DE10256315A1 - Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten - Google Patents

Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten Download PDF

Info

Publication number
DE10256315A1
DE10256315A1 DE10256315A DE10256315A DE10256315A1 DE 10256315 A1 DE10256315 A1 DE 10256315A1 DE 10256315 A DE10256315 A DE 10256315A DE 10256315 A DE10256315 A DE 10256315A DE 10256315 A1 DE10256315 A1 DE 10256315A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
substance
parameter
insect
computer system
simulation model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
DE10256315A
Other languages
English (en)
Inventor
Stefan Dr. Willmann
Walter Dr. Schmitt
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Bayer AG
Original Assignee
Bayer AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bayer AG filed Critical Bayer AG
Priority to DE10256315A priority Critical patent/DE10256315A1/de
Priority to US10/714,791 priority patent/US7539607B2/en
Priority to EP03026681A priority patent/EP1426763B1/de
Priority to DE50301912T priority patent/DE50301912D1/de
Priority to CA2451501A priority patent/CA2451501C/en
Priority to JP2003404643A priority patent/JP4632660B2/ja
Publication of DE10256315A1 publication Critical patent/DE10256315A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16CCOMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
    • G16C20/00Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
    • G16C20/30Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S707/00Data processing: database and file management or data structures
    • Y10S707/99941Database schema or data structure
    • Y10S707/99943Generating database or data structure, e.g. via user interface

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Computersystem zur Berechnung des pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten mit: DOLLAR A - einem physiologisch basierten pharmakokinetischen Simulationsmodell (102) eines Insekts zur Vorhersage von Konzentrations-Zeit-Verläufen der chemischen Substanz in Kompartimenten des Insekts, wobei das Simulationsmodell zumindest einen von der Substanz abhängigen Parameter aufweist, DOLLAR A - einem Vorhersagemodul (110) zur Vorhersage des zumindest einen Parameters, basierend auf einer physikochemischen Eigenschaft der Substanz.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Computersystem zur Berechnung des pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten auf der Basis eines physiologischen Modells sowie ein entsprechendes Verfahren und Computerprogrammprodukt.
  • Aus dem Stand der Technik sind zahlreiche physiologisch-basierte Modelle für Säugetiere bekannt (z. B. Charnick et al., J. Pharmacokin. Biopharm. 23, 217 (1995)). Ferner ist aus dem Stand der Technik ein physiologisch-basiertes Modell für Raupen bekannt (Greenwood et al., Pestic. Sci. 30, 97 (1990)). Hierbei wird das Insekt durch Kompartimente beschrieben, die jeweils ein einzelnes Organ des Insekts repräsentieren. Die "Verschaltung" der einzelnen Kompartimente ergibt sich aus der bekannten Physiologie von Raupen. Wesentliche Parameter dieses Modells sind die Ratenkoeffizienten für inter-kompartimentellen Massentransport, die die Geschwindigkeit der Verteilung bestimmen, und die Organ-Verteilungskoeffizienten, die das Konzentrationsverhältnis zwischen dem jeweiligen Organ und der Haemolymphe, die der Blutflüssigkeit im Säugetier entspricht, im thermodynamischen Gleichgewicht angeben.
  • Aus dem Stand der Technik ist es bekannt, solche kompartimentellen Modelle einzusetzen, um ein experimentell ermitteltes pharmakokinetisches Profil einer Substanz retrospektiv durch Anpassung der Raten- und Verteilungskoeffizienten zu beschreiben (z. B. Lagadic et al., Pestic. Biochem. Physiol. 45, 105 (1993) & Pestic. Biochem. Physiol. 48, 173 (1994)).
  • Der Erfindung liegt demgegenüber die Aufgabe zugrunde ein Computersystem zur Vorhersage des pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in einem Insekt zu schaffen, sowie ein entsprechendes Verfahren und Computerprogrammprodukt.
  • Die der Erfindung zugrunde liegenden Aufgaben werden mit den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche jeweils gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung sind in den abhängigen Patentansprüchen angegeben.
  • Die Erfindung ermöglicht es, auf besonders effiziente An und Weise eine Vorhersage des pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in einem Insekt zu berechnen. Insbesondere ermöglicht es die Erfindung, die Aufnahme, Verteilung und Ausscheidung von chemischen Substanzen in Insekten auf der Basis physikochemischer Parameter abzuschätzen.
  • Hierzu wird ein physiologisch basiertes pharmakokinetisches Simulationsmodell eines Insekts zur Vorhersage von Konzentrations-Zeit-Verläufen einer chemischen Substanz in den Kompartimenten des Insekts verwendet. Das Simulationsmodell beinhaltet zumindest einen von der zu untersuchenden Substanz abhängigen Parameter. Der oder die Parameter des Simulationsmodells werden für eine bestimmte Substanz basierend auf einer oder mehrerer der physikochemischen Eigenschaften der Substanz vorhergesagt.
  • Bei diesen physikochemischen Parametern handelt es sich beispielsweise um die Lipophilie der Substanz beschrieben durch den Verteilungskoeffizienten zwischen Wasser und Phospholipidmembranen oder den Oktanol-Wasser-Verteilungskoeffizienten, das Molekülgewicht oder die Löslichkeit. Die relevanten physikochemischen Parameter der Substanz können entweder aus einfachen Experimenten bestimmt oder mittels an sich bekannter Verfahren wie QSAR oder neuronalen Netzen direkt aus dem Deskriptor der chemischen Struktur der Substanz ermittelt werden.
  • Im letzteren Fall ist es mit dem erfindungsgemäßen Verfahren sogar möglich, virtuelle, d. h. noch nicht synthetisierte Substanzen im Hinblick auf ihre Aufnahme- und Verteilungseigenschaften in Insekten zu bewerten. Weiterhin können aufgrund des etablierten Zusammenhangs zwischen physikochemischen und pharmakokinetischen Eigenschaften allgemeine Kriterien zur Optimierung von Insektizidenwirkstoffen abgeleitet werden.
  • Nach einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird als substanzabhängiger Parameter des Simulationsmodells der Ratenkoeffizient des inter-kompartimentellen Massentransports verwendet, welcher proportional zum Produkt aus der Permeabilität für die Substanz und der effektive Oberfläche der Kompartimente ist. Vorzugsweise gibt es also einen substanzabhängigen Parameter für jedes Kompartiment des Simulationsmodells, der die Permeabilität des betreffenden Kompartiments für die Substanz und die effektive Oberfläche des betreffenden Kompartiments beinhaltet.
  • Besonders vorteilhaft ist, dass zur Ermittlung der Parameter für das Simulationsmodell basierend auf einer physikochemischen Eigenschaft der Substanz keine weiteren experimentellen Untersuchungen notwendig sind, sondern das der oder die Parameter basierend auf der physikochemischen Eigenschaft der Substanz ermittelt werden kann. Diese Ermittlung erfolgt auf der Grundlage einer Datenbasis, die für verschiedene Testsubstanzen zuvor experimentell ermittelt worden ist. Die Datenbasis beinhaltet die für die Testsubstanzen experimentell ermittelten substanzabhängigen Parameter des Simulationsmodells sowie die physikochemischen Eigenschaften der Testsubstanzen. Diese Datenbasis wird zur Prädiktion des oder der substanzabhängigen Parameter für eine zu untersuchende Substanz verwendet.
  • Nach einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird aus der Datenbasis durch eine lineare Regression eine Berechnungsfunktion gewonnen. Beispielsweise handelt es sich bei der Berechnungsfunktion um eine Funktion der Lipophilie und des Molekulargewichts. Zur Vorhersage eines Parameters für das Simulationsmodell für eine zu untersuchende Substanz müssen also lediglich die Lipophilie und das Molekulargewicht der zu untersuchenden Substanz mit der Berechnungsfunktion ausgewertet werden, um den Parameter zu erhalten. Mit dem vorhergesagten Para meter kann dann eine konkrete Simulation von Konzentrations-Zeit-Verläufen bei der Aufnahme und Ausscheidung der Substanz in dem Insekt durchgeführt werden.
  • Alternativ können anstelle der durch lineare Regression gewonnenen Berechnungsfunktion auch andere an sich bekannte Prädiktionsverfahren verwendet werden.
  • Von besonderem Vorteil ist, dass nachdem einmal eine Datenbasis für eine bestimmte Anzahl von Testsubstanzen ermittelt worden ist, für die Simulation des pharmakokinetischen Verhaltens weiterer Substanzen keine zusätzlichen Experimente mehr erforderlich sind. Dies ermöglicht es mit einem hohen Durchsatz "Kandidaten" für potenzielle Insektizide hinsichtlich deren pharmakokinetischen Verhalten zu beurteilen. Dadurch ist eine erhebliche Beschleunigung bei der Auffindung, Entwicklung und Optimierung von neuen Insektiziden möglich.
  • Im Weiteren werden bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung mit Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
  • 1 ein Blockdiagramm einer Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Computersystems,
  • 2 ein Flussdiagramm einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens,
  • 3 ein physiologisch basiertes Modell einer Raupe als Grundlage für ein erfindungsgemäßes Simulationsmodell mit einem substanzabhängigen Parameter,
  • 4 ein Diagramm zur Darstellung der für das Simulationsmodell der 3 gewonnenen Datenbasis zur Durchführung einer linearen Regression, um eine Berechnungsfunktion zu ermitteln.
  • Die 1 zeigt ein Computersystem 100. Dabei kann es sich um einen üblichen Personalcomputer (PC), eine Workstation oder um ein Client-Serversystem handeln.
  • Das Computersystem 100 hat ein Simulationsmodell 102. Hierbei handelt es sich um ein physiologisch basiertes pharmakokinetisches Modell eines Insekts. Hierzu bildet das Simulationsmodell 102 die Kompartimente des Insekts ab, und ermöglicht so die Vorhersage von Konzentrations-Zeit-Verläufen einer Substanz in den Kompartimenten des Insekts.
  • Zu dem Simulationsmodell 102 gehören physiologische Parameter, 104 die nur von der An des zu beschreibenden Insekts abhängen, sowie ein oder mehrere substanzabhängige Parameter 106. Zur Durchführung einer Simulationsberechnung von Konzentrations-Zeit-Verläufen ist also die Eingabe des Parameterwerts des substanzabhängigen Parameters 106 für die auszuwertende Substanz erforderlich. Ein konkretes Beispiel für eine Ausführungsform des Simulationsmodells 102 wird weiter unten mit Bezugnahme auf die 3 und 4 näher erläutert.
  • Das Computersystem 100 hat ferner eine Datenbank 108. Die Datenbank 108 dient zur Speicherung einer Datenbasis, die auf der Grundlage von experimentellen Untersuchungen des pharmakokinetischen Verhaltens von Testsubstanzen in dem Insekt gewonnen worden sind. Für jede der zuvor experimentell untersuchten Testsubstanzen beinhaltet die Datenbank 108 den oder die Parameterwerte, die für die betreffende Testsubstanz experimentell ermittelt worden sind sowie zumindest eine physikochemische Eigenschaft der betreffenden Testsubstanz.
  • Diese in der Datenbank 108 gespeicherte Datenbasis bildet die Grundlage für die Vorhersage eines Parameterwerts für eine neue zu untersuchende Substanz in dem Prädiktionsmodul 110. Beispielsweise wird durch ein lineares Regressionsverfahren aus der in der Datenbank 108 gespeicherten Datenbasis eine Berechnungsvorschrift gewonnen, die es ermöglicht, aus einer physikochemischen Eigenschaft einer zu untersuchenden Substanz, wie beispielsweise deren Lipophilie oder deren Moleku largewicht, den für die Durchführung der Simulation mit dem Simulationsmodell 102 erforderlichen substanzabhängigen Parameterwert zu gewinnen.
  • Das Computersystem 100 hat ferner ein Eingabe-/Ausgabe-Modul 112 zur Eingabe der physikochemischen Eigenschaft einer zu untersuchenden Substanz. Ferner erfolgt über das Eingabe-/Ausgabe-Modul 112 die Ausgabe der simulierten Konzentrations-Zeit-Verläufe.
  • Das Eingabe-/Ausgabe-Modul 112 kann mit einer Datenbank gekoppelt sein, in der sich Deskriptoren von real existenten oder virtuellen Substanzen, wie z. B. potenziellen Insektiziden, und deren physikochemische Eigenschaften befinden. Bei noch nicht synthetisierten, virtuellen Substanzen kann die für die Eingabe in das Computersystem 100 erforderliche physikochemische Eigenschaft direkt aus dem Deskriptor der chemischen Struktur der Testsubstanz mittels an sich bekannter Verfahren wie QSAR oder neuronalen Netzen ermittelt werden. Im Fall von virtuellen Substanzen kann anstelle der physikochemischen Eigenschaft auch der Deskriptor über das Eingabe-/Ausgabe-Modul 112 eingegeben werden. Auf der Grundlage des Deskriptors wird dann in dem Computersystem 100 selbst die physikochemische Eigenschaft als Eingangsgröße für das Prädiktions-Modul 110 ermittelt.
  • Die Simulationsergebnisse werden über das Eingabe-/Ausgabe-Modul 112 z. B. in die Datenbank eingegeben, sodass zu einem späteren Zeitpunkt eine Bewertung der Simulationsergebnisse erfolgen kann.
  • Die 2 zeigt ein entsprechendes Flussdiagramm. In dem Schritt 200 wird eine physikochemische Eigenschaft einer zu untersuchenden Substanz eingegeben. Bei der physikochemischen Eigenschaft handelt es sich beispielsweise um die Lipophilie oder das Molekulargewicht der Substanz.
  • In dem Schritt 202 werden die Parameterwerte der substanzabhängigen Parameter des Simulationsmodells für die Substanz auf der Grundlage einer Datenbasis basie rend auf der physikochemische Eigenschaft der zu beurteilenden Substanz berechnet. Diese Datenbasis beinhaltet zuvor experimentell ermittelte Parameterwerte von verschiedenen Testsubstanzen. Diese Berechnung erfolgt in dem Schritt 202.
  • In dem Schritt 204 werden die in dem Schritt 202 berechneten Parameter in das Simulationsmodell eingegeben. Dort erfolgt dann die Berechnung von Konzentrations-Zeit-Verläufen der zu untersuchenden Substanz in den Kompartimenten des Insekts. In dem Schritt 206 werden diese Konzentrations-Zeit-Verläufe ausgegeben und können dann bewertet werden.
  • Zur Ermittlung einer möglichst aussagekräftigen Datenbasis für die Prädiktion der Parameterwerte ist es vorteilhaft, wenn die zur experimentellen Ermittlung der Datenbasis verwendeten Testsubstanzen chemisch möglichst divers sind. Vorzugsweise sollte eine neue zu untersuchende Substanz, für die die Parameterwerte vorhergesagt werden sollen, innerhalb des von den Testsubstanzen repräsentierten Versuchsraumsliegen.
  • Die 3 zeigt beispielhaft ein physiologisches Modell für eine Raupe. Dieses physiologische Modell basiert auf dem von Greenwood et al. (siehe oben) angegebenen Modell.
  • Zu dem Modell gehören die folgenden acht Kompartimente der Raupe: Haemolymphe (hl) 300, Fett-Körper (fb) 302, Muskel (mu) 304, Oberfläche der Kutikula (cs) 306, Kutikula (c) 308, Darmwand (gw) 310 und Darminhalt (gc) 312. Eine zu untersuchende Substanz wird entweder topisch über die Kutikula 308, oral über den Darm oder durch direkte Injektion in die Haemolymphe 300 verabreicht.
  • Die Haemolymphe 300 dient, ähnlich wie das Blut bei Säugetieren, als Haupttransportphase zwischen den verschiedenen Organen.
  • Stoffwechsel findet mit der Rate kc in der Kutikula 308, mit der Rate khl in der Haemolymphe 300 und mit der Rate kgw in der Darmwand 310 statt. Die Ausscheidung findet mit der Rate kgc statt.
  • Die Haemolymphe 300 wird als frei zirkulierende Flüssigkeit modelliert, welche in Kontakt mit den durch die Kompartimente beschriebenen Raupenorganen steht. Transportvorgänge zwischen den Kompartimenten erfolgen durch passive Diffusion mit Permeation über die Membranen als ratenlimitierenden Schritt. Die Ratenkoeffizienten λx des Massentransports zwischen den Kompartimenten werden durch das Permeabilitäts-Oberflächenprodukt PxAx und das Volumen Vx der Organe bestimmt:
    Figure 00080001
  • Der Gleichgewichtszustand wird dabei nach einer Zeit tx >> Vx/(PxAx). erreicht. Das Verhältnis der Konzentrationen in den peripheren Kompartimenten im Gleichgewichtszustand wird dabei durch die Verteilungskoeffizienten bezogen auf die Haemolymphe Kx := Kx/hl: bestimmt:
    Figure 00080002
  • Bei Kx handelt es sich also um den Verteilungskoeffizienten einer Substanz zwischen Haemolymphe und dem Organ x im Gleichgewichtszustand.
  • Zusätzlich müssen die Verteilungskoeffzienten zwischen der Oberfläche der Kutikula 306 und der Kutikula (Kc/cs) sowie auch der Verteilungskoeffizient zwischen der Darmwand 310 und dem Darminhalt 312 (Kgc/gw) bekannt sein.
  • Das von Greenwood et al. bekannte Modell mit acht Kompartimenten ist zur Berücksichtigung von
    • – verschiedenen Formen der Verabreichung (oral, topisch oder durch Injektion in die Haemolymphe),
    • – einen " Open Loop" -Massentransport von Nahrung über den Ernährungskanal und
    • – die Zeitabhängigkeit der Organvolumina wegen des Larvenwachstums modifiziert worden.
  • Basierend auf diesem biophysikalischen Modell der 3 lässt sich für jedes Organ x der Raupe eine Massengleichgewichtsbeziehung durch eine Differenzialgleichung beschreiben. Solche Massengleichgewichtsbeziehungen sind für die Organe der Raupe im Anhang angegeben (Formeln A1 bis A8).
  • Zur Berechnung eines pharmakokinetischen Profils mittels der Massengleichgewichtsbeziehungen der Organe der Raupe müssen insgesamt 23 Parameterwerte bekannt sein. Hierbei handelt es sich um
    • – die Organvolumina Vx (acht Parameterwerte sowie zusätzliche Parameterwerte zur Beschreibung deren zeitlicher Veränderungen aufgrund des Larvenwachstums),
    • – die Verteilungskoeffizienten Kx der Subtanz zwischen Haemolymphe 300 und peripheren Kompartimenten (c, mu, fb, nc und gw),
    • – die Verteilungskoeffizienten zwischen der Oberfläche der Kutikula und der Kutikula sowie zwischen der Darmwand und dem Darminhalt,
    • – die Stoffwechselratenkonstanten in der Kutikula, der Haemolymphe und der Darmwand, sofern die zu untersuchende Substanz metabolisiert wird, und
    • – Ratenkoeffizienten λx = [PA]x/Vx für den Massentransport zwischen den Kompartimenten (c, mu, fb, nc und gw).
  • Die Verteilungskoeffizienten sowie die Permeabilitäts-Oberflächenprodukte und damit die Ratenkoeffizienten hängen von physiologischen Parametern des Insekts ab sowie von den physikochemischen Eigenschaften der zu untersuchenden Substanz. Ferner sind auch die Stoffwechselratenkonstanten substanzspezifisch.
  • Die Organvolumina können durch an sich bekannte Methoden experimentell ermittelt werden. Die Verteilungskoeffizienten Kx der Substanz zwischen Haemolymphe und Organ x können wir folgt berechnet werden:
    Figure 00100001
    wobei
    Kfat = Verteilungskoeffizient der Substanz im Gleichgewicht zwischen Wasser und Fett (Lipophilie)
    Kprotein = Verteilungskoeffizient der Substanz im Gleichgewicht zwischen Wasser und Protein
    fwater , x = Volumenanteil von Wasser in dem Kompartiment x,
    ffat , x = Volumenanteil von Fett in dem Kompartiment x,
    fprotein , x = Volumenanteil von Protein in dem Kompartiment x.
  • Die Membranaffinität (MA) oder alternativ der Oktanol/Wasser-Verteilungskoeffizient (Po / w) der Substanz kann als Schätzung des Verteilungskoeffizienten Kfat verwendet werden. Der Verteilungskoeffizient Kprotein kann beispielsweise aus der Bindungskonstanten von Humanserumalbumin (K / d HSA HSA in [mmol]) und dem Molekulargewicht des Proteins (65 kDa) ermittelt werden:
    Figure 00110001
  • Die Formel 3 kann durch Kombination der Fett- und Proteinanteile in einem einzigen organischen Anteil vereinfacht werden:
    Figure 00110002
  • Die Ratenkonstanten des Massentransports zwischen Kompartimenten werden experimentell für die Testsubstanzen ermittelt, indem sie mit experimentellen pharmakokinetischen Daten abgeglichen und mit den physikochemischen Eigenschaften der Testsubstanzen korreliert werden.
  • Approximativ kann angenommen werden, dass der Permeabilitätskoeffizient P für die Substanz für alle Organe x identisch ist, d. h. Px = P für alle Organe x, mit Ausnahme der Kutikula. Ferner ist P proportional zur Lipophilie (Kfat = MA oder Kfat = Ko /w, d. h. dem Verteilungskoeffizienten Oktanol/Wasser) und dem Membrandiffusionskoeffizienten Dmem der Substanz: P ∝ Kfat Dmem (6)
  • Mittels einer Exponentialbeziehung wird die Abhängigkeit des Membrandiffusionskoeffizienten von dem Molekulargewicht (MW) der Substanz beschrieben:
    Figure 00120001
  • Die Formeln 6 und 7 können miteinander kombiniert werden, so dass
    Figure 00120002
    resultiert, wobei α eine Konstante ist. Mittels Gleichung 1 können die Ratenkonstanten des Massentransports zwischen den Kompartimenten wie folgt ausgedrückt werden:
    Figure 00120003
  • Durch Logarithmierung erhält man daraus
  • Figure 00120004
  • Die 4 zeigt eine entsprechende doppelt logarithmische Darstellung von λx/Kfat über dem Molekulargewicht MW mehrerer Testsubstanzen für verschiedene Kompartimente. Ebenso zeigt die 4 durch lineare Regressionen ermittelte Ausgleichsgeraden durch die Messpunkte.
  • Mittels linearer Regression lasst sich also aus der experimentell ermittelten Datenbasis die Steigung smem bestimmen sowie auch der Achsenabschnitt αAx/Vx. Damit hat man eine Berechnungsvorschrift erhalten, die es erlaubt, allein aufgrund der Lipophilie (Kf at) und des Molekulargewichts MW einer neuen, auch virtuellen Substanz die Größe λx zu berechnen. Aufgrund der Formeln 8 und 9 erhält man so P·Ax. Auf der Basis dieses substanzabhängigen Parameters sowie der Gleichgewichts-Verteilungskoeffizienten Kx bzw. Kc/cs und Kgc/gw aus Gl. (3) bzw. (5) lässt sich so das Gleichungssystem im Anhang z. B. numerisch lösen, und man erhält die Zeit-Konzentrations-Verläufe der zu untersuchenden Substanz in den einzelnen Kompartimenten.
  • Anhang Gleichungssystem für das pharmakokinetische Simulationsmodell der Raupe
    Figure 00140001
    Cx: Konzentration der Substanz in dem Kompartiment x,
    Vx: Volumen des Kompartiments x; das Volumen kann nach einer experimentell ermittelten Funktion zeitlich veränderlich sein (Vx(t)),
    [PA]x: Permeabilität-Oberflächenprodukt von Kompartiment x,
    Kx/y: Verteilungskoeffizient zwischen den Kompartimenten x und y,
    Kx ≡ Kx/hl: Verteilungskoeffizient zwischen Organ x und Haemolymphe,
    kx: Ratenkonstante für den Stoffwechsel (x = c, hl, gw)
  • 100
    Computersystem
    102
    Simulationsmodell
    104
    physiologische Konstanten
    106
    substanzabhängige Parameter
    108
    Datenbank
    110
    Prädiktions-Modul
    112
    Eingabe-/Ausgabe-Modul
    300
    Haemolymphe
    302
    Fett-Körper
    304
    Muskel
    306
    Oberfläche der Kutikula
    308
    Kutikula
    310
    Darmwand
    312
    Darminhalt

Claims (27)

  1. Computersystem zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten mit: – einem physiologisch basierten pharmakokinetischen Simulationsmodel (102) eines Insekts zur Vorhersage von Konzentrations-Zeit-Verläufen der chemischen Substanz in Kompartimenten des Insekts, wobei das Simulationsmodell zumindest einen von der Substanz abhängigen Parameter aufweist, – einem Vorhersagemodul (110) zur Vorhersage des zumindest einen Parameters basierend auf einer physikochemischen Eigenschaft der Substanz.
  2. Computersystem nach Anspruch 1, wobei es sich bei dem Parameter um das Produkt aus der Permeabilität für die Substanz und der effektiven Oberfläche der Kompartimente handelt.
  3. Computersystem nach Anspruch 1 oder 2, wobei es sich bei dem Parameter um den Ratenkoeffizienten für inter-kompartimentellen Massentransport (λx = P Ax/Vx) handelt, wobei insbesondere das Volumen zumindest eines der Organe des Insekts eine Funktion der Zeit ist (Vx = Vx(t)).
  4. Computersystem nach Anspruch 1, 2 oder 3, wobei es sich bei dem Parameter um den Gleichgewichts-Verteilungskoeffizienten zwischen Organ und Haemolymphe (Kx, x ∊ {c, mu, fb, nc und gw}), zwischen Oberfläche der Kutikula und Kutikula (Kc/cs), oder zwischen Darmwand und Darminhalt (Kgc/gw) handelt.
  5. Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 4, wobei es sich bei der physikochemischen Eigenschaft um den Verteilungskoeffizienten zwischen Wasser und Phospholipidmembranen, den Oktanol-Wasser-Verteilungskoeffizienten, das Molekülgewicht, die Löslichkeit, und/oder eine Kombination dieser Parameter der Substanz handelt.
  6. Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 5, mit einem QSAR-Modul oder einem neuronalen Netz zur Bestimmung der physikochemischen Eigenschaft aus einem Deskriptor der chemischen Struktur der Substanz.
  7. Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 6, wobei das Vorhersagemodul auf einer Datenbasis (108) basiert, die die physikochemischen Eigenschaften von Testsubstanzen und experimentell für die Testsubstanzen ermittelten Parameter beinhaltet.
  8. Computersystem nach einem der vorhergehenden Ansprüche 1 bis 7, wobei das Vorhersagemodul eine Berechnungsfunktion zur Berechnung des Parameters aus der Lipophilie und/oder dem Molekulargewicht der Substanz beinhaltet.
  9. Computersystem nach Anspruch 8, wobei die Berechnungsfunktion auf einer linearen Regression experimentell ermittelter Parameterwerte basiert.
  10. Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz mit einem physiologisch basierten pharmakokinetischen Simulationsmodell eines Insekts zur Vorhersage von Konzentrations-Zeit-Verläufen der chemischen Substanz in Kompartimenten des Insekts, wobei das Simulationsmodell zumindestens einen von der Substanz abhängigen Parameter aufweist, mit folgenden Schritten: – Eingabe einer physikochemischen Eigenschaft der Substanz in ein Vorhersagemodul zur Vorhersage des zumindest einen Parameters für die Substanz, – Durchführung einer Simulation mit Hilfe des Simulationsmodells zur Vorhersage von Konzentrations-Zeit-Verläufen der chemischen Substanz basierend auf dem vorhergesagten zumindest einen Parameter.
  11. Verfahren nach Anspruch 10, wobei es sich bei dem Parameter um das Produkt aus der Permeabilität für die Substanz und der effektiven Oberfläche der Kompartimente handelt.
  12. Verfahren nach Anspruch 10 oder 11, wobei es sich bei dem Parameter um den Ratenkoeffizienten für inter-kompartimentellen Massentransport ( x = P Ax/Vx) handelt, wobei insbesondere das Volumen zumindest eines der Organe des Insekts eine Funktion der Zeit ist (Vx = Vx(t)).
  13. Verfahren nach Anspruch 10, 11 oder 12, wobei es sich bei dem Parameter um den Gleichgewichts-Verteilungskoeffizienten zwischen Organ und Haemolymphe (Kx, x ∊ {c, mu, fb, nc und gw}), zwischen Oberfläche der Kutikula und Kutikula (Fc/cs), oder zwischen Darmwand und Darminhalt (Kgc/gw) handelt.
  14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 10 bis 13, wobei es sich bei der physikochemischen Eigenschaft um den Verteilungskoeffizienten zwischen Wasser und Phospholipidmembranen, den Oktanol-Wasser-Verteilungskoeffizienten, das Molekülgewicht, die Löslichkeit, und/oder eine Kombination dieser Parameter der Substanz handelt.
  15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 10 bis 14, wobei die physikochemische Eigenschaft der Substanz mittels eines QSAR oder mittels einem neuronalen Netz bestimmt wird.
  16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 10 bis 15, wobei die Vorhersage des zumindest einen Parameters basierend auf physikochemischen Eigenschaften von Testsubstanzen und experimentell für die Testsubstanzen ermittelten Parameterwerten erfolgt.
  17. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 10 bis 16, wobei die Vorhersage des zumindest einen Parameters mit einer Berechnungsfunktion aus der Lipophilie und/oder dem Molekulargewicht der Substanz erfolgt.
  18. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 10 bis 17, wobei die Berechnungsfunktion auf einer linearen Regression experimentell ermittelter Parameterwerte basiert.
  19. Computerprogrammprodukt, insbesondere digitales Speichermedium, mit Programmmitteln zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz mit einem physiologisch basierten pharmakokinetischen Simulationsmodell eines Insekts zur Vorhersage von Konzentrations-Zeit-Verläufen der chemischen Substanz in Kompartimenten des Insekts, wobei das Simulationsmodell zumindestens einen von der Substanz abhängigen Parameter aufweist, mit folgenden Schritten: – Eingabe einer physikochemischen Eigenschaft der Substanz in ein Vorhersagemodul zur Vorhersage des zumindest einen Parameters für die Substanz, – Durchführung einer Simulation mit Hilfe des Simulationsmodells zur Vorhersage von Konzentrations-Zeit-Verläufen der chemischen Substanz basierend auf dem vorhergesagten zumindest einen Parameter.
  20. Computerprogrammprodukt nach Anspruch 15, wobei es sich bei dem Parameter um das Produkt aus der Permeabilität für die Substanz und der effektiven Oberfläche der Kompartimente handelt.
  21. Computerprogrammprodukt nach Anspruch 19 oder 20, wobei es sich bei dem Parameter um den Ratenkoeffizienten für inter-kompartimentellen Massentransport (λx = P Ax/Vx) handelt, wobei insbesondere das Volumen zumindest eines der Organe des Insekts eine Funktion der Zeit ist (Vx = Vx(t)).
  22. Computerprogrammprodukt nach Anspruch 19, 20 oder 21, wobei es sich bei dem Parameter um den Gleichgewichts-Verteilungskoeffizienten zwischen Organ und Haemolymphe (Kx, x ∊ {c, mu, fb, nc und gw}), zwischen Oberfläche der Kutikula und Kutikula (Kc/cs), oder zwischen Darmwand und Darminhalt (Kgc/gw) handelt.
  23. Computerprogrammprodukt nach einem der vorhergehenden Ansprüche 19 bis 22, wobei es sich bei der physikochemischen Eigenschaft um den Verteilungskoeffizienten zwischen Wasser und Phospholipidmembranen, den Oktanol-Wasser-Verteilungskoeffizienten, das Molekülgewicht, die Löslichkeit, und/oder eine Kombination dieser Parameter der Substanz handelt.
  24. Computerprogrammprodukt nach einem der vorhergehenden Ansprüche 19 bis 23, mit einem QSAR-Modul, oder einem neuronalen Netz zur Bestimmung der physikochemischen Eigenschaft aus einem Deskriptor der chemischen Struktur der Substanz.
  25. Computerprogrammprodukt nach einem der vorhergehenden Ansprüche 19 bis 24, wobei das Vorhersagemodul auf einer Datenbasis (108) basiert, die die physikochemischen Eigenschaften von Testsubstanzen und experimentell für die Testsubstanzen ermittelten Parameter beinhaltet.
  26. Computerprogrammprodukt nach einem der vorhergehenden Ansprüche 19 bis 25, wobei das Vorhersagemodul eine Berechnungsfunktion zur Berechnung des Parameters aus der Lipophilie und/oder dem Molekulargewicht der Substanz beinhaltet.
  27. Computerprogrammprodukt nach einem der vorhergehenden Ansprüche 19 bis 26, wobei die Berechnungsfunktion auf einer linearen Regression experimentell ermittelter Parameterwerte basiert.
DE10256315A 2002-12-03 2002-12-03 Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten Withdrawn DE10256315A1 (de)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE10256315A DE10256315A1 (de) 2002-12-03 2002-12-03 Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten
US10/714,791 US7539607B2 (en) 2002-12-03 2003-11-14 Computer system and method of calculating a pharmacokinetic behavior of a chemical substance in insects
EP03026681A EP1426763B1 (de) 2002-12-03 2003-11-20 Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten
DE50301912T DE50301912D1 (de) 2002-12-03 2003-11-20 Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten
CA2451501A CA2451501C (en) 2002-12-03 2003-11-28 Computer system and method for calculating a pharmacokinetic behavior of a chemical substance in insects
JP2003404643A JP4632660B2 (ja) 2002-12-03 2003-12-03 昆虫内の化学物質の薬物動態的振舞を計算するためのコンピュータシステムおよび方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE10256315A DE10256315A1 (de) 2002-12-03 2002-12-03 Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE10256315A1 true DE10256315A1 (de) 2004-06-17

Family

ID=32308926

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE10256315A Withdrawn DE10256315A1 (de) 2002-12-03 2002-12-03 Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten
DE50301912T Expired - Lifetime DE50301912D1 (de) 2002-12-03 2003-11-20 Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE50301912T Expired - Lifetime DE50301912D1 (de) 2002-12-03 2003-11-20 Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten

Country Status (5)

Country Link
US (1) US7539607B2 (de)
EP (1) EP1426763B1 (de)
JP (1) JP4632660B2 (de)
CA (1) CA2451501C (de)
DE (2) DE10256315A1 (de)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102010060311B3 (de) * 2010-11-02 2012-02-02 Freie Universität Berlin Verfahren zur Unterstützung klinischer Studien

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10256315A1 (de) * 2002-12-03 2004-06-17 Bayer Ag Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten
JP4756906B2 (ja) * 2005-05-11 2011-08-24 シスメックス株式会社 生体シミュレーションシステム及びコンピュータプログラム
JP5100979B2 (ja) * 2005-05-11 2012-12-19 シスメックス株式会社 生体シミュレーションシステム及びコンピュータプログラム
DE102005022428A1 (de) * 2005-05-14 2006-11-16 B. Braun Medizinelektronik Gmbh & Co. Kg Verfahren und Vorrichtung zur Steuerung einer Mehrzahl von Infusionspumpen
DE102005028080A1 (de) * 2005-06-17 2006-12-21 Bayer Technology Services Gmbh Verfahren zur zeitlich gesteuerten intravenösen Verabreichung des Narkosemittels Propofol
WO2022248703A2 (en) 2021-05-27 2022-12-01 Cyprus University Of Technology Physiologically based toxicokinetic (pbtk) modeling for implant toxicology

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5751605A (en) * 1996-08-15 1998-05-12 Tripos, Inc. Molecular hologram QSAR
US6381562B2 (en) * 1998-07-13 2002-04-30 John A. Keane Configurable bio-transport system simulator
US20020035459A1 (en) * 1998-09-14 2002-03-21 George M. Grass Pharmacokinetic-based drug design tool and method
CA2416787A1 (en) 2000-07-28 2002-02-07 Lion Bioscience Ag System and method for predicting adme/tox characteristics of a compound
DE10160270A1 (de) * 2001-12-07 2003-06-26 Bayer Ag Computersystem und Verfahren zur Berechnung von ADME-Eigenschaften
DE10256315A1 (de) * 2002-12-03 2004-06-17 Bayer Ag Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102010060311B3 (de) * 2010-11-02 2012-02-02 Freie Universität Berlin Verfahren zur Unterstützung klinischer Studien

Also Published As

Publication number Publication date
DE50301912D1 (de) 2006-01-19
US20040172230A1 (en) 2004-09-02
CA2451501C (en) 2013-01-22
JP4632660B2 (ja) 2011-02-16
US7539607B2 (en) 2009-05-26
CA2451501A1 (en) 2004-06-03
EP1426763B1 (de) 2005-12-14
JP2004238390A (ja) 2004-08-26
EP1426763A1 (de) 2004-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP1671251B1 (de) Verfahren zur simulation der wechselwirkung von chemischen substanzen mit lebenden organismen
Hedrick et al. The evolutionary diversity of locomotor innovation in rodents is not linked to proximal limb morphology
DE10256315A1 (de) Computersystem und Verfahren zur Berechnung eines pharmakokinetischen Verhaltens einer chemischen Substanz in Insekten
Mohe Stand und Entwicklungstendenzen der empirischen Beratungsforschung
Rehbein et al. Video game and internet addiction: The current state of research
DE10205762B4 (de) Verfahren und Struktur zur Charakterisierung von Bayesianischen Belief-Netzwerken
EP1423661A1 (de) Verfahren zum ermitteln von routen und darauf bezogenes navigationssystem
Bolte et al. Integration of sex/gender into environmental health research. Results of the interdisciplinary research network Sex/Gender—Environment—Health (GeUmGe-NET)
DE3103792C2 (de)
DE10160270A1 (de) Computersystem und Verfahren zur Berechnung von ADME-Eigenschaften
DE69815718T2 (de) Verfahren zur vorhersage, identifizierung und beschreibung von molekülen die ein gewünschtes verhalten aufweisen, inbesondere im pharmazeutischen sektor und derart hergestellte moleküle
Andruszkow et al. Prognosis of polytraumatized patients: estimates in the shock room and intensive care station
DE112021002061T5 (de) Validierung der interpretierbarkeit von qsar- und qspr-modellen
Bert et al. Pulmonary microvascular exchange: An analog computer simulation
EP1425679A2 (de) Anordnung mit künstlichen neuronen zur beschreibung eines übertragungsverhaltens einer erregenden nervenzelle
DE102010060311B3 (de) Verfahren zur Unterstützung klinischer Studien
Clewell et al. A multiple dose-route physiological pharmacokinetic model for volatile chemicals using ACSL/PC
Beer Der Daedalus der Dichter: Zur poetologischen Selbstdarstellung des didaktischen Ich bei Lukrez
Wolpers Inhaltliche Gamification im aufgabenorientierten Fremdsprachenunterricht (IGAF): Eine empirische Design Based Research Studie zur Förderung spielerischer und narrativer Lernzugänge.
Faubl et al. Are health and well-being associated with specialization preferences among medical students? Results of a multicenter cross-sectional study in Germany and Hungary
Schüle et al. The development of student teacher self-efficacy in student teaching field experiences
WO2004010347A2 (de) Verfahren und anlage zur lösung von aufgaben der adaptiven chemie
Heigl Active life expectancy: Concepts and a new model approach
Stope et al. UroFors: establishment of an interest group for natural scientists in urological research
Lohbeck et al. On the interplay of academic self-concept, learning enjoyment, concentration and academic achievement at elementary school age

Legal Events

Date Code Title Description
8127 New person/name/address of the applicant

Owner name: BAYER TECHNOLOGY SERVICES GMBH, 51373 LEVERKUSEN,

8139 Disposal/non-payment of the annual fee