Analisi non-compartimentale (Cmax, Tmax, AUC, semivita terminale, ecc.)

  • “Fitting” non lineare

  • Elaborazioni statistiche dei risultati (calcolo delle medie e D.S. dei parametri nella popolazione, confronti tra gruppi, ecc.)

  • Eventuali simulazioni e archiviazione dei risultati


Presentazione dei dati l.jpg

Presentazione dei dati

  • Creazione delle tabelle finali

  • Creazione dei grafici rappresentativi

  • Stesura del report finale


Software l.jpg

Software

  • Programmi per la gestione delle apparecchiature analitiche

  • Programmi per la gestione dei dati (database)

  • Programmi per la stima dei parametri non-compartimentali

  • Programmi per il “fitting non-lineare” di funzioni multiesponenziali

  • Programmi per la stima dei parametri compartimentali

  • Programmi per le elaborazioni statistiche dei parametri PK-PD

  • Programmi per la stima dei parametri di popolazione


I programmi per la gestione delle apparecchiature analitiche consentono in generale di l.jpg

I programmi per la gestione delle apparecchiature analitiche consentono in generale di:

  • acquisire i dati grezzi e fare le elaborazioni preliminari (integrazione dei picchi in un cromatogramma, calcolo della curva di calibrazione, calcolo delle concentrazioni incognite, creazione di tabelle riassuntive, ecc.)

  • creare dei file contenenti tabelle riassuntive dell’intera sessione di lavoro


E utile avere altri programmi database fogli di calcolo ecc che consentano l.jpg

E’ utile avere altri programmi (database, fogli di calcolo, ecc.) che consentano:

  • di agevolare l’etichettatura dei campioni

  • di leggere i file generati e di organizzare i dati in accordo con il protocollo sperimentale (raggruppare i dati secondo la tipologia, i soggetti, le dosi i tempi di campionamento o altro )

  • implementare i calcoli statistici con procedure particolari del laboratorio (validazione del metodo, curve di calibrazioni diverse, test di valutazione delle sessioni di lavoro, ecc.)


Validazione di un metodo analitico l.jpg

Validazione di un metodo analitico

Foglio excell per il calcolo della curva di taratura, della precisione e dell’accuratezza del metodo


Taratura 2 l.jpg

Taratura 2


Taratura 3 l.jpg

Taratura 3


Stima dei parametri farmacocinetici http www boomer org pkin soft html l.jpg

Stima dei parametri farmacocineticihttp://www.boomer.org/pkin/soft.html

  • Metodi “non-compartimentali”

  • Metodi “modello-dipendenti” (modelli lineari, modelli compartimentali, modelli fisiologici…)


Stima dei parametri pk l.jpg

Stima dei parametri PK

metodi indipendenti dal modello:

semivita

AUC

Cmax e Tmax


Tmax e cmax l.jpg

Tmax e Cmax

Il tempo di picco (Tmax) e la concentrazione di picco (Cmax) si ottengo direttamente dalla serie dei dati relativi ai singoli soggetti.


Semivita t 1 2 l.jpg

Semivita: t1/2

 La semivita (t1/2) è un parametro che viene utizzato per descrivere la pendenza delle curve di concentrazione nella loro fase di scomparsa terminale e il suo significato è legato ad una proprietà matematica della funzione monoesponenziale.


Area sotto la curva auc l.jpg

Area sotto la curva: AUC

L’area del trapezio A è: ( Cn-1 + Cn ) x ( tn - tn-1 ) / 2. La parte di area estrapolata ad infinito ( B ) si calcola dalla semivita : Clast / ( 0.693 / t1/2 . Le dimensioni sono sempre date da tempo x concentrazione e nell’esempio riportato si avrà: AUC = ng x h x ml-1.


Inserimento dei dati l.jpg

Inserimento dei dati


Calcolo della semivita del singolo soggetto l.jpg

Calcolo della semivita del singolo soggetto


Tabella riassuntiva dei parametri pk non compartimentali l.jpg

Tabella riassuntiva dei parametri PK non compartimentali


Funzioni multiesponenziali l.jpg

Funzioni multiesponenziali

Una descrizione più accurata dell’esperimento si può ottenere interpolando le concentrazioni di farmaco con delle funzioni matematiche. Queste funzioni possono avere due scopi: primo rappresentare tutti i dati in forma concisa, secondo verificare se le ipotesi incorporate nelle funzioni stesse siano confermate dalle osservazioni sperimentali. Nel primo caso si può parlare di simulazione dei dati, nel secondo di modello. Le funzioni generalmente utilizzate in farmacocinetica sono le funzioni multiesponenziali e i modelli di riferimento sono i modelli compartimentali.

t1/2 = 0.693 / l.


Fitting non lineare modelli multiesponenziali l.jpg

Fitting non-lineare: modelli multiesponenziali


Modelli compartimentali l.jpg

Modelli compartimentali

Nel caso di un sistema a due compartimenti con l’uscita

dal compartimento 1 si ha:

k21

comp. 2

periferico

comp. 1

centrale

k12

k10

Soluzioni:


Pagina iniziale l.jpg

Pagina iniziale


Modello compartimentale somministrazione ev l.jpg

Modello compartimentale: somministrazione ev


Tabella delle somministrazioni l.jpg

Tabella delle somministrazioni


Tabella dei dati sperimentali l.jpg

Tabella dei dati sperimentali


Tabella delle opzioni di calcolo l.jpg

Tabella delle opzioni di calcolo


Somministrazione ev valori osservati e predetti l.jpg

Somministrazione ev: valori osservati e predetti


Grafico degli scarti l.jpg

Grafico degli scarti


Modello compartimentale somministrazione ev e os l.jpg

Modello compartimentale: somministrazione ev e os


Somministrazione ev e os valori osservati e predetti l.jpg

Somministrazione ev e os: valori osservati e predetti


Modello compartimentale ev e os tre dosi nello stesso individuo l.jpg

Modello compartimentale: ev e os (tre dosi) nello stesso individuo


Somministrazione ev e os tre dosi valori osservati e predetti l.jpg

Somministrazione ev e os (tre dosi): valori osservati e predetti


Somministrazione ev e os tre dosi scarti l.jpg

Somministrazione ev e os (tre dosi): scarti


Stime finali dei parametri l.jpg

Stime finali dei parametri


Modelli fisiologici l.jpg

Modelli fisiologici


Modelli fisiologici farmaco nel sangue e nei tessuti dopo dosi multiple l.jpg

Modelli fisiologici: farmaco nel sangue e nei tessuti dopo dosi multiple


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