GastroPlus模型应用的问题汇总及解答
GastroPlus中都有哪些描述药物体内释放的溶出模型，以及如何合理选择这些模型?
答：
-目前在GastroPlus中内建了Johnson (默认), Wang-Flanagan, Instant Dissolution, Z-Factor (Tabkano)四个溶出模型，这四个溶出模型用于速释制剂的药物释放过程。其中Johnson模型认为原料药是非球型颗粒；而Wang-Flanagan则是球型颗粒；Instant则忽略了溶出动力学，药物按照溶解能力瞬间完成释放过程；Z-Factor则进一步结合体外溶出曲线及其对应的溶出条件，计算出溶出因子Z，并进一步代入到模型中描述药物的释放过程。可点击右边的问 标识，了解各个溶出模型的详细信息；
-此外，GastroPlus还提供了描述缓释制剂释放过程的模型，分别为Tabulated和Weibull Function。其中Tabulated是列举体外溶出实验测定的数据，加载至软件中并作为药物体内释放行为的曲线，以描述体内的释放过程；Weibull Function则是根据数据公式，拟合得到各种释放曲线，并进一步用于体内释放环节的模拟(可点击该选项，查看Weibull方程的具体特征)；
-对于建立并验证速释制剂的PK模型，一般优先选择Johnson溶出模型计算药物在体内的释放行为；而受溶出过程影响较大的缓释制剂，则一般Load体内溶出数据(Tabulated)并用于描述药物在体内的释放过程(此时，通常需要加载生物体相关的溶出曲线，并通过Weibull Function拟合得到一条完整的溶出曲线进行模拟；如果不确定所加载的溶出曲线是否有相关性，此时需要评估溶出的体内外相关性)；
-在确认体内溶出过程之外的其它ADME环节均合理的情况下，希望开展溶出的体内外相关性工作，通常选择Z-Factor (Takano)溶出模型(需对应速释剂型)或者Tabulated体外溶出作为体内的释放曲线(需对应缓释剂型)，并进一步预测PK曲线，通过对比预测PK曲线与观测血药浓度-时间数据点是否吻合，以此判断体内外相关性的程度；
-如果希望通过体内PK曲线反推释放曲线(应建立在其它ADME环节均准确的基础上)，一般采用Weibull Function拟合不同的释放曲线，并确定哪条曲线预测的PK曲线可以吻合观测值，由此得到相应的释放曲线。该做法一般可以假设不同的Weibull参数并得到不同的释放曲线，进一步预测PK曲线并和观测值进行重合度的比对(卷积方法)；也可以借助Optimization模块，以观测血药浓度-时间数据点为目标，由软件自动推算出合适的Weibull参数及对应的释放曲线(反卷积法)。
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