*Result*: Interactive Pharmacokinetics: A Software for Discovery, Analysis, and Simulation.
*Further Information*
*Objective: We aimed to develop "interactive pharmacokinetics (PK)", an open-source, Python-based software package with a user-friendly graphical user interface. Our main goal was to overcome the cost and complexity barriers to industry-standard PK modeling tools and to facilitate the practical application of theoretical PK principles for students and researchers. Methods: The software employs one, two, and three-compartment models, solving systems of differential equations to simulate drug concentration-time profiles. Parameter estimation is performed using non-linear optimization algorithms to minimize the sum of squared logarithmic errors. The platform is developed in Python, using NumPy and SciPy for core computations and the multiprocessing library for parallel processing of population data. Results: A fully integrated, functional software application with a userfriendly graphical user interface was created. The platform enables users to run simulations and visualize results, including key parameters such as Cmax and Tmax. It performs de novo parameter estimation from patient data for one-compartment models and generates novel twoand three-compartment models using a priori data. Conclusion: The software provides an accessible, no-cost tool for fundamental PK simulation and modeling. It serves as both a valuable pedagogical instrument for pharmacology education and a capable platform for preliminary research, particularly in resource-limited environments. Future work should focus on comprehensive validation against established software. [ABSTRACT FROM AUTHOR]*
*Amaç: Kullanıcı dostu bir grafiksel kullanıcı arayüzüne sahip, açık kaynak kodlu ve Python tabanlı bir yazılım paketi olan "interaktif farmakokinetiki (FK)" geliştirmeyi amaçladık. Temel hedefimiz, endüstri standardı FK modelleme araçlarına erişimdeki maliyet ve karmaşıklık engellerini aşmak; öğrenciler ve araştırmacılar için teorik FK prensiplerinin pratik uygulamasını kolaylaştırmaktır. Yöntemler: Yazılım, ilaç konsantrasyon-zaman profillerini simüle etmek için diferansiyel denklem sistemlerini çözerek bir, iki ve üç kompartmanlı modelleri kullanmaktadır. Parametre tahmini, logaritmik hata kareleri toplamını en aza indirmek için doğrusal olmayan optimizasyon algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilir. Platform; temel hesaplamalar için NumPy ve SciPy kütüphanelerini, popülasyon verilerinin paralel işlenmesi için ise multiprocessing kütüphanesini kullanarak Python dilinde geliştirilmiştir. Bulgular: Kullanıcı dostu bir grafik kullanıcı arayüzüne sahip, tam entegre ve işlevsel bir yazılım uygulaması oluşturuldu. Platform, kullanıcıların simülasyonlar yürütmesine ve Cmax ile Tmax gibi temel parametreler dahil olmak üzere sonuçları görselleştirmesine olanak tanımaktadır. Yazılım, tek kompartmanlı modeller için hasta verilerinden sıfırdan parametre tahmini gerçekleştirebilmekte ve önceden sağlanan verileri kullanarak yeni iki ve üç kompartmanlı modelleri oluşturabilmektedir. Sonuç: Bu yazılım, temel FK simülasyonu ve modellemesi için erişilebilir ve ücretsiz bir araç sunmaktadır. Araç, özellikle kaynakların kısıtlı olduğu ortamlarda, hem farmakoloji eğitimi için değerli bir pedagojik enstrüman hem de ön araştırmalar için yetenekli bir platform görevi görmektedir. Gelecekteki çalışmalar, kabul görmüş yazılımlara karşı kapsamlı bir validasyon gerçekleştirilmesine odaklanmalıdır. [ABSTRACT FROM AUTHOR]*