物理学に基づく深層学習を用いた内在的な多コンパートメント薬物動態モデルの発見

Core Concepts

物理学に基づく深層学習を用いて、薬物動態データから内在的な多コンパートメントモデルを効率的に発見し、モデルの解釈可能性と一般化性を実現する。

Abstract

本研究では、物理学に基づく深層学習(PINN)と記号的回帰(SR)を組み合わせた新しい手法であるPKINNsを提案した。PKINNsは、薬物動態データから内在的な多コンパートメントモデルを効率的に発見し、モデルの微分を正確に予測することができる。
具体的には以下の通り:

PKINNsアーキテクチャは、入力時間tから薬物濃度X(X0, X1, X2)を予測するX-netと、Xから微分量f(f1, f2, f3)を予測するf-netから構成される。
損失関数は、データ誤差、ODE残差、初期条件誤差の重み付き和で定義される。
合成データを用いた実験では、PKINNsが低/中/高ノイズデータに対して頑健に内在的な薬物動態モデルを捉えられることを示した。
発見されたモデルは、PySRとSINDyによる記号的回帰を用いて解釈可能で一般化性の高いものとなった。
外挿予測の精度も良好で、薬物動態モデリングへの応用が期待できる。
本手法は、従来の手動によるモデル導出の労力を大幅に削減し、データ駆動型のモデル発見を可能にする。大規模データの利用と相まって、創薬プロセスの効率化に大きな影響を及ぼすことが期待される。

Stats

薬物吸収速度定数kaは1.14である。
薬物消失クリアランスCLは3.57である。
薬物分布クリアランスQは1.14である。
中心コンパートメントの分布容積V1は0.454である。
末梢コンパートメントの分布容積V2は2.87である。

Quotes

"PKINNsは、薬物動態データから内在的な多コンパートメントモデルを効率的に発見し、モデルの微分を正確に予測することができる。"
"本手法は、従来の手動によるモデル導出の労力を大幅に削減し、データ駆動型のモデル発見を可能にする。"

Key Insights Distilled From

Discovering intrinsic multi-compartment pharmacometric models using Physics Informed Neural Networks

by Imran Nasim,... at arxiv.org 05-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.00166.pdf

Deeper Inquiries

薬物動態モデルの発見において、物理学に基づく深層学習とどのような他の機械学習手法を組み合わせることで、さらなる性能向上が期待できるだろうか

物理学に基づく深層学習アプローチであるPKINNsを他の機械学習手法と組み合わせることで、薬物動態モデルの発見における性能向上が期待されます。例えば、PKINNsとシンボリック回帰（SR）などの手法を組み合わせることで、PKINNsが見つけたモデルをより解釈可能で説明可能なものにすることができます。さらに、PKINNsの内部構造を解明し、より洞察を深めるためにSRを活用することで、より優れたモデルが構築できる可能性があります。

本研究で提案したPKINNsアプローチは、単一の薬物動態モデルに限定されているが、より複雑な量的システム薬理学(QSP)モデルにも適用可能だろうか

提案されたPKINNsアプローチは、単一の薬物動態モデルに限定されているものの、より複雑な量的システム薬理学（QSP）モデルにも適用可能であると考えられます。PKINNsは、薬物の複数区画に基づくモデル構造を効率的に発見し、モデルの派生を信頼性を持って予測する能力を持っています。そのため、PKINNsは複雑なQSPモデルにも適用可能であり、より高度な薬物動態モデリングに貢献することが期待されます。

薬物動態モデルの発見と並行して、薬物動態-薬力学(PKPD)モデルの発見にPKINNsを応用することで、どのような新しい洞察が得られるだろうか

薬物動態-薬力学（PKPD）モデルの発見にPKINNsを応用することで、新しい洞察が得られる可能性があります。PKINNsは、薬物の吸収、分布、代謝、排泄などのプロセスをモデル化し、薬物の効果や応答に関する関係性を明らかにすることができます。このようなアプローチによって、薬物の効果や応答をより正確に予測し、薬物開発や臨床試験における意思決定を支援する新たな情報が得られる可能性があります。