1.8 : Analyse populationspharmakokinetischer Daten

Bei der Analyse von populationspharmakokinetischen Daten wird das Verhalten von Arzneimitteln in unterschiedlichen Populationen untersucht, um deren pharmakokinetische Parameter zu verstehen. Bei herkömmlichen pharmakokinetischen Methoden werden normalerweise Proben von einigen wenigen Personen entnommen und diese Parameter geschätzt. Diese Methoden werden zwar häufig angewandt, haben aber ihre Grenzen, wenn es darum geht, die Variabilität des Ansprechens auf Arzneimittel bei einzelnen Personen oder heterogenen Populationen zu erfassen. Die Populationspharmakokinetik wird eingesetzt, um diese Einschränkungen zu beheben. Bei diesem Ansatz werden die mittleren pharmakokinetischen Parameter oder das Arzneimittelverhalten in verschiedenen Populationen geschätzt und die Kovariaten ermittelt, die die Arzneimitteldisposition beeinflussen. Durch die Berücksichtigung einer größeren Population ermöglicht die Populationspharmakokinetik ein besseres Verständnis der Variabilität der Arzneimittelreaktion.

Ein Beispiel für eine in der Populationspharmakokinetik verwendete Technik ist das nichtlineare Mixed-Effect-Modell (NONMEM). NONMEM berücksichtigt die interindividuelle Variabilität und den Restfehler und ermöglicht so eine genauere Analyse von populationspharmakokinetischen Daten. Diese Modelle können Konzentrations-Zeit-Profile von Arzneimitteln für verschiedene Dosierungsschemata und Patientenpopulationen simulieren und so bei der Individualisierung der Dosis, der Optimierung der Arzneimitteltherapie und der Vorhersage von Arzneimittelwechselwirkungen helfen. Bei der Bewertung und dem Vergleich verschiedener populationspharmakokinetischer Modelle sind die Kriterien für die Modellauswahl entscheidend. Diese Kriterien tragen dazu bei, sicherzustellen, dass das ausgewählte Modell die beobachteten Daten genau darstellt und zuverlässige Vorhersagen liefert. Techniken der Entscheidungsanalyse werden auch eingesetzt, um die Unsicherheit und Variabilität der Parameter populationspharmakokinetischer Modelle zu bewerten. Diese Techniken helfen Forschern, evidenzbasierte Entscheidungen bezüglich der Arzneimittelentwicklung und der klinischen Praxis zu treffen.