糖尿病における薬物動態/薬力学的モデリング

糖尿病は多くの国で大きな健康リスクであり、発生率は増加しています。この状態を治療するために、多様な治療薬が適用されます。1960年以来、グルコース - インスリンシステムを説明し、診断テストからのデータを分析し、薬物効果を定量化するために、多数の数学モデルが開発されています。このレビューは、薬物効果を説明するモデルに焦点を当てた現在の最先端の糖尿病モデリングを要約し、公開されたモデルの主要な強みと制限を特定します。診断のために、最小限のモデルは数十年にわたって最も人気のある選択肢のままであり、多くの拡張が開発されてきました。最小モデルの使用は、診断テスト以外のアプリケーションでは限られています。両方向にグルコース - インスリンフィードバックを含むより多くの機械的モデルが適用されています。薬物効果の説明のために生物期分布モデルの使用は必ずしも適切ではありません。最近では、グルコースとインスリンに対するさまざまな抗糖尿病剤の効果が、間接的な応答モデルでモデル化されています。このようなモデルは、グルコース - インスリンの恒常性に対する抗糖尿病薬の効果の良好な曲線適合と機械的記述を提供します。これらおよび他のタイプのモデルは、グルコースとインスリンに対する二次薬物効果、および補助的なバイオマーカーへの影響を記述するために使用されました。糖尿病における疾患進行のモデリングは、間接反応モデルを恒常性の妨害として利用することができます。将来のニーズは、グルコース - インスリンフィードバックをより頻繁に含め、新薬グループの機械的モデルを開発し、相補的サブシステムに対する二重の薬物効果を検討し、疾患の進行の要素を組み込むことです。

Diabetes mellitus is a major health risk in many countries, and the incidence rates are increasing. Diverse therapeutic agents are applied to treat this condition. Since 1960, numerous mathematical models have been developed to describe the glucose-insulin system, analyse data from diagnostic tests and quantify drug effects. This review summarizes the present state-of-the-art in diabetes modelling, with a focus on models describing drug effects, and identifies major strengths and limitations of the published models. For diagnostic purposes, the minimal model has remained the most popular choice for several decades, and numerous extensions have been developed. Use of the minimal model is limited for applications other than diagnostic tests. More mechanistic models that include glucose-insulin feedback in both directions have been applied. The use of biophase distribution models for the description of drug effects is not always appropriate. More recently, the effects of various antidiabetic agents on glucose and insulin have been modelled with indirect response models. Such models provide good curve fits and mechanistic descriptions of the effects of antidiabetic drugs on glucose-insulin homeostasis. These and other types of models were used to describe secondary drug effects on glucose and insulin, and effects on ancillary biomarkers. Modelling of disease progression in diabetes can utilize indirect response models as a disturbance of homeostasis. Future needs are to include glucose-insulin feedback more often, develop mechanistic models for new drug groups, consider dual drug effects on complementary subsystems, and incorporate elements of disease progression.