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インストールしたSpecialistで解析を拡張する

実践例 観察された露出のメートルが付いているtheophyllineの集中のプロットを拡張して下さい

Pharmacometrics PK/PDの設計Specialist を使用して、集中時間データをチェックし、プロファイルを描画し、暴露メトリックを計算します。 成果物は12個のサブジェクトテーブル、集中プロット、実行可能なRスクリプト、メソッドレポートです。 この例では、パブリックリサーチデータについて説明しています。 治療や投与をお勧めしません。

入力はRの公開Theoph データセット:132の12の被写体からの観察です。 時間は、mg / Lの濃度、mg / kgの体重およびmg / kgの用量で時間内にあります。 計算は、追加のパッケージやデータベースの資格情報なしで、ベースRを使用します。

1. Specialistのインストールと選択

  1. Settings → Specialists → Browse Marketplace を開きます。 Pharmacometrics PK/PDの設計Specialistを見つけ、その機能をチェックし、インストールします。 この例では、Open-Science 0.30.1 でパッケージ 1.0.0 を使用します。
  2. Settings → Runtimesでは、RがReadyで有効になっていることを確認します。 記録された実行はR 4.4.3を使用しました。
  3. 研究プロジェクトで新しい会話を開く。 利用可能なモデルを選択し、Agent controls → Specialist → pharmacometrics-pkpd-designer を選択します。 記録された実行はCodexサブスクリプション/gpt-5.6-solを使用しました。
  4. 各解析メッセージ の開始時、/pkpd をタイプして下さい、そして提案から pkpd モデリング を選んで下さい。 プロンプトを貼り付ける前に Skill チップになることを確認してください。

このバージョンでは、単独でUnknown skillを返す役割を選択します。 Skill を明示的に選択すると、本物のローダーが有効になります。 記録された構成のためにこのステップは要求されます; この例では、すべてのSpecialist-bound Skillsの自動ローディングを確立しません。

ファーマコメトリクスSpecialistおよびその機能をインストール

現在のメッセージの本物pkpd-modeling Skillの選択

2. データをチェックし、集中曲線を描画

選択したSkillで、送信:

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.

Run R code? が現れたときにコードを調べて、計算を承認します。 Notebook を開き、実行出力を確認します。 記録された入力には、欠落した値や重複した記録がない 132行、12件、11件ごとの観測 があります。

生成されたCSVとプロットを開きます。 1、7および10の主題はゼロで非ゼロの集中を持っています; これらは保持されます。 データセットの対象因子は、最大濃度で注文されるため、表示された注文は数値ではありません。

CSV プレビューには最初の 100 行が表示されます。保存された入力ファイルには、132 件の観測値がすべて含まれています。

Open-Scienceの保存された入力テーブル

実行されたベースラインと12の集中タイムカーブ

参照ファイル: 入力 CSV集中のプロットデータチェック

3. 露出メトリックの追加

公式 Skill の NCA リファレンスをダウンロードして、+ → Attach filesで追加します。 インストールされたパッケージから変更されていない参照です。 録画設定では、Notebook は会話の添付ファイルを読むことができますが、Skill インストールディレクトリ内の参照を読めません。

同じ会話で再び/pkpd-modelingを選択し、次のメッセージを送る:

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.

ファイルの読み込みとRの計算を承認して、それらを検査した後。 サポートされているファイルが欠落している場合は、続行する前に実際のファイルを添付してください。 Notebook の失敗した Skill の負荷か間違いは完全な分析ではないです。

4. 結果のオープンとチェック

生成されたファイルから theoph-nca-summary.csv を開きます。 12件ごとに1行ずつあるはずです。 単位および最後の観察時間およびメトリック値を確認してください。

被写体レベルの暴露メトリックの保存

演題名:Cmax (mg/L)Tmax (h)AUC0-last(mg・h/L)最後の観察(h)
110.51.12148.9230524.37
28.331.9291.5268024.30

theoph-nca-report.mdtheoph-nca.Rを一緒に開く。 レポートは、各被験者の観察を時間ごとにソートし、観察された最大値と初期値の時刻を合わせ、その後、隣接する観察値で(C1 + C2) × (t2 - t1) / 2を合計する必要があります。 上記の最初の2列は、迅速な比較を提供します。 再実行を受け入れる前に、すべての12行をチェックしてください。

これらは、測定値が観察される。 最後のサンプリング時間は被写体と異なるため、線形台形ルールは明示的な近似です。 結果は無限、適当な薬剤のモデルまたは測定のuncertaintyへの露出を確立しません。

録画した概要 CSVRスクリプト方法報告をダウンロードしてください。 アプリの外部から再実行する際に、入力とスクリプトを一緒に保持します。