Extienda un análisis con un Specialist instalado
Ejemplo práctico Extender una parcela de concentración de teofilina con métricas de exposición observadas
Utilice Productos farmacéuticos PK/PD Design Specialist para comprobar datos de tiempo de concentración, dibujar los perfiles, luego calcular métricas de exposición. Los entregables son una tabla de doce subjetos, un diagrama de concentración, un script R ejecutable y un informe de métodos. Este ejemplo describe los datos de investigación pública; no recomienda tratamiento o dosificación.
La entrada es el R público de Conjunto de datos de Theoph: Observaciones 132 de doce temas. El tiempo es en horas, concentración en mg/L, peso en kg y dosis en mg/kg. Los cálculos utilizan la base R, sin paquetes adicionales o credenciales de base.
1. Instalar y seleccionar el Specialist
- Abre Settings → Specialists → Browse Marketplace. Encuentre Productos farmacéuticos PK/PD Design Specialist, inspeccione sus capacidades, e instale. Este ejemplo utiliza el paquete 1.0.0 en Open-Science 0.30.1.
- En Settings → Runtimes, confirme que R es Ready y está habilitado. La ejecución registrada usó R 4.4.3.
- Abra una nueva conversación en su proyecto de investigación. Elige un modelo disponible, luego Agent controls → Specialist → pharmacometrics-pkpd-designer. La carrera registrada usó Suscripción Codex / gpt-5.6-sol.
- Al comienzo de cada mensaje de análisis, escriba
/pkpd, luego seleccione pkpd-modeling de las sugerencias. Confirme que se convierte en un chip Skill antes de pegar el impulso.
Seleccionando el papel por sí solo regresó Unknown skill en esta versión. La selección explícita del Skill permitió el cargador auténtico. Este paso es necesario para la configuración registrada; este ejemplo no establece la carga automática de todos los Specialist-bound Skills.
2. Compruebe los datos y dibujar las curvas de concentración
Con el Skill seleccionado, envía:
Use the public R dataset datasets::Theoph in the enabled R Notebook.
Use base R only. Check rows, subjects, observations per subject,
missing values, duplicate subject-time records and the documented units.
Keep all observed time-zero concentrations unchanged.
Save theoph-input.csv, theoph-concentration-time.png and theoph-data-check.md.
Plot all 12 subjects with labelled axes and a legend.
Execute the code, reopen the saved files and report the actual checks.
Stop after this descriptive baseline. Do not calculate NCA metrics yet.
Do not install packages or delegate. Keep everything in English.
Inspeccione el código cuando aparezca Run R code?, y luego apruebe el cálculo. Abra Notebook para ver la salida de ejecución. La entrada registrada tiene Renglones 132, súbditos 12 y observaciones 11 por tema, sin valores perdidos o registros de tiempo sujeto duplicados.
Abra el CSV generado y la trama. Los sujetos 1, 7 y 10 tienen concentraciones no cero en el momento cero; estos se mantienen. El factor sujeto del conjunto de datos se ordena por máxima concentración, por lo que su orden mostrado no necesita ser numérico.
La vista previa del CSV muestra las primeras 100 filas; el archivo guardado contiene las 132 observaciones.
Archivo de referencia: entrada CSV, compostura de concentración, Verificación de datos.
3. Agregue las métricas de exposición
Descargue el referencia oficial de Skill NCA y agréguelo a través de + → Attach files. Esta es una referencia sin cambios del paquete instalado. En la configuración grabada, Notebook podría leer el accesorio de conversación pero no podía leer la referencia dentro del directorio de instalación Skill.
Seleccione /pkpd-modeling de nuevo en la misma conversación, luego enviar:
Read the attached nca-conventions.md from the official Skill package.
Extend the baseline using the same theoph-input.csv and base R Notebook.
For each subject calculate observed Cmax (mg/L), earliest observed Tmax (h),
linear-trapezoidal AUC from time zero to the last observation (mg*h/L),
and the actual last-observation time (h).
Retain all observed time-zero values. Preserve the input hash.
Save theoph-nca-summary.csv, theoph-nca.R and theoph-nca-report.md.
The standalone script must read the CSV. Execute it, reread all 12 rows,
and compare its results with a separate Notebook calculation.
Explain the method, units, differing observation windows and limitations.
Register the three saved outputs as project files.
Do not estimate AUC to infinity, half-life, clearance or dosing advice.
Do not install packages, change permissions or delegate. Use English.
Aprobar el archivo lee y el cálculo R después de inspeccionarlos. Si falta un archivo de soporte, adjunte el archivo real antes de continuar. Una carga Skill fallida o un error en Notebook no es un análisis completado.
4. Abrir y comprobar los resultados
Abra theoph-nca-summary.csv de los archivos generados. Debe haber una fila para cada uno de los doce sujetos. Compruebe las unidades y el tiempo de última observación, así como los valores métricos.
| Asunto | Cmax (mg/L) | Tmax (h) | AUC0-last (mg·h/L) | Última observación h) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 10.5 | 1.12 | 148.92305 | 24.37 |
| 2 | 8.33 | 1.92 | 91.52680 | 24.30 |
Abrir theoph-nca-report.md y theoph-nca.R juntos. El informe debe coincidir con el script ejecutado: ordenar las observaciones de cada sujeto a tiempo, tomar el máximo observado y su tiempo más temprano, luego resumir (C1 + C2) × (t2 - t1) / 2 sobre las observaciones adyacentes. Las dos primeras filas arriba proporcionan una comparación rápida; comprobar las doce filas antes de aceptar una repetición.
Estas son métricas observadas. Los últimos tiempos de muestreo difieren entre sujetos, y la regla trapezoidal lineal es una aproximación explícita. Los resultados no establecen la exposición al infinito, un modelo farmacocinético o la incertidumbre de medición.
Descargar el sumario CSV grabado, R script y Informe sobre los métodos. Mantenga la entrada y script juntos cuando vuelva a correr fuera de la aplicación.