定量系统药理学（QSP）是使用计算模型来描述药物和病理生理之间的动态相互作用了解系统在细胞和生物化学网络水平的方法。QSP建模的目的是提高生物系统和疾病的认识，早在候选药物的硅片测试更彻底的便利，并支持合理的决策，以降低开发成本和时间。万博1manbetxQSP造型可以减少后期的损耗率，在药物发展的最大电流挑战之一。

定量系统药理学领域已经出现在传统的PK / PD和机械系统生物学建模之间的十字路口。它结合了疾病的病理生理学，PK /治疗剂的PD，和定量的实验数据的机械模型。生成的模型可用于运行模拟，了解药物如何修改蜂窝网络以及它们是如何由（病理）生理学的显著途径和药物参数和生物变异对药物的疗效和安全性的影响的影响。

定量系统药理学在药物发现和探索性研究开发正越来越多地用于后期临床试验，以指导研究和决策上，如区域：

• 目标的可行性和选择：设计一个治疗剂通常开始与潜在候选人的列表中进行选择。制定各潜在的目标线索QSP模式，以建立亲和力和剂量要求，并在初期预测最佳药物参数。这种方法有助于消除低显影的目标，所以你可以追求更希望的候选。
• 药品疗效和安全性：大多数药物在失败由于低功效的诊所，并在动物实验中疗效高的水平可能不会转化为人类。QSP车型有预测这种行为的可能性。除了预测哪些药物会更有效，QSP可以帮助确定哪些药物可能失败了理由。由于QSP模式可以在器官水平预测药物暴露，他们也提供深入的毒性和潜在副作用的机制。
• 剂量优化：复杂的疾病，如癌症，中枢神经系统疾病，代谢性疾病通常涉及联合治疗。通过结合QSP模式导致重要的，往往是违反直觉洞察疾病机制来决定最佳剂量水平和联合治疗方法。
• 精密药：许多疾病具有异质性，其中亚群受到不同的影响。QSP模式的使用可以将生物方差的有效性和安全性，并导致在临床试验上患者亚群中目标的影响，合理的决策。

定量系统药理学的工作流程通常包括以下步骤：

• 使用建立模型拖动和放下框图要么编程接口
• 导入和可视化实验时间过程数据
• 将数据拟合为估计参数使用局部和全局优化方法
• 模拟“假设”场景
• 通过运行确定关键路径和参数敏感性分析
• 模拟虚拟病人发现变异性和替代假说
• 执行大规模的计算，如蒙特卡罗模拟，使用并联的桌面，群集或云，以提高性能

有关开发和使用定量系统药理学模型的详细信息，请参阅SimBiology^®。