对神经退行性慢性疾病(如阿尔茨海默病)病理生理学的不完全了解阻碍了有效药物治疗的发展。特别是，在分析来自老年人群的临床数据时，考虑老龄化的影响是很重要的。

包括大脑生理学(和/或药理学)在内的生理建模和模拟通常假设大脑具有恒定的体积。然而，一些研究表明，大脑的容量随年龄而变化。它的体积在发育过程中增加，在20岁左右达到高峰，然后随着时间的推移缓慢而稳定地下降。量化脑容量随年龄的变化对估计脑中的生物标志物(如淀粉样蛋白、胆固醇等)浓度很重要。

定量系统药理学(QSP)模型结合计算模型和实验数据来检验药物、生物系统和疾病过程之间的关系。这门新兴的学科将定量药物数据与其作用机制的知识相结合。QSP还可以利用我们现在可以获得的大量信息，包括基因组学和蛋白质组学数据。

QSP模型预测药物如何在空间和时间上修改细胞网络，以及它们如何影响和受到人类病理生理学的影响。此外，QSP有助于评估复杂的异质疾病，如癌症、免疫、代谢和中枢神经系统疾病，这些疾病可能需要联合治疗来完全控制它们。

在本次网络研讨会中，Cesar Pichardo博士将解释他如何:

• 利用QSP评估脑容量变化对估计生物标志物浓度的影响
• 比较了变脑容量模型和恒脑容量模型的结果
• 评估在给定人群中脑容量变化的可变性对生物标志物浓度估计的影响

参加本次网络研讨会，了解为什么许多大型制药机构投资QSP，以提高制药研发效率。

关于我们的演讲者

Cesar Pichardo目前是Certara的首席科学家，为药物发现创建定量系统药理学(QSP)模型和解决方案。他在委内瑞拉西蒙玻利瓦尔大学(Simon Bolivar University)获得化学工程学士学位(孟)和系统工程(控制理论)硕士学位，并在法国中央里尔大学(Ecole Centrale de Lille)获得应用数学博士学位。他花了15年的时间研究生活方式干预、药物开发、死亡风险和精算科学的生物学、生理学和医学模型。

他曾在学术界(如伦敦大学学院、谢菲尔德大学、里昂学院)和工业界(辉瑞、XenologiQ)担任高级研究员。

对神经退行性慢性疾病(如阿尔茨海默病)病理生理学的不完全了解阻碍了有效药物治疗的发展。特别是，在分析来自老年人群的临床数据时，考虑老龄化的影响是很重要的。

包括大脑生理学(和/或药理学)在内的生理建模和模拟通常假设大脑具有恒定的体积。然而，一些研究表明，大脑的容量随年龄而变化。它的体积在发育过程中增加，在20岁左右达到高峰，然后随着时间的推移缓慢而稳定地下降。量化脑容量随年龄的变化对估计脑中的生物标志物(如淀粉样蛋白、胆固醇等)浓度很重要。

定量系统药理学(QSP)模型结合计算模型和实验数据来检验药物、生物系统和疾病过程之间的关系。这门新兴的学科将定量药物数据与其作用机制的知识相结合。QSP还可以利用我们现在可以获得的大量信息，包括基因组学和蛋白质组学数据。

QSP模型预测药物如何在空间和时间上修改细胞网络，以及它们如何影响和受到人类病理生理学的影响。此外，QSP有助于评估复杂的异质疾病，如癌症、免疫、代谢和中枢神经系统疾病，这些疾病可能需要联合治疗来完全控制它们。

在本次网络研讨会中，Cesar Pichardo博士解释了他如何:

• 利用QSP评估脑容量变化对估计生物标志物浓度的影响
• 比较了变脑容量模型和恒脑容量模型的结果
• 评估在给定人群中脑容量变化的可变性对生物标志物浓度估计的影响

观看网络研讨会，了解为什么许多大型制药组织投资QSP，以提高制药研发效率的潜力。