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        Trial Simulator
        人工智能與分子模擬平臺
        人工智能與分子模擬平臺
        Trial Simulator
        強大、靈活和直觀的臨床試驗模擬工具
        臨床試驗模擬
        臨床試驗模擬
        虛擬受試者
        虛擬受試者
        全變量藥物模型
        全變量藥物模型
        臨床試驗方案優化
        臨床試驗方案優化
        產品簡介

        10種正在研發的藥物中有9種未能上市,每年給制藥公司造成數十億美元的損失。這些失敗的原因之一就是臨床試驗設計不夠理想。十多年來,Certara旗下的Trial Simulator工具一直受到全球領先制藥企業的信任,協助優化試驗設計和試驗成功的概率。通過Trial Simulator,您可能找到一些關鍵問題的答案,例如試驗成功的可能性有多大?特定適應癥的較佳劑量和治療方案是什么?劑量反應的預期范圍是多少?納入/排除標準的改變將如何影響結果?應該多久測量一次藥物效應?我們能縮短一期和二期的臨床試驗嗎?我們能降低下一次試驗的費用嗎?這種藥物在三期會成功嗎?

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        臨床試驗模擬
        虛擬受試者
        全變量藥物模型
        臨床試驗方案優化
        Trial Simulator產品

        無論是新手還是高級的用戶,Trial Simulator的靈活性和易用性均為其提供了強有力的支持。它提供了直觀的用戶界面和循序漸進的模塊設置,幫助新用戶輕松地學習并使用Trial Simulator。對于更復雜的試驗,它的應用更加靈活和廣泛。


        綜合的藥物作用建模
        綜合的藥物作用建模
        01

        使用Trial Simulator,您可以構建基于群體的藥物、疾病模型(描述個體受試者體內藥物作用隨時間的變化)。使用圖形編輯藥物模型,通過添加和連接模型組件,來定義個體特征、劑量方案、藥物和疾病作用、安慰劑效應和隨機因素等。

        臨床試驗研究方案設計
        臨床試驗研究方案設計
        02

        Trial Simulator支持各種試驗設計,包括平行設計、拉丁方設計,以及具有任意數量的處理組和周期的交叉設計。研究可設置招募來自一個或多個研究中心的受試者,每個研究中心可以從協變量分布的不同亞群體中納入受試者。

        綜合的研究分析計劃
        綜合的研究分析計劃
        03

        Trial Simulator強大的統計和圖形分析功能,使您能夠定義研究分析步驟,并在模擬后保存結果以進行薈萃分析。內置的研究分析方法包括描述性統計、方差分析(ANOVA)、協方差分析(ANCOVA)、生物等效性分析(BE Analysis)和Kaplan-Meier生存分析。

        “What If”不同的模擬場景
        “What If”不同的模擬場景
        04

        模擬場景通過不同的模型設置和試驗設計來測試模型假設和方案設計選擇對試驗結果的影響。任意數量的模擬場景通過多次模擬,可以估計每種方案的可能的結果分布。

        Q&A
        你想了解的問題
        都在這里
        你想了解的問題 <br/>  都在這里
        01.Trial Simulator如何升級?

        在License有效期限內的用戶均可免費升級,只需咨詢我們的工程師,即可為您的軟件進行升級。

        02.Trial Simulator是按年收費還是按版本收費?

        和Phoenix WinNonlin一樣,軟件都是按年收費。

        03.Trial Simulator對電腦配置有什么要求?

        硬件:處理器不低于Intel i5,3 GHz,8G內存,不低于2G硬盤空間(推薦SSD硬盤);操作系統:Windows 7 SP1/8.1/10;第三方程序:Office 2010 / 2013 / 2016(32-bit / 64-bit)Access 2010 / 2013 / 2016(32-bit / 64-bit)R version 3.1及以上,R程序包:devEMF, GGally, ggplot2, RODBC(默認的作圖功能必需的程序包)

        04.Trial Simulator與Phoenix NLME蒙特卡洛模擬是什么關系?

        NLME中的蒙特卡洛模擬只包含藥物模型的隨機變異,比如模型參數的隨機分布方差Omega以及殘差模型變異Sigma,都是通過特定分布中隨機取樣來保證每個個體每次循環的取值不相同。Trial Simulator是全量的藥物模型,其中包含協變量或者藥物模型的的隨機變異,可以通過協變量分布產生虛擬個體,這個與NLME最大的區別。

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