Pharmacométrie

Objectifs

Identifier la classe appropriée de modèles PK / PD pour décrire les différentes relations PK / PD.
Décrire les modèles de régression non linéaires à effets mixtes.
Expliquer les principes des différentes méthodes d’inférence pour les modèles non linéaires à effets mixtes.
Proposer un modèle pour l’évolution temporelle de la concentration et de la réponse du médicament dans diverses situations
Utiliser des logiciels type Monolix et R en pharmacométrie.
Interpréter les résultats issus des analyses en pharmacométrie.
Expliquer et communiquer les résultats d’une analyse pharmacométrique.

Plan

Introduction au processus de développement de médicaments
Principes des relations PK/PD, modèles pharmacocinétiques/pharmacodynamiques (PK/PD)
​Modèles de régression non linéaires (écriture sous forme d’équation différentielle)
Modèles de régression non linéaires à effets mixtes (Inférence par maximum de vraisemblance, Algorithme EM, SAEM)
Construction et évaluation de modèles / Monolix
Optimisation de protocoles dans les modèles non linéaires simples ou mixtes, théorie et applications, simulation d’essais cliniques

Prérequis

Probabilité, statistique inférentielle, Optimisation, R (1A)
Régression linéaire, GLM, Calcul Bayésien (2A)
Modèles mixtes (3A)