mrgsolve runner

tools/mrgsolve_runner.R は、drugs/<slug>/spec_pk1_*.yml を読み込み、 Pythonの analytical_demo とは独立に mrgsolve で1-compartment ODEを積分する fixture runnerです。単回投与の出力は既存の run_workflow.py が受け取れる sim_full.csv 形式です。

これはモデル二重実装の比較・ワークフロースモークテスト用であり、申請用PopPK モデル、臨床推論、推定済みモデルの代替ではありません。

対応範囲

  • oral / po: GUT -> CENT、一次吸収、KA、ALAG1、F1
  • iv / iv_bolus: CENT ボーラス
  • iv + armの infusion_h、または iv_infusion: CENT 点滴
  • iiv.eta: YAML契約どおり対角OMEGAの分散として使用
  • residual.prop/add: 単位分散のSIGMA/EPSをスケールしてDVへ適用
  • population.covariates.wt_kg: median/CV/min/maxの切り捨て対数正規分布
  • --dose-count と --interval-h による反復投与
  • 絶対投与量は regimen.units.dose: mg のみ（mg/kg・BSA換算は未対応）
  • model.units.conc は質量/容量単位（ng/mL, ug/mL, mg/mL, mg/L, ug/L, ng/L, g/L）に限定し、model.units.multとの組み合わせを検証

WT は現在モデルのCL/V共変量には使わず、被験者属性・出力監査用に生成します。 canonicalな pk.yml、targets.yml、specは変更しません。

依存関係

install.packages(c("yaml", "mrgsolve"))

dplyr は不要です。runnerはbase R、yaml、mrgsolveだけで動作します。

単回経口50例

mkdir -p outputs/mrgsolve_demo/apixaban/raw

Rscript tools/mrgsolve_runner.R \
  --spec drugs/apixaban/spec_pk1_oral.yml \
  --out outputs/mrgsolve_demo/apixaban/raw/sim_full.csv \
  --n-subjects 50 \
  --seed 20260217 \
  --model-code outputs/mrgsolve_demo/apixaban/raw/mrgsolve_model.cpp

python3 tools/run_workflow.py \
  --sim-full outputs/mrgsolve_demo/apixaban/raw/sim_full.csv \
  --drug apixaban \
  --times 0,1,2,3,4,8,12,24 \
  --out-dir outputs/mrgsolve_demo/apixaban/workflow \
  --allow-validation-failed

Rscript tools/make_adnca.R \
  --analysis-dir outputs/mrgsolve_demo/apixaban/workflow/analysis_inputs \
  --out-dir outputs/mrgsolve_demo/apixaban/workflow/adnca \
  --mode single

--allow-validation-failed は、fixtureのvalidation warningを残して後処理を続ける ための指定です。臨床的な適合を意味しません。

IV点滴

Rscript tools/mrgsolve_runner.R \
  --spec drugs/albuterol/spec_pk1_iv.yml \
  --out outputs/mrgsolve_demo/albuterol_sim_full.csv \
  --n-subjects 50 \
  --seed 20260217

spec_pk1_iv.yml の regimen.arms.A.infusion_h: 1.0 を検出し、EX相当の投与行に RATE = DOSE_MG / infusion_h を出力します。

反復投与

Rscript tools/mrgsolve_runner.R \
  --spec drugs/apixaban/spec_pk1_oral.yml \
  --out outputs/mrgsolve_demo/apixaban_repeat_sim_full.csv \
  --n-subjects 50 \
  --t-end-h 156 \
  --dt-h 0.5 \
  --dose-count 13 \
  --interval-h 12 \
  --seed 20260217

同時刻の観測行と投与行は、観測行を先、投与行を後に並べます。出力の ROW_ORDER、EVID、AMT、RATEを使って、既存のPC/EX/PopPK adapterへ渡せます。 反復投与のraw CSVを単回用 run_workflow.py に直接渡してはいけません。同ツールの validationとEX生成は単回投与前提で、反復イベントを1回投与として扱います。反復経路では dosing_events.csvを投与イベントの正本として、make_repeated_nca.pyまたは施設側の 反復投与adapterへ渡してください。

反復投与ハーネスから実行する

harness_examples/demo_repeated_oral_trough_ss_50_mrgsolve.yml の simulation.engine を mrgsolve にすると、Pythonの反復投与fixtureではなく、このR runnerをサブプロセスで呼び出してから同じDM/EX/PC、トラフ、定常状態NCAの後段を実行します。

python3 tools/run_harness.py \
  --config harness_examples/demo_repeated_oral_trough_ss_50.yml

この経路では、mrgsolveの EVID=1 行を raw/dosing_events.csv に抽出し、EXとPopPKの 投与行の正本にします。raw/sim_full.csv はイベント行を含みますが、採血抽出は EVID=0 の観測行だけを使うため、トラフと最終投与間隔のNCA定義は分析式経路と共通です。 subject-specificな CL_I も出力し、反復モデルQCのDose/CL由来targetとの比較に使います。

出力契約

主な列は次のとおりです。

STUDYID, USUBJID, ID, time, TIME_H, CMT, EVID, MDV, AMT, RATE, CP, IPRED, DV, CP_UNIT, IPRED_UNIT, DV_UNIT, CONC_UNIT, WT, AGE, SEX, ARM, DOSE_MG, DOSE_UNIT, ROUTE, ROW_ORDER

  • CP / IPRED: 残差誤差なしのモデル予測
  • DV: $SIGMA のEPSを使った観測fixture
  • CMT=1: 投与先（経口はGUT、IVはCENT）。観測先は経口ではCMT=2（CENT）、 IV 1-compartmentではCMT=1（CENT）
  • EVID=1: 投与行。DVは空欄
  • EVID=0: 観測行
  • *_UNIT / CONC_UNIT: spec.model.units.conc 由来。DOSE_UNIT は regimen.units.dose 由来。 既知の濃度単位では、mg/Lを基準に model.units.mult との整合性も検証する。
  • <out>.manifest.yml: package version、seed、theta/IIV/residual、件数、入力spec、生成モデルコードのパス

同一spec・同一seed・同一設定でCSVは再現します。created_atを含むmanifestは再実行時に変わります。

Python経路との比較

同じspecから run_demo_set.py が作る analytical_demo と、ここで作るmrgsolve出力を 別ディレクトリに保存し、単回投与なら run_workflow.py、反復投与なら反復投与adapterと make_adnca.Rへ流すことで、解析式とODE積分の差を確認できます。差が出た場合でも、 canonical PK値を自動更新せず、simulation_validation.md と各manifestで原因を確認してください。