Kişiselleştirilmiş Dozlamada Bayesçi Tahmin
Bayesçi tahmin, model tabanlı hassas dozlamanın arkasındaki itici güçtür. Bir popülasyon hakkında bilinenlerden (önsel bilgi) yola çıkmakta, bireysel bir hastanın kendi ölçülen konsantrasyonlarını dahil etmekte ve o hastanın farmakokinetik parametrelerinin güncellenmiş bir tahminini üretmektedir; bu tahmin daha sonra gelecekteki maruziyeti öngörmek ve bir tedavi rejimini iyileştirmek için kullanılabilmektedir.
Tanım
Kişiselleştirilmiş dozlamada Bayesçi tahmin, bir popülasyon farmakokinetik modelini (önsel bilgi) bireysel bir hastanın ölçülen konsantrasyonları (veri) ile birleştirerek o hastanın parametrelerini (sonraki bilgi) tahmin etmek ve gelecekteki ilaç maruziyetini öngörmek için Bayes teoreminin kullanılmasıdır.
Kapsam
Bu madde, bir popülasyon önsel bilgisini bireysel verilerle birleştirme mantığını, maksimum a posteriori tahminin rolünü ve tahminlerin dozlamayı uyarlamak için nasıl kullanıldığını kapsamaktadır. Bu, tahmin yaklaşımıyla ilgili metodolojik bir konudur ve ilaca özgü hedefler veya bireysel dozlama önerileri sunmamaktadır.
Temel sorular
- Bir popülasyon önsel bilgisi, bir bireyin ölçümleriyle nasıl birleştirilmektedir?
- Tahmini bilgilendirmek için kaç ve hangi örneklere ihtiyaç duyulmaktadır?
- Daha fazla bireysel veri biriktikçe tahmin nasıl iyileşmektedir?
- Bir popülasyon önsel bilgisine dayanan tahminlerin sınırları nelerdir?
Anahtar kavramlar
- Popülasyon önsel bilgisi
- Bireysel ölçülen veriler
- Sonraki parametre tahmini
- Maksimum a posteriori tahmin
- Önsel bilgiye doğru büzülme
- Gelecekteki maruziyeti tahmin etme
Temel kuramlar
- Bayesçi (maksimum a posteriori) parametre tahmini
- Bireysel farmakokinetik parametreler, sonraki bilginin maksimize edilmesiyle tahmin edilmektedir; bu, popülasyon önsel bilgisini hastanın kendi ölçülen konsantrasyonlarına uyumla dengeleyerek, az sayıda örneğin bile kullanılabilir bir bireysel tahmin sağlayabilmesini mümkün kılmaktadır.
Mekanizmalar
Bayesçi bir dozlama yöntemi, tipik parametre değerlerini ve varyabilitelerini belirten bir popülasyon modeliyle başlamaktadır; bu model önsel bilgi olarak hizmet etmektedir. Bir hastanın kendi konsantrasyon ölçümleri elde edildiğinde, Bayes teoremi önsel bilgiyi bu ölçümlerin olabilirlik (likelihood) değeriyle birleştirerek hastanın bireysel parametrelerinin sonraki tahminini üretmektedir, bu genellikle maksimum a posteriori tahmin yoluyla gerçekleşmektedir. Seyrek verilerle tahmin, popülasyon önsel bilgisine yakın kalmaktadır (büzülme), ve daha fazla bireysel ölçüm biriktikçe tahmin, hastanın kendi verilerine daha fazla dayanmaktadır. Sonraki parametreler daha sonra gelecekteki konsantrasyonları tahmin etmek ve tedavi rejimini uyarlamak için kullanılmaktadır, yeni ölçümler geldikçe döngü tekrarlanmaktadır.
Klinik önem
Bayesçi tahmin, dikkatli maruziyet kontrolü gerektiren ilaçlar için araştırma ve pratikte kullanılan model tabanlı hassas dozlama yazılımlarının arkasındaki temel yöntemdir. Bu madde, tahmin ve tahmin metodolojisini tanımlamaktadır; bireysel maruziyetin nasıl öngörüldüğünü karakterize etmekte olup, belirli hedefler veya bireysel tedavi kararları için bir kaynak değildir.
Kanıt ve kılavuzlar
Bayesçi tahmin, popülasyon farmakokinetik-farmakodinamik metodolojisine ve tahmin yazılımına dayanmaktadır; kalite kontrol kılavuzları, temel popülasyon modellerinin bireysel tahminler için önsel bilgi olarak kullanılmadan önce nasıl oluşturulması ve nitelendirilmesi gerektiğini açıklamaktadır.
Tarihçe
Bu yaklaşım, Sheiner ve arkadaşlarının 1972'de bireyselleştirilmiş dozlama için modeller ve bilgisayar tahmini kullanma önerisine dayanmaktadır; bu öneri, popülasyon bilgisinin bireysel verilerle Bayesçi kombinasyonunu tanıtmıştır. Popülasyon PK/PD çerçevesi 1990'ların başında sağlamlaşmış ve tahmin yazılımlarının yaygınlaşması Bayesçi tahmini pratik hale getirmiştir ve bu yöntem artık model tabanlı hassas dozlama araçlarının temelini oluşturmaktadır.
Tartışmalar
- Tahminler, önsel bilgiye mi yoksa bireysel verilere mi ne kadar dayanmalıdır?
- Seyrek ölçümlerle, tahminler popülasyon önsel bilgisine doğru büzülmektedir, bu da gerçek bireysel farklılıkları maskeleyebilmektedir; önsel bilginin etkisini sınırlı bireysel verilere karşı nasıl dengeleyeceği ve önsel bilginin bir hasta için uygunsuz olduğunun nasıl tespit edileceği metodolojik bir endişe olmaya devam etmektedir.
Öne çıkan isimler
- Lewis Sheiner
- Stuart Beal
- Roger Jelliffe
İlgili konular
Temel eserler
- sheiner1972
- sheiner1992
Sıkça sorulan sorular
- Bayesçi dozlamada 'önsel bilgi' nedir?
- Bu, bireysel hastanın kendi ölçümlerinden herhangi biri dikkate alınmadan önce tipik parametre değerlerini ve varyabilitelerini özetleyen popülasyon farmakokinetik modelidir.
- Bayesçi tahmin neden sadece birkaç örnekle çalışabilmektedir?
- Popülasyon önsel bilgisinden güç aldığı için, bu yöntem seyrek verilerden kullanılabilir bir bireysel tahmin üretebilmektedir; tahmin, daha fazla ölçüm biriktikçe hastanın kendi ölçümlerine daha fazla dayanmaktadır.