MODELOS FARMACOCINÉTICOS POBLACIO-NALES PARAMÉTRICOS Y NO PARAMÉTRICOS: EVALUACIÓN COMPARATIVA DE SU ROBUSTEZ A PARTIR DE DATOS REALES Y SIMULACIONES

CACERES GUIDO P; PORTA A; SCHAIQUEVICH P

Congreso; XXXX IV Sociedad Argentina de Farmacologia Experimental; 2012

Los modelos farmacocinéticos (PK) poblacionales no paramétricos (MNP, que no suponen distribución a priori de los parámetros PK) tienen la capacidad de detectar subpoblaciones que no son detectadas con los métodos paramétricos (MP). En adición, solo recientemente (2012) y a partir de datos simulados se ha observado la mayor robustez (obtención de estimaciones fiables independientemente de estos valores atípicos) que tienen los MNP en relación los MP. Se presenta en este trabajo el primer análisis, a partir de datos reales, que muestra los MNP tienen mayor robustez y capacidad de detectar datos atípicos que los MP. En el transcurso de la elaboración de un modelo poblacional de amikacina en neonatos se desarrollaron MP con el algoritmo MCMC-SAEM (Monolix) y MNP con el algoritmo NPAG (Pmetrics). En ambos casos, el modelo seleccionado es de eliminación de orden uno parametrizado por constante de eliminación (kel) y volumen de distribución (Vol). Los valores medios estimados para toda la población fueron muy similares: kel_MNP: 0.18 h-1 (MP: 0.16 h-1 ), Vol_MNP:0.5 L. (MP: 0.44 L.). En contraposición, para uno de los pacientes de la población en cuestión, los valores atípicos e inconsistentes de concentraciones plasmáticas se reflejaron en una estimación individual de la kel de 0.02 h-1 para el MNP, mientras que para el MP fue de 0.14 h-1 . Por otra parte, a partir de set de datos obtenidos a partir de la base original, se observó que los MNP soportan una mayor proporción de datos atípicos que los MP sin que los parámetros estimados para los individuos sin datos atípicos varíen significativamente. Estos resultados apoyan la conveniencia MNP junto con los MP al desarrollar modelos PK poblacionales.