1.8 : Analyse des données pharmacocinétiques de la population

L'analyse des données pharmacocinétiques de population consiste à étudier le comportement des médicaments au sein de diverses populations afin de comprendre leurs paramètres pharmacocinétiques. Les méthodes pharmacocinétiques traditionnelles impliquent généralement la collecte d'échantillons auprès de quelques individus et l'estimation de ces paramètres. Bien que ces méthodes soient couramment utilisées, elles présentent des limites pour saisir la variabilité de la réponse aux médicaments entre individus ou populations hétérogènes. La pharmacocinétique de population est utilisée pour remédier à ces limites. Cette approche estime les paramètres pharmacocinétiques moyens ou le comportement des médicaments au sein de différentes populations et identifie les co-variables qui influencent la disposition des médicaments. En prenant en compte une population plus large, la pharmacocinétique de population permet de mieux comprendre la variabilité de la réponse aux médicaments.

Un exemple de technique utilisée en pharmacocinétique de population est le modèle non linéaire à effets mixtes (NONMEM). Le NONMEM tient compte de la variabilité interindividuelle et de l'erreur résiduelle, ce qui permet une analyse plus précise des données pharmacocinétiques de population. Ces modèles peuvent simuler les profils de concentration de médicament en fonction du temps pour différents schémas posologiques et populations de patients, facilitant ainsi l'individualisation de la dose, l'optimisation de la pharmacothérapie et la prédiction des interactions médicamenteuses. Les critères de sélection des modèles sont essentiels pour évaluer et comparer différents modèles pharmacocinétiques de population. Ces critères permettent de garantir que le modèle sélectionné représente avec précision les données observées et fournit des prédictions fiables. Les techniques d'analyse des décisions sont également utilisées pour évaluer l'incertitude et la variabilité des paramètres des modèles pharmacocinétiques de population. Ces techniques aident les chercheurs à prendre des décisions fondées sur des preuves concernant le développement de médicaments et les pratiques cliniques.