“辉瑞在整个药物发现和发展中集成了建模，仿真和统计分析。这种方法通过指导选择最佳的生物途径，靶，分子，给药方案和患者人群来帮助减少阶段II的磨损。“
Piet Van der Graaf博士，辉瑞
当新药物达到II期临床试验时，制药公司已投入数百万美元和多年的研发。如果晚期试验表明，该药物不充分有效或导致不可接受的副作用，那么大部分投资都被浪费了。这第二阶段磨擦对制药公司的严重挑战，不仅因为财务原因，而且因为它将开发资源从成功的新疗法中排出。
Pfizer研究人员使用Matlab等计算工具®和偶像®支持基金宝app于模型的药物开发，帮助减少II期磨损。“发表的生物学研究的日益增长的数据库提供了弥补人体的极端复杂系统的快照，”辉瑞的药代动力学，动态和新陈代谢（PDM）副研究院伊尼尔本森博士说。“辛博学使我们能够基于可用的研究数据构建复杂的生物系统模型。通过模拟这些系统，我们可以更好地了解他们的动力学和动态，然后使用这种理解将我们的研究集中在最有前途的生物目标上。“
辉瑞公司致力于基于模型的药物开发。“辉煌的生物目标选择的根本原因需要在根本原因中解决”II期的潮流“，”Piet Van der Graaf，高级主任，药物测量学和临床药理学博士说。“我们希望在药物研究的早期阶段应用建模和仿真，并弥合系统生物学和药代动力学 - 药效学（PK / PD）建模方法之间的差距。”
一些建模软件包的基于文本的接口可以使其难以构建和共享越来越复杂的模型。“我们必须用手写所有方程。随着我们的模型变大，有更多的方程式，并建立它们并确保单位的一致性变得非常艰苦，“Benson说。“此外，当我们需要与其他研究人员进行沟通时，他们的长期方程列表并不容易理解，特别是如果他们不是专家的建模者。”
项目通常需要重大的临床前实验室投资，以建立对方法的信心和随后的临床试验来验证假设。为避免在无法成功的项目或方法上花费数百万美元和多年的研究努力，辉瑞希望能够先识别和终止他们。
辉瑞公司已开始开发一体化系统药理学研究人员使用Matlab和Simbiology等工具的方法，以在发现和整个开发的最早阶段模拟，模拟和分析生物系统。
研究人员构建系统药理学模型以回答有关给定途径的问题，例如哪种受体可能是最佳靶标，需要药物化合物的浓度来实现所需的抑制。
有时，该组基于发布的系统生物学标记语言（SBML）模型的初始模型，直接导入SimBiology和其他软件工具。
他们接下来执行敏感性分析，以识别和排列模型中最重要的目标，使用模拟事件来模拟将特定药物引入系统。
它们通过审查诊断图来可视化结果，包括具有和没有药物存在的时间课程地块。
使用视觉接口，它们与项目团队共享模型，绘图和其他模拟结果，为药物组成，他们提供参数估计或其他输入以进一步改进模型。
在一个项目中，该团队探讨了使用小干扰RNA（siRNA）抑制NF-KB途径中IKK酶的有效性。在构建和模拟具有26种和64个参数的模型之后，他们发现所提供的抑制siRNA水平不足以达到所需的结果。随后的实验结果与此结论一致。
辉瑞公司目前正在组装一个系统的库，该系统药理学模型组件可以重复使用，以便使用PK和系统生物学模型进一步加速分析。
深化药物互动的洞察。“我不是数学家，但是用偶像学，我构建了多达400个常微分方程的模型，”Benson说。“辛生物学让我创造比以前更复杂的型号，并提供更深入的了解他们如何通过对他们的动力学和动态进行分析。”
避免了昂贵的实验室资源支出和临床试验。“在多个项目中，包括专注于siRNA和NF-KB途径的人，系统药理学的结果表明，特定药物不起作用，最终产生的数据与此符合，”笔记本本券指出。“在SiRNA项目的情况下，在从事任何实验室资源之前，可以进行建模。”
研究生产力增加。“在药物发现期间，可以进行大量的实验，”笔记本本券。“我们使用Systems Polarmacology结果来缩影这些努力并提出最佳实验。我们可以缩小我们表演的实验，专注于最有前途的生物学目标。“
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