最尤ベイズ推定を用いた最適サンプリング戦略開発の方法論

最大事後ベイズ（MAPB）薬物動態パラメータ推定は、個々の血中濃度と先行情報を使用して個別の薬物動態パラメータを推定するための正確で柔軟な方法です。過去10年間で、多くの研究が、複数回帰分析またはMAPB推定を用いて薬物動態パラメータをできるだけ正確に推定するための最適サンプリング戦略を開発してきました。これは、多くの薬剤、特に免疫抑制剤や抗がん剤に対して行われてきました。最適サンプリング戦略（OSS）の開発方法は多様で異質です。このレビューは、MAPB薬物動態パラメータ推定を用いたOSS開発の方法論の包括的な概要を提供し、公表されたOSSの移転可能性を判断し、MAPB推定と多重回帰分析によって決定されたサンプリング戦略を比較します。OSS開発には以下の要素があります：1）事前分布；2）基準値の決定；3）最適サンプリング時間の特定；および4）OSSの検証。公表されたOSSは、OSSが臨床的に移転可能であるために必要なすべてのデータを欠いていることが多いです。MAPB推定は予測性能の点では多重回帰分析と似ていますが、柔軟性では優れています。