基于小鼠药代数据和神经网络的大鼠药代数据预测方法

本发明公开了基于小鼠药代数据和神经网络的大鼠药代数据预测方法，属于药物研发与药代动力学技术领域。本方法通过采集小鼠给药后血浆、肝、肾、脾药物浓度时间数据，结合大鼠生理参数构建输入特征矩阵；经归一化及样本划分后，采用Levenberg‑Marquardt算法训练改进BP神经网络，并通过MSE、R、MAE进行模型优选；将未知大鼠样本对应的小鼠药代数据与大鼠生理参数输入最优模型，输出大鼠血浆、肝、肾、脾独立药‑时浓度数据，计算PK参数。本发明可以预测得到未被检测动物体内的血浆以及肝、肾和脾组织的药‑时浓度数据，可减少动物实验、缩短周期并降低成本，为后续的外推PK以及个体化分析提供新的工具。