LIXOFT MONOLIX SUITE 2021 R2 WIN64

LIXOFT.MONOLIX.SUITE.2021.R2.WIN64-TEL

 

LIXOFT | 2022 | EXE | RAR | 162 MB | WINDOWS

Die Monolix Suite ist ein schnelles, benutzerfreundliches und leistungsstarkes Anwendungspaket für pharmakometrische Analysen, Modellierung und Simulation.

  Vollständig interoperable Anwendungen ermöglichen Ihnen einen kompletten Modellierungs- und Simulations-Workflow von der Datenvisualisierung und nicht-kompartimentellen Analyse bis hin zur Populationsmodellierung und -simulation. Intuitiv, effektiv und mit den fortschrittlichsten Berechnungsfunktionen.

Die Monolix Suite wurde im Hinblick auf die zunehmende Bedeutung von Pharmakometrie-Experten in der Arzneimittelentwicklung entwickelt. Diese Schlüsselrolle erfordert integrierte Software-Tools mit den strengsten statistischen Methoden, um qualitativ hochwertige Modellierungsergebnisse rechtzeitig zu liefern.

Erleben Sie die richtigen Werkzeuge für die modellbasierte Arzneimittelentwicklung. Alles integriert für die Modellierung in einem Schritt - ohne Neuschreiben von Datensätzen, Modellen oder Parametern:

PKanalix: Interaktive nicht-kompartimentelle und kompartimentelle Analyse.
Monolix: Robuste Parameterschätzung mit dem SAEM-Algorithmus und integrierten Diagnoseplots.
Simulx: Leistungsstarke Simulation neuer Szenarien, einschließlich klinischer Studien.

Die Monolix Suite umfasst drei Hauptanwendungen

Monolix, das beste Werkzeug für die modellbasierte Arzneimittelentwicklung

Monolix (nicht-lineare Modelle mit gemischten Effekten oder "MOdèles NOn LInéaires à effets miXtes" auf Französisch) ist eine Referenzplattform für die modellbasierte Arzneimittelentwicklung. Sie kombiniert die fortschrittlichsten Algorithmen mit einzigartiger Benutzerfreundlichkeit. Pharmakometriker in präklinischen und klinischen Arbeitsgruppen können sich auf Monolix für Populationsanalysen und die Modellierung von PK/PD und anderen komplexen biochemischen und physiologischen Prozessen verlassen. Monolix ist ein einfaches, schnelles und leistungsfähiges Werkzeug für die Parameterschätzung in nichtlinearen gemischten Effektmodellen, die Modelldiagnose und -bewertung sowie die fortschrittliche grafische Darstellung. Monolix ist das Ergebnis eines zehnjährigen Forschungsprogramms im Bereich Statistik und Modellierung unter der Leitung von Inria (Institut National de la Recherche en Informatique et Automatique) zu nichtlinearen gemischten Effektmodellen für fortgeschrittene Populationsanalysen, PK/PD, Modellierung und Simulation vorklinischer und klinischer Studien.

Monolix ist die fortschrittlichste und einfachste Lösung für die Modellierung nichtlinearer gemischter Effekte (NLME) für die Pharmakometrie. Es basiert auf dem SAEM-Algorithmus und bietet robuste, globale Konvergenz auch für komplexe PK/PD-Modelle. Monolix wird für die präklinische und klinische Populations-PK/PD-Modellierung und für die Systempharmakologie verwendet.
Monolix erfreut sich einer großen Nutzergemeinde. Monolix wird von der akademischen Welt, der pharmazeutischen Industrie und den US-amerikanischen Aufsichtsbehörden in großem Umfang genutzt.

Fortgeschrittene statistische Methodologien

Zuverlässige Konvergenz für alle Arten von Daten ist ein zentrales Element bei der Modellierung von PKPD-Populationen. Aus diesem Grund hat Lixoft in Zusammenarbeit mit Inria den SAEM-Algorithmus entwickelt.

Automatische Generierung von Diagnosetests

Monolix generiert automatisch eine ganze Reihe von Diagnoseplots, selbst für komplexe PK/PD-Modelle. So können Sie zum Beispiel sofort den Visual Predictive Check erstellen, der nach jeder beliebigen Patientenuntergruppe aufgeteilt ist, die Sie untersuchen möchten.

Erhöhte Produktivität und Qualität

Ein effizientes C++ Solver-Paket, eine standardisierte Modellsprache mit Mlxtran, eine PK/PD-Modellbibliothek und eine integrierte Software tragen alle zu einer höheren Produktivität und Qualität bei.

Sehr benutzerfreundlich mit GUI

Unsere Lösungen sind auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt. Monolix kann über eine grafische Oberfläche oder über Befehlszeilen für ein leistungsstarkes Skripting verwendet werden. Das bedeutet, dass Sie weniger programmieren müssen und sich mehr auf die Erforschung von Modellen und Pharmakologie konzentrieren können, um Ihre Kunden rechtzeitig zu beliefern.

Wesentliche Merkmale

Unterstützung aller relevanten Datentypen und statistischen Merkmale

Monolix deckt ein breites Spektrum an Datentypen und statistischen Merkmalen für die Populations-PK/PD-Modellierung ab. Für alle Fälle wurde die richtige statistische Methodik entwickelt und als Referenz veröffentlicht. Monolix deckt ab:

Kontinuierliche, kategoriale, zählende und wiederholte Zeit-zu-Ereignis-Daten.
Mischungsmodelle und Mischungen von Modellen.
Inter-Occasions-Variabilität mit einer beliebigen Anzahl von Stufen.
Richtige Handhabung von BLQ-Daten.
Normal-, Lognormal-, Logit-, Probit- und benutzerdefinierte Verteilungen für die einzelnen Parameter.

Mlxtran

Mlxtran wird für benutzerdefinierte Modelle verwendet; eine einfache, aber leistungsstarke Modellsprache, die sowohl für einfache als auch für komplexe systempharmakologische Modelle geeignet ist. Monolix bietet eine vollständig dokumentierte, quelloffene Bibliothek mit mehr als Tausenden von PK- und PD-Modellen.

Umfassende Dokumentation und Beispiele

Es wurde große Sorgfalt darauf verwendet, dem Benutzer eine umfassende Dokumentation zur Verfügung zu stellen, die Methodik, Software-Handbücher, Tutorials, ... enthält.
Eine große Sammlung von Beispielen, die Modelle und Daten enthalten, kann als Vorlage für den Start Ihres eigenen Projekts verwendet werden.
Eine Menge Online-Material (Feature der Woche, Webinare, ...) auf unserer Lixoft University Seite.

PKanalix ist eine benutzerfreundliche und schnelle Anwendung für kompartimentelle und nicht-kompartimentelle Analysen (NCA)

Sehr intuitive Schnittstelle

PKanalix kann über eine grafische Oberfläche verwendet werden, um Einstellungen und Regeln einfach zu definieren, die Berechnungen zu überprüfen und die Ergebnisse anzuzeigen. Es kann auch über R für eine leistungsstarke Skripterstellung verwendet werden.

Unkomplizierte NCA

PKanalix berechnet NCA-Parameter mit branchenüblichen Methoden und generiert automatisch einen vollständigen Satz von Plots zur Visualisierung der Daten, der Verteilungen der berechneten Parameter und der Korrelationen mit Kovariaten.

Zuverlässige und klare Ergebnisse

Alle Ergebnisse sind als Tabellen und Zusammenfassungen sowie als interaktive Diagramme für eine schnelle und intuitive Interpretation verfügbar. Alle Einstellungen werden im Projekt gespeichert, um reproduzierbare Ergebnisse zu erhalten, und die integrierte Validierungssuite gewährleistet die korrekte Installation und Berechnung.

Kompartimentelle Analyse

Die Berechnung der Parameter im Rahmen der Compartmental Analysis wird ebenfalls mit einer großen Bibliothek von PK-Modellen vorgeschlagen. Darüber hinaus enthält es eine direkte Verbindung zur Populationsmodellierung mit Monolix.

Wesentliche Merkmale

Nicht-kompartimentelle Analyse
Das erste Hauptmerkmal von PKanalix ist die Berechnung der Parameter im Rahmen der nichtkompartimentellen Analyse.

Diese Aufgabe besteht darin, Regeln für die Berechnung des Lambda_z (Steigung der terminalen Eliminationsphase) zu definieren, um die NCA-Parameter berechnen zu können. Diese Definition kann entweder global über Regeln (z. B. angepasstes R2 oder Zeitfenster) oder für jedes Individuum erfolgen, wobei der Benutzer jeden Punkt für die Berechnung auswählen oder entfernen kann.

Kompartimentelle Analyse

Das zweite Hauptmerkmal von PKanalix ist die Berechnung der Parameter im Rahmen der Compartmental Analysis. Sie besteht darin, die Parameter eines PK-Modells zu finden, das die Kinetik in den Kompartimenten für jedes Individuum darstellt. Für eine bessere Konvergenz der einzelnen Parameter für jedes Individuum wird eine automatische Initialisierung durchgeführt.

Bioäquivalenz-Analyse

Die durchschnittlichen NCA-Parameter, die für verschiedene Gruppen (z. B. eine Test- und eine Referenzformulierung) ermittelt wurden, können mithilfe der Bioäquivalenzaufgabe verglichen werden. Die lineare Modelldefinition enthält einen oder mehrere feste Effekte, die in einem integrierten Modul ausgewählt werden. Sie ermöglicht es, ein Konfidenzintervall im Vergleich zu den vordefinierten BE-Grenzwerten zu erhalten, das automatisch in intuitiven Tabellen und Diagrammen angezeigt wird.

Outputs und Diagramme

Alle NCA-, CA- und Bioäquivalenz-Outputs werden in sortierbaren Tabellen angezeigt und im Ergebnisordner in einem R-kompatiblen Format exportiert. Für eine einfache Interpretation der Ergebnisse werden auch interaktive Diagramme vorgeschlagen.

R API zur Automatisierung Ihres Prozesses

Alle in PKanalix durchgeführten Schritte können mit dem LixoftConnectors-Paket in R ausgeführt werden. Was Sie einmal intuitiv in der Schnittstelle für einen bestimmten Datensatz getan haben, kann in einem Skript verallgemeinert werden, das den Prozess für jeden anderen Datensatz automatisiert.

Integration Ihrer NCA/CA-Projekte in den Workflow für Modellierung, Simulation und Versuchsplanung

Verwenden Sie die gleiche Datendatei für alle Ihre Analysen - Datenexploration, NCA, CA, Populationsmodellierung. PKanalix allein beinhaltet keine Populationsanalyse. Der Export Ihrer PKanalix-Projekte nach Monolix beschleunigt jedoch Ihre Populationsmodellierung, da in Monolix automatisch alles eingestellt wird, was Sie benötigen, um die Parameterschätzung in einem Populationsmodellierungsrahmen mit einem Klick auszuführen: interpretierter Datensatz, Strukturmodell, Anfangswerte müssen nicht neu definiert werden. Der Import von formatierten Datensätzen aus klinischen Studien, die in Simulx simuliert wurden, ist ebenfalls möglich, um Ihre Ergebnisse nachzubearbeiten und Studien mit Ihren bevorzugten NCA-Parametern zu analysieren.

Neue Funktionen im Jahr 2021

Zusätzliche Überprüfung der Gültigkeit der Ergebnisse mit einem Fingerabdruck eines Datensatzes - Erkennung von Änderungen in einem Datensatz, wenn ein Projekt neu geladen wird.
In den NCA-Workflow integriertes Bioäquivalenzmodul - Vergleich der NCA-Parameter mehrerer Arzneimittel (in der Regel zwei, genannt 'Test' und 'Referenz') unter Verwendung der durchschnittlichen Bioäquivalenz.
Mehr Flexibilität: mehr Optionen für Mittelwert und sd, NCA Individual Fits Plot, neue Einstellungen für Achsen und Neuanordnung von stratifizierten Plots.
Verbesserte Ergebnisanzeige: Stratifizierungsoptionen für die Zusammenfassungstabellen in NCA und CA
Neue R-Funktionen zur Erzeugung von Plots als ggplot-Objekte
Neue Schnittstellenfunktionen: dunkles Thema, Schriftgröße, Auswahl der signifikanten Stellen.

Simulx ist eine einfache, effiziente und flexible Anwendung für Simulationen klinischer Studien

Sehr einfach zu bedienen mit seiner GUI

Unsere Lösungen sind auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt. Simulx kann über eine grafische Schnittstelle verwendet werden. Das bedeutet, dass Sie weniger programmieren müssen und sich mehr darauf konzentrieren können, verschiedene Behandlungen und die Auswirkungen von Modellparametern auf ein typisches Individuum zu untersuchen und/oder eine klinische Studie mit einer Population von Individuen in einer oder mehreren Gruppen mit bestimmten Behandlungen oder Merkmalen zu simulieren. Alle Ergebnisse werden grafisch dargestellt und sind leicht zu interpretieren.

Erstaunliche Flexibilität

Die Schnittstelle bietet eine erstaunliche Flexibilität, um jedes beliebige Szenario zu simulieren. Sie können jede Population, jede Behandlung und jede Konfiguration mit wenigen Klicks definieren. Das Design klinischer Studien war noch nie so einfach.

Erweiterte statistische Methodologien

Ergebnisse und Endpunkte können in einem eigenen Bereich definiert werden. Dies ermöglicht einen einfachen und effizienten Vergleich zwischen Gruppen in einem guten statistischen Rahmen.

Erhöhte Produktivität und Qualität

Ein effizientes C++ Solver-Paket, eine standardisierte Modellsprache mit Mlxtran, PK/PD, TMDD, ... Modellbibliotheken und integrierter Software tragen alle zu einer höheren Produktivität und Qualität bei. Sie können Ihre Simulation von scract aus erstellen oder ein Monolix-Projekt verwenden.

Wesentliche Merkmale

Unterstützung aller relevanten Datentypen und statistischen Funktionen
Simulx deckt ein breites Spektrum an Datentypen und Simulationsfunktionen für die Simulation klinischer Studien ab. Simulx deckt ab:
Kontinuierliche, kategoriale, zählende und wiederholte Zeit-zu-Ereignis-Daten (oder jede Kombination).
Inter-occasions-Variabilität mit einer beliebigen Anzahl von Stufen.
Normal-, Lognormal-, Logit-, Probit- und benutzerdefinierte Verteilungen für die einzelnen Parameter.

Mlxtran

Mlxtran wird für benutzerdefinierte Modelle verwendet; eine einfache, aber leistungsstarke Modellsprache, die sich sowohl für einfache als auch für komplexe systempharmakologische Modelle eignet. Monolix bietet eine vollständig dokumentierte, quelloffene Bibliothek mit mehr als Tausenden von PK-, PD-, TMDD-, ... Modellen.

Umfassende Dokumentation und Beispiele

Es wurde sehr darauf geachtet, dem Benutzer eine umfassende Dokumentation zur Verfügung zu stellen, die Methodik, Software-Handbücher, Tutorials, ... enthält.
Eine große Sammlung von Beispielen, die Modelle und Daten enthalten, kann als Vorlage für den Start Ihres eigenen Projekts verwendet werden.
Eine Menge Online-Material (Feature der Woche, Webinare, ...) auf unserer Lixoft University Seite.

BETRIEBSSYSTEM:

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