薬物の PK とその治療作用・副作用との関係から、in vivo での薬理作用プロファイルを予測します。それにより、治療薬としての効果が十分であり、副作用が少なくなるような、投与形態をデザインし、投与計画を立てることができます。

PBPK モジュールとの組合せにより、特定の臓器の薬物濃度に関係する PD 効果を用いてモデルをフィッティングさせることができます。また、Metabolism & Transporter モジュールがあれば、親化合物と代謝物の PD 効果を予測することも可能です。

PD モデルは、主に直接反応モデル（Direct Link）と間接反応モデル（Indirect Link）の2つのカテゴリーに分けられます。

標準 PD モデルのタイプとして、下記が用意されています。

• Direct Link : Linear, Log linear, Emax, Sigmoid Emax, Intraocular Pressure Model I ~ II
• Indirect Link : Effect Compartment, Class I~IV, Cell Killing, Bacterial Killing, Precursor-dependent V~VIII, Intraocular Pressure Model I~II

血中濃度-時間データと効果-時間データ、あるいは効果-濃度データから上記モデルすべてを当てはめて計算し、最もフィットするモデルが自動的に選択されます。

Terbutaline 経口投与の血中濃度-時間曲線の、PDデータへのフィッティングにより、Indirect Link-Effect Compartmentであると判断された。このモデルを使い、異なる投与量の血中濃度-時間曲線を読込み、シミュレーションを行う。