研究者开发神经ODE模型预测个体化给药后药物暴露

Benjamin Maurel 等研究者发布论文，开发两种无需预设药代动力学方程的神经ODE模型，用于预测剂量或给药方案改变后的药物暴露变化。在肾移植受者他克莫司真实数据上，两个模型预测后续访视时暴露量的误差均低于贝叶斯估计；第二种模型在新给药方案的模拟中比竞争神经模型更准确。研究者称，将药代动力学原理融入神经模型有助于个体化给药。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。