在药物研发的复杂领域中，个体间对药物的反应差异一直是挑战之一，积分方程，作为数学工具，在药物代谢动力学（PK）建模中展现出其独特的价值，它能够描述药物在体内的浓度随时间变化的累积效应，有助于理解药物在生物体内的动态行为，如何利用积分方程更精准地预测个体差异，仍是一个待解之谜。
传统PK模型多基于群体平均数据，难以捕捉个体间差异，而积分方程的引入，通过考虑更多个体生理参数的差异，如体重、年龄、肝肾功能等，能够更精细地模拟药物在特定个体内的代谢过程，这为个性化药物治疗提供了新的思路，但同时也对模型构建和计算能力提出了更高要求。
积分方程在药物代谢动力学建模中的应用，不仅关乎数学技巧的精进，更是对药物研发理念的革新，如何有效整合这些信息，以更准确地预测个体对药物的反应，是未来药物研发中亟待解决的关键问题。
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积分方程在药物代谢动力学中虽能提供系统级描述，但精准预测个体差异仍具挑战性。
积分方程在药物代谢动力学中，虽能提供定量描述但个体差异的精准预测仍具挑战。
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